فهم البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة

By |2022-03-29T06:11:50+00:00نوفمبر شنومست، شنومكس|

عندما نتحدث عن البيانات أو التحليلات ، غالبًا ما تتم مناقشة مصطلحات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة. هذه هي الأشكال الثلاثة للبيانات التي أصبحت الآن ذات صلة بجميع أنواع تطبيقات الأعمال. كانت البيانات المنظمة موجودة منذ بعض الوقت ، ولا تزال الأنظمة التقليدية وإعداد التقارير تعتمد على هذا النوع من البيانات. ومع ذلك ، كانت هناك زيادة سريعة في توليد مصادر البيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة في السنوات القليلة الماضية. نتيجة لذلك ، يتطلع المزيد والمزيد من الشركات الآن إلى نقل ذكاء الأعمال والتحليلات إلى المستوى التالي من خلال تضمين جميع أشكال البيانات الثلاثة.

البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المنظمة مقابل البيانات شبه المنظمة

ستدرس مشاركة المدونة هذه الاختلافات بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة وكيف تسمح لنا الأدوات الحديثة بتحليل ومعالجة تنسيقات البيانات المختلفة هذه.

ما هي البيانات المنظمة؟

البيانات المنظمة هي المعلومات التي تم تنسيقها وتحويلها إلى نموذج بيانات محدد جيدًا. يتم تعيين البيانات الأولية في الحقول المصممة مسبقًا والتي يمكن بعد ذلك استخراجها وقراءتها من خلال SQL بسهولة. قواعد بيانات SQL العلائقية ، التي تتكون من جداول بها صفوف وأعمدة ، هي المثال المثالي للبيانات المنظمة.

يستخدم النموذج العلائقي لتنسيق البيانات هذا الذاكرة لأنه يقلل من تكرار البيانات. ومع ذلك ، فإن هذا يعني أيضًا أن البيانات المنظمة تعتمد بشكل أكبر على بعضها البعض وأقل مرونة. الآن دعونا نلقي نظرة على المزيد من الأمثلة على البيانات المنظمة.

أمثلة على البيانات المنظمة

يتم إنشاء هذا النوع من البيانات بواسطة كل من البشر والآلات. هناك العديد من الأمثلة على البيانات المنظمة التي تم إنشاؤها بواسطة الأجهزة ، مثل بيانات نقاط البيع مثل الكمية والرموز الشريطية وإحصائيات مدونة الويب. وبالمثل ، فإن أي شخص يعمل على البيانات كان سيستخدم جداول البيانات مرة واحدة في حياته ، وهي حالة كلاسيكية للبيانات المنظمة التي تم إنشاؤها بواسطة البشر. نظرًا لتنظيم البيانات المهيكلة ، يكون تحليلها أسهل من كل من البيانات شبه المنظمة وغير المنظمة.

ما هي البيانات شبه المنظمة؟

قد لا تكون مجموعات البيانات الخاصة بك دائمًا منظمة أو غير منظمة ؛ البيانات شبه المنظمة أو البيانات المنظمة جزئيًا هي فئة أخرى بين البيانات المنظمة وغير المنظمة. البيانات شبه المنظمة هي نوع من البيانات التي لها بعض الخصائص المتسقة والمحددة. لا يقتصر على هيكل جامد مثل تلك اللازمة لقواعد البيانات العلائقية. يتم استخدام الخصائص التنظيمية مثل البيانات الوصفية أو علامات الدلالات مع البيانات شبه المنظمة لجعلها أكثر قابلية للإدارة ؛ ومع ذلك ، فإنه لا يزال يحتوي على بعض التباين وعدم الاتساق.

أمثلة على البيانات شبه المنظمة

مثال على تنسيق البيانات شبه المهيكلة هو الملفات المحددة. يحتوي على عناصر يمكنها تقسيم البيانات إلى تسلسلات هرمية منفصلة. وبالمثل ، في الصور الرقمية ، لا تحتوي الصورة نفسها على بنية محددة مسبقًا ولكن لها سمات هيكلية معينة تجعلها شبه منظمة. على سبيل المثال ، إذا تم التقاط صورة من هاتف ذكي ، فسيكون لها بعض السمات المنظمة مثل العلامة الجغرافية ومعرف الجهاز وطابع التاريخ والوقت. بعد تخزين الصور ، يمكن أيضًا تعيين علامات مثل "حيوان أليف" أو "كلب" لتوفير هيكل.

في بعض الحالات ، يتم تصنيف البيانات غير المهيكلة على أنها بيانات شبه منظمة لأنها تحتوي على سمة تصنيف واحدة أو أكثر.

فهم البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة

البيانات المنظمة مقابل البيانات شبه المنظمة مقابل البيانات غير المنظمة (المصدر: ويكي البيانات)

ما هي البيانات غير المهيكلة؟

غير منظم يتم تعريف البيانات على أنها بيانات موجودة في شكل خام مطلق. يصعب معالجة هذه البيانات بسبب ترتيبها وتنسيقها المعقدين. قد تأخذ إدارة البيانات غير المنظمة بيانات من عدة أشكال ، بما في ذلك منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، والمحادثات ، وصور الأقمار الصناعية ، وبيانات مستشعر إنترنت الأشياء ، ورسائل البريد الإلكتروني ، والعروض التقديمية ، لتنظيمها بطريقة منطقية ومحددة مسبقًا في تخزين البيانات. في المقابل ، فإن معنى البيانات المنظمة هو البيانات التي تتبع نماذج البيانات المحددة مسبقًا ويسهل تحليلها. قد تتضمن أمثلة البيانات المنظمة أسماء العملاء المرتبة أبجديًا وأرقام بطاقات الائتمان المنظمة بشكل صحيح. بعد فهم تعريف البيانات غير المهيكلة ، دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة.

أمثلة على البيانات غير المهيكلة

يمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة أي شيء ليس بتنسيق معين. يمكن أن تكون هذه فقرة من كتاب يحتوي على معلومات ذات صلة أو صفحة ويب. من الأمثلة على البيانات غير المهيكلة ملفات السجل التي يصعب فصلها. تحتاج التعليقات والمشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي إلى التحليل.

فيما يلي مثال على البيانات غير المهيكلة من ملف السجل.

38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203 
Wed Sep 23 2020 05:21:01 GMT+0500

البيانات غير المهيكلة نوعية وليست كمية ، لذا فهي في الغالب قاطعة وذات طابع مميز. على سبيل المثال ، يمكن استخدام البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي أو مواقع الويب لمعرفة اتجاهات الشراء المستقبلية أو تحديد فعالية حملة تسويقية. مثال آخر لتحليلات البيانات غير المنظمة هو اكتشاف الأنماط في رسائل البريد الإلكتروني المخادعة والدردشة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة للمؤسسات في مراقبة الامتثال للسياسة. لهذا السبب يتم استخراج البيانات غير المهيكلة وتخزينها في مستودعات البيانات غير المهيكلة (تسمى أيضًا بحيرات البيانات) لتحليلها.

الاختلافات بين البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة

دعونا نفهم الفرق بين البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المنظمة مقابل البيانات شبه المنظمة باستخدام تشبيه المقابلات. يمكننا القيام بذلك من خلال النظر في بعض أمثلة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة في العالم الحقيقي. افترض أن هناك ثلاثة أنواع من مقابلات العمل: المقابلات غير المنظمة ، وشبه المنظمة ، والمنظمة.

في مقابلة بتنسيق غير منظم ، تكون الأسئلة المطروحة بالكامل من اختيار المحاور. يمكنه تحديد الأسئلة التي يريد طرحها وترتيب طرحها. تتضمن الأمثلة الشائعة للأسئلة غير المنظمة "أخبرني عن نفسك" و "صف دورك المثالي".

نوع آخر هو مقابلة منظمة. في هذه الحالة ، سيتبع القائم بإجراء المقابلة بدقة النص الذي أنشأه قسم الموارد البشرية ، وسيتم استخدام النص نفسه لجميع المتقدمين. وبالمثل ، تتبع البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة تنسيقًا منظمًا بمخطط أقل مرونة.

النوع الثالث هو البيانات شبه المنظمة. في مقابلة شبه منظمة ، سيجمع المحاور بين عناصر كليهما غير منظم والمقابلات المنظمة. سيشمل العناصر الكمية والاتساق ، على غرار المقابلة المنظمة. ومع ذلك ، في نفس الوقت ، مثل البيانات شبه المنظمة ، ستتمتع المقابلات المنظمة بالمرونة في تخصيص الأسئلة وفقًا للموقف. للتكرار ، يتمثل الاختلاف الرئيسي بين البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة في أن البيانات غير المهيكلة لا تتبع تنسيقًا محددًا مسبقًا ، في حين أن البيانات شبه المهيكلة غير منظمة جزئيًا فقط.

توضح النقاط التالية الاختلافات بين البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المنظمة مقابل البيانات شبه المنظمة:

  • التنظيم وجدولة المواعيد: البيانات المنظمة جيدة التنظيم ؛ لذلك ، لديها أعلى مستوى من التنظيم ، في حين أن البيانات شبه المنظمة منظمة جزئيًا ؛ ومن ثم فإن مستوى التنظيم أقل من البيانات المهيكلة ولكنه أعلى من مستوى البيانات غير المهيكلة. أخيرًا ، لم يتم تنظيم الفئة الأخيرة على الإطلاق.
  • المرونة وقابلية التوسع: البيانات المنظمة هي قاعدة بيانات علائقية أو تعتمد على المخطط ، وبالتالي فهي أقل مرونة ويصعب قياسها ، في حين أن البيانات شبه المنظمة أكثر مرونة وأسهل في القياس من البيانات المنظمة. ومع ذلك ، لا تحتوي البيانات غير المهيكلة على مخطط يجعلها أكثر مرونة وقابلية للتوسع من الاثنين الآخرين.
  • الإصدار: نظرًا لأن البيانات المهيكلة تستند إلى قاعدة بيانات علائقية ، يتم إجراء تعيين الإصدار على المجموعات والصفوف والجداول. من ناحية أخرى ، في البيانات شبه المنظمة ، تكون المجموعات أو الرسوم البيانية ممكنة حيث يتم دعم قاعدة بيانات جزئية فقط. أخيرًا ، في البيانات غير المهيكلة ، من المحتمل أن يكون تعيين الإصدار بمثابة بيانات كاملة حيث لا يوجد دعم لقاعدة البيانات.
  • ادارة العمليات التجارية: في البيانات المنظمة ، يتوفر تزامن البيانات ، وبالتالي ، يُفضل عادةً لعملية تعدد المهام. بينما يتم تكييف معاملة البيانات شبه المنظمة من DBMS ، ولكن لا يزال التزامن البيانات غير متاح. أخيرًا ، في البيانات المنظمة ، لا توجد إدارة المعاملات ولا تزامن البيانات.

تاريخيا ، ركزت الشركات فقط على استخراج وتحليل المعلومات من البيانات المنظمة. ومع ذلك ، مع نمو شبه منظم و غير منظم البيانات، تحتاج الشركات الآن إلى التطلع إلى حل يمكنه مساعدتها في تحليل جميع أنواع البيانات الثلاثة.

أدوات البيانات على مستوى المؤسسة ، مثل Astera Centerprise، يمكن أن يساعد في ذلك. Centerprise يأتي مع دعم مدمج لتنسيقات البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة. تتيح لك الأداة التقاط البيانات المحاصرة في نظام مختلف بسرعة والتحقق من جودتها والتحويل لتلبية متطلبات العمل وتصديرها إلى طبقة تحليل البيانات. والنتيجة هي أنه يمكنك ترجمة بيانات الإدخال من قاعدة البيانات والمستندات ورسائل البريد الإلكتروني وملفات PDF وتنسيقات أخرى متنوعة إلى تدفق متسق لمعلومات الإخراج التي يمكن استخدامها بعد ذلك لاتخاذ قرارات العمل الرئيسية

للتلخيص ، من الضروري للشركات أن تفهم الفرق بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة والبيانات شبه المنظمة. إنهم بحاجة إلى تحليل جميع الأشكال الثلاثة للبيانات للبقاء في صدارة منافسيهم وتحقيق أقصى استفادة من معلوماتهم.

Astera ReportMiner هي أداة لاستخراج البيانات من طرف إلى طرف تساعد في تحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيق منظم في واجهة سهلة الاستخدام. هل أنت مهتم بالعثور على المزيد حول كيفية عمله وما يمكن أن يفعله لعملك؟ تحميل نسخه تجريبيه.

مقالات ذات صلة

إدارة بيانات الرعاية الصحية غير المهيكلة باستخدام Astera ReportMiner

تتزايد بيانات الرعاية الصحية من حيث السرعة والحجم والتنوع. تحتاج إلى التركيز على إدارة البيانات الفعالة لتصبح ثريًا ، ...
المزيد

جعل استخراج البيانات المستندة إلى PDF أسهل مع Astera ReportMiner

استخدمت الشركات تنسيق PDF لتبادل البيانات بسبب ملاءمتها وموثوقيتها. ومع ذلك ، يتم استخراج البيانات يدويًا من ملفات PDF ...
المزيد

استخراج البيانات الذكية مع ReportMiner: أتمتة إنشاء نماذج الاستخراج

نموذج الاستخراج هو في صميم استخراج البيانات من البيانات غير المهيكلة باستخدام ReportMiner. يتكون النموذج بشكل أساسي من ...
المزيد