مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / فهم البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

فهم البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة

أكتوبر 26th، 2023

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 ، بسبب صعود البيانات الضخمة. نتيجة لذلك ، يتطلع المزيد والمزيد من الشركات الآن إلى نقل ذكاء الأعمال والتحليلات إلى المستوى التالي من خلال تضمين جميع أشكال البيانات الثلاثة.

ستدرس مشاركة المدونة هذه الاختلافات بين البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة ، وكيف تسمح لنا الأدوات الحديثة بتحليل ومعالجة تنسيقات البيانات المختلفة هذه.

البيانات المنظمة مقابل البيانات شبه المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة

دعنا ننتقل إلى الأساسيات:

البيانات المنظمة والبيانات غير المهيكلة

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

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 من الأجهزة ، مثل بيانات نقاط البيع مثل الكمية والرموز الشريطية وإحصائيات مدونة الويب. وبالمثل ، فإن أي شخص يعمل على البيانات قد يستخدم 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 تجد دائمًا مجموعات البيانات الخاصة بك 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. تستخدم الشركات الخصائص التنظيمية مثل البيانات الوصفية أو العلامات الدلالية مع البيانات شبه المنظمة لجعلها أكثر قابلية للإدارة. ومع ذلك ، فإنه لا يزال يحتوي على بعض التباين وعدم الاتساق.

أمثلة على البيانات شبه المنظمة

من الأمثلة على البيانات ذات التنسيق شبه المهيكل 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. F

أو على سبيل المثال ، إذا التقطت صورة من هاتف ذكي ، فسيكون لها بعض السمات المنظمة مثل العلامة الجغرافية ومعرف الجهاز وطابع التاريخ والوقت. بعد حفظها ، يمكنك تعيين علامات لصور 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.

ما هي البيانات غير المهيكلة؟

يتم تعريف البيانات غير المهيكلة على أنها بيانات موجودة في شكل خام مطلق. يصعب معالجة هذه البيانات بسبب ترتيبها وتنسيقها المعقدين.

تتضمن البيانات غير المنظمة منشورات الوسائط الاجتماعية والمحادثات وصور الأقمار الصناعية وبيانات مستشعر إنترنت الأشياء ورسائل البريد الإلكتروني والعروض التقديمية. إدارة البيانات غير المهيكلة يأخذ هذه البيانات لتنظيمها بطريقة منطقية ومحددة مسبقًا في تخزين البيانات. تساعد أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في فهم البيانات غير المهيكلة الموجودة بتنسيق مكتوب.

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 أيضًا ملفات السجل التي يصعب فصلها. التعليقات والمشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي غير منظمة أيضًا.

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

الأربعاء 23 سبتمبر 2020 05:21:01 GMT + 0500

البيانات غير المهيكلة هي بيانات نوعية وليست كمية ، لذا فهي في الغالب قاطعة ومميزة بطبيعتها. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي أو مواقع الويب في التنبؤ باتجاهات 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 تستخرج الشركات البيانات غير المهيكلة وتخزنها في مستودعات البيانات (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 والترتيب الذي سيطرحها عليه. تتضمن الأمثلة الشائعة للأسئلة غير المنظمة "أخبرني عن نفسك" و "صِف دورك المثالي".

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

النوع الثالث هو البيانات شبه المنظمة. في مقابلة شبه منظمة ، سيجمع المحاور بين عناصر المقابلات غير المنظمة والمنظمة. سيشمل العناصر الكمية والاتساق ، على غرار المقابلة المنظمة.

ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، 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 المنظمة غير منظمة جزئيًا فقط.

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

  • التنظيم وجدولة المواعيد: البيانات المنظمة منظمة بشكل جيد. لذلك ، لديها أعلى مستوى من التنظيم. البيانات شبه المهيكلة منظمة جزئيًا ؛ ومن ثم فإن مستوى التنظيم أقل من البيانات المنظمة ولكنه أعلى من مستوى البيانات غير المهيكلة. أخيرًا ، الفئة الأخيرة غير منظمة 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 الأكثر مرونة وقابلية للتوسع من بين 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 ، يكون تزامن البيانات متاحًا ، وبالتالي ، يُفضل عادةً لعملية تعدد المهام. في البيانات شبه المهيكلة ، يتم تكييف المعاملة من نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) ، ولكن لا يزال التزامن البيانات غير متاح. أخيرًا ، في البيانات المنظمة ، لا توجد إدارة المعاملات ولا تزامن البيانات.

تاريخيًا، ركزت الشركات فقط على استخراج المعلومات وتحليلها من البيانات المنظمة. ومع ذلك، مع نمو البيانات شبه المنظمة وغير المنظمة، تحتاج الشركات الآن إلى البحث عن حل يمكن أن يساعدها في تحليل جميع أنواع البيانات الثلاثة.

تبسيط إدارة البيانات غير المهيكلة باستخدام Astera

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 للمديرين استخدامها 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 شاملة لاستخراج البيانات تساعد في استخراج البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. كما أنه يحول البيانات غير المنظمة إلى تنسيق منظم في واجهة سهلة الاستخدام.

هل أنت مهتم بمعرفة المزيد حول كيفية عمله وما يمكن أن يفعله لشركتك؟ جربه لمدة 14 يومًا، مجانا، أو تواصل معنا للحصول على نصائح مخصصة.

ربما يعجبك أيضا
ما هي إمكانية ملاحظة البيانات؟ دليل كامل
استكشاف مصدر البيانات: ضمان سلامة البيانات وصحتها
ما هي البيانات الوصفية ولماذا هي مهمة؟
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال