البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الرئيسية / مدونات / ما هي تحليلات البيانات غير المنظمة؟ دليل كامل

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

ما هي تحليلات البيانات غير المنظمة؟ دليل كامل

عمار علي

إدارة المحتوى

يونيو 3rd، 2024

تغطية تحليلات البيانات غير المهيكلة

تواصل المؤسسات الحديثة تبني التحول الرقمي على نطاق واسع - مع تحليلات الأعمال في طليعة هذه الثورة. عبر الصناعات ، تولد المؤسسات حجمًا هائلاً من البيانات. من المرجح أن يكون أداء الأشخاص الذين يستخدمون التحليلات لصالحهم أفضل.

يعمل الاستثمار في أدوات التحليل وذكاء الأعمال (BI) على تمكين قادة الأعمال من اتخاذ قرارات أكثر استنارة. كما أنها تساعدهم في تحقيق العديد من الأهداف الإستراتيجية ، مثل تحسين العمليات واكتساب رؤى المستهلك وقياس الأداء والمزيد.

ظهور تحليلات البيانات غير المهيكلة

حتى وقت قريب ، كانت الشركات تعتمد فقط على البيانات المهيكلة لاتخاذ قرارات العمل - حيث لم يكن بإمكان البرامج التقليدية استيعاب المعلومات ومعالجتها واستخراجها من نص غير منظم بشكل أساسي بسبب ... نقص البنية. لا تحتوي البيانات غير المهيكلة على مخطط محدد مسبقًا ، لذلك لا يمكن تخزينها في قاعدة بيانات تقليدية حتى يتم تحويلها إلى تنسيق منظم.

لكن البيانات غير المهيكلة لم تعد بيانات مظلمة وغير متاحة للتحليل. تتيح التطورات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) الآن للمؤسسات فتح أبواب مغلقة سابقًا للبيانات الضخمة التي تقدم مجموعة من الأفكار غير المستغلة.

يمكن لمحللي البيانات الآن استخراج رؤى قيمة من غير منظم البيانات لتحسين دقة وفعالية ذكاء الأعمال الخاص بهم و تحليلات البيانات.

لماذا تعد تحليلات البيانات غير المنظمة مهمة؟

لماذا تحليلات البيانات غير المهيكلة مهمة؟

وبالنظر إلى أن أكثر من 80٪ من بيانات الأعمال غير منظمة ، فلا يمكن تجاهلها ببساطة لأغراض التحليلات. يمكن أن يقدم ثروة من الأفكار ويقدم صورة أكثر دقة وتفصيلاً عن الأعمال التجارية.

تحليلات البيانات غير المهيكلة هي مفهوم "جديد" نسبيًا لا يزال قيد التطوير. لكن يتعين على الشركات تجنب تفويت الفوائد التي تجلبها إلى طاولة المفاوضات. إنه أمر عادل ، نظرًا لأن البيانات غير المهيكلة قد تحمل رؤى قيمة لزيادة القدرة التنافسية للأعمال في السوق.

البيانات غير المهيكلة نوعية وذات طبيعة أكثر صرامة. لا يحتوي على مخطط أو نموذج بيانات محدد مسبقًا ولكن له بنية داخلية. باستخدام أدوات استخراج البيانات الحديثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكن تحويلها إلى تنسيق يمكن التحكم فيه بسهولة للتحليلات.

على سبيل المثال ، تتوفر المستندات التجارية المهمة مثل الفواتير وأوامر الشراء والإيصالات ونماذج الملاحظات وفواتير الخدمات وما إلى ذلك بتنسيق غير منظم. وبالتالي ، لا يمكن استخدامها في التحليلات.

في المقابل ، يمكن بسهولة تصدير البيانات المهيكلة المخزنة في ملف Excel أو ملف قاعدة البيانات إلى أدوات BI للحصول على رؤى مفيدة.

تعتمد الشركات الناجحة مثل Amazon بشكل كبير على تحليلات البيانات غير المنظمة لفهم سلوك المستهلك. من خلال تحويل البيانات غير المهيكلة إلى رؤى العملاء ، تجذب الشركات عملاء جدد وتقلل من الاضطراب وتزيد من الرضا.

مزايا تحليلات البيانات غير المهيكلة

مزايا تحليلات البيانات غير المهيكلة

اكتساب ميزة تنافسية

لا تقدم التقارير التقليدية التي يتم إعدادها عن طريق تحليل الأرقام عادةً رؤى على مستوى حبيبي مثل المصادر غير المنظمة. على سبيل المثال ، تسمح البيانات التي تم إنشاؤها من خلال رسائل البريد الإلكتروني والمقابلات والاستطلاعات والتجارب الميدانية للشركات بكشف المعلومات الهامة حول اتجاهات السوق الحالية والأداء.

يوفر استخدام هذه الرؤى فرصًا للبحث والتطوير للمؤسسات لأنها تتوقع التغييرات ووضع الاستراتيجيات وفقًا لذلك.

افتح رؤى المستهلك

يمكن أن تحتوي البيانات غير المنظمة من الاستبيانات المملوءة من قبل المجموعات المركزة ونماذج المسح على ثروة من الذكاء لقسم التسويق. قد يحتوي على معلومات قيمة حول سلوك المستهلك وعادات الإنفاق بناءً على الموقع الجغرافي والعديد من العوامل الأخرى.

إن الحصول على المعلومات المستهدفة يسهل المديرين في تطوير المنتجات وأنشطة التسويق.

تحسين تجربة العملاء

يمكن للشركات تحليل البيانات غير المنظمة التي تم الحصول عليها من محادثات خدمة العملاء ورسائل البريد الإلكتروني ونماذج التعليقات ومصادر أخرى مختلفة لتقديم تجربة أفضل للعملاء.

على سبيل المثال ، يمكن أن يوفر تحليل المشاعر فهمًا أفضل لتوقعات العملاء حول العلامة التجارية ، مما قد يؤدي إلى تحسينات المنتج وإطلاق الميزات الجديدة وتحسينات الأداء.

التدقيق المطلوب

المنظمات التي تعمل في بيئة شديدة التنظيم تخطو بحذر. إنهم يلتزمون بكل لائحة لتجنب الغرامات والعقوبات الباهظة ، لأنها قد تؤثر سلبًا على أدائهم المالي.

يتيح المستودع المركزي للبيانات غير المهيكلة للشركات أن تكون أكثر نشاطًا. يسمح لهم بذلك كشف الامتثال المحتمل والقضايا التنظيمية قبل تفاقمها ، وحماية مواردها وسمعتها.

الدفع: تتخلص شركة Aclaimant تمامًا من النسخ اليدوي من عملية إدارة بيانات المطالبات

تمكين تحليلات البيانات غير المنظمة

تمكين تحليلات البيانات غير المنظمة

تتيح أدوات استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الآن للمؤسسات استخراج البيانات شبه المنظمة وغير المهيكلة تلقائيًا. يمكن للمحللين تحويلها إلى مجموعات بيانات منظمة لتحليل واستخلاص رؤى ذات مغزى. بدعم من التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ، يمكن لهذه الحلول التعرف على أنماط البيانات ، مما يتيح استخراج البيانات بشكل أسرع.

يسمح الجمع بين الهيكل والبيانات غير المهيكلة للمؤسسات بإجراء العديد من التحليلات التجارية. وتشمل هذه التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والوصفية لتحديد الاتجاهات والأنماط. يمكن للشركات أيضًا العثور على السبب والنتيجة ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية ، وتحديد أفضل نهج للقرارات الاستراتيجية والتكتيكية والتشغيلية.

على سبيل المثال ، يمكن للمستخدمين تحميل نماذج ملاحظات العملاء ، وسيقوم الحل باستخراج الكلمات الرئيسية والأسماء والعناوين وتفاصيل الاتصال والتعليقات والمعلومات الأخرى ذات الصلة ، ثم هيكلة مجموعات البيانات هذه في تنسيق جدولي.

RM10

كيفية Astera ReportMiner يناسب يلائم

Astera ReportMiner هو حديث حل استخراج البيانات تم تصميمه خصيصًا لأتمتة وتبسيط إدارة البيانات غير المنظمة. من خلال الجمع بين قوة محرك ETL على مستوى المؤسسات واستخراج البيانات المستندة إلى القواعد، فهو حل قوي يسمح للمؤسسات باستخراج البيانات الموجودة في المستندات غير المنظمة بدقة وكفاءة كبيرتين.

لنأخذ مثالاً على نماذج ملاحظات العملاء أعلاه. استخدام Astera ReportMiner، يمكن للمؤسسة بناء قوالب استخراج البيانات القابلة لإعادة الاستخدام لالتقاط مناطق البيانات ذات الصلة في النماذج. مع تنظيم المستندات الآن ، يمكن لمستخدمي الأعمال إجراء تحليلات ذات صلة لتحسين تجربة العملاء.

يحتوي حل استخراج البيانات على مستوى المؤسسة الخاص بنا على نظام أساسي سهل الاستخدام خالٍ من الرموز يسمح لمستخدمي الأعمال بإنشاء قوالب استخراج قابلة لإعادة الاستخدام لاستخراج البيانات من كميات كبيرة من المستندات غير المهيكلة دون أي متاعب. تعمل ميزة تنسيق العمليات على أتمتة مهام التنقيب عن التقارير وتنزيلها لزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف.

علاوة على ذلك، Astera ReportMinerميزة استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، التقاط AI، يسرع ويبسط بشكل كبير عملية التقاط البيانات من المستندات غير المهيكلة.

باستخدام كشف الجدول وخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية ، ReportMiner تحديد وإنشاء مناطق وحقول البيانات بنقرة واحدة فقط. الآن ، يمكن للمستخدمين إنشاء قوالب استخراج للمستندات غير المهيكلة في ثوانٍ.

وفي الختام

يمكن لتحليلات البيانات غير المهيكلة تعزيز مبادرات ذكاء الأعمال للمؤسسات ومساعدتها على الازدهار في بيئات شديدة التنافس.

إذا كنت ترغب في الاستفادة من النمو الهائل للبيانات غير المهيكلة لجني الفوائد لمؤسستك ، فاتصل بفريق المبيعات لدينا من أجل جدولة عرض أو تعلم المزيد عن منتجاتنا.

ربما يعجبك أيضا
علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية
ما هي تحليلات البيانات غير المنظمة؟ دليل كامل
ما هو OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت)؟
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