مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / تحديات البيانات غير المهيكلة لعام 2023 وحلولها

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

تحديات البيانات غير المهيكلة لعام 2023 وحلولها

جنيد بيج

المسوق SEO

أغسطس 23rd، 2023

البيانات غير المهيكلة هي المعلومات التي لا تحتوي على بنية محددة مسبقًا. إنه أحد الأنواع الأساسية الثلاثة للبيانات ، إلى جانب تنسيقات منظمة وشبه منظمة.

تتضمن أمثلة البيانات غير المنظمة سجلات المكالمات ونصوص الدردشة والعقود وبيانات المستشعر ، حيث لا يتم ترتيب مجموعات البيانات هذه وفقًا لنموذج البيانات المحدد مسبقًا. يجب توحيد البيانات غير المهيكلة وتنظيمها في أعمدة وصفوف لجعلها قابلة للقراءة آليًا ، أي جاهزة للتحليل والتفسير. هذا يجعل إدارة البيانات غير المهيكلة صعبة.

أنواع البيانات

البيانات غير المنظمة لها أهمية متزايدة ، مع الأخذ في الاعتبار أكثر من 80% من بيانات الأعمال المتاحة بتنسيق غير منظم. إذا لم يكن ذلك كافيًا ، فإن البيانات غير المهيكلة تكون كذلك من المتوقع أن ينمو بسرعة في عام 2023 وما بعده. بالإضافة إلى ذلك ، لا يتعلق الأمر فقط بالحجم ؛ تحتوي مصادر البيانات غير المهيكلة على رؤى قيمة. فواتير الشراء ، على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد مزود الاتصالات في تقسيم عملائه على أساس التفاصيل الديموغرافية والاقتصادية. هذا مثال واحد فقط؛ يمكن استخدام البيانات غير المهيكلة بعدة طرق لكشف الأنماط والاتجاهات لتحسين عملية اتخاذ القرار.

على الرغم من أهميتها ، تواجه العديد من المؤسسات تحديات في الوصول إلى البيانات غير المهيكلة واستخدامها. بعض هذه التحديات هي:

  • عدم القدرة على معالجة أحجام البيانات المتزايدة
  • الوصول إلى البيانات المنعزلة
  • عدم الامتثال التنظيمي
  • انخفاض قابلية استخدام البيانات
  • زيادة التعرض للهجمات الإلكترونية

دعونا نناقش هذه التحديات بمزيد من التفصيل وكيف يمكن للشركات التغلب عليها.

التغلب على تحديات البيانات غير المهيكلة

التحدي الأول: عدم القدرة على معالجة أحجام البيانات المتزايدة

تقوم الشركات بجمع كميات متزايدة من المعلومات في الوقت الحاضر. ومن المتوقع أن يرتفع حجم البيانات العالمية إلى 175 زيتابايت بحلول عام 2025. وهذا يمثل التحدي المتمثل في التقاط هذه البيانات بدقة وفي الوقت المناسب.

تحتاج الشركات إلى التقاط وتخزين البيانات غير المهيكلة لاستخراج رؤى قيمة. ولكن بدون تخطيط التخزين المناسب والحلول المناسبة ، فإن حجم البيانات المتزايد هذا يضغط على سعة التخزين الحالية. بالطبع ، لا يمكن لحلول التخزين المحلية التقليدية التعامل مع بيانات بحجم البيتابايت.

أدخل التخزين السحابي. يعد ترحيل البيانات إلى السحابة جزءًا من نهج مرن وقابل للتطوير لتخزين البيانات. تقدم مستودعات البيانات عبر الإنترنت العديد من المزايا ، مثل الاتصال بمصادر بيانات غير منظمة متعددة ، وتحليل أسرع ، واستعادة أكثر سلاسة في حالات الكوارث.

تعمل أداة تكامل البيانات القوية على تبسيط الاتصال بالتخزين السحابي. Astera Centerprise يبسط ترحيل البيانات إلى السحابة مع الحفاظ على جودة البيانات في بيئة خالية من التعليمات البرمجية. علاوة على ذلك ، تسمح إمكانيات التشغيل الآلي لمستخدمي الأعمال بالتقاط ونقل البيانات غير المهيكلة في الوقت الفعلي.

التحدي رقم 2: الوصول إلى البيانات المنعزلة

في بيئة العمل الرقمية اليوم ، يطلب الموظفون شفافية أكبر من أصحاب العمل. أكدت أعمال الخصوصية مثل CPRA و GDPR على حماية معلومات الموظف وتحسين وصول الموظفين إلى بياناتهم.

علاوة على ذلك ، تتزايد طلبات الموظفين للوصول إلى بياناتهم الشخصية. يتمثل التحدي في توفير وصول سلس إلى المعلومات الحساسة المخزنة في صوامع البيانات عبر وجهات متعددة ، مثل الدردشات ورسائل البريد الإلكتروني والسجلات الصوتية.

تتمثل الخطوة الأولى لحل هذا التحدي في اكتشاف مصادر معلومات الموظف. تتمثل الخطوة التالية في الجمع بين المعلومات المتباينة المخزنة عبر أنظمة متعددة وبناء مستودع واحد. بعد ذلك ، يجب على أصحاب العمل تنفيذ آلية قوية للتحقق من الهوية وإخفاء البيانات لمنع تسرب البيانات.

تساعد إدارة بيانات الموظف بشكل أخلاقي ، وتوفيرها عند الطلب ، وإبلاغ القوانين الجديدة المتعلقة بخصوصية الموظف ، على خلق بيئة من الثقة داخل المؤسسة.

تحديات البيانات غير المنظمة

التحدي رقم 3: عدم الامتثال التنظيمي

غالبًا ما لا يتم التحقق من البيانات غير المنظمة نظرًا لصعوبة تخزينها وتحليلها. حسب IDC ، حول 90% من هذه البيانات تظل غير مستخدمة ، ومعظم الشركات تجهل مكان تواجدها. يمكن أن تؤدي البيانات غير المنظمة إلى العديد من المخاطر القانونية ومخاطر الامتثال ، على سبيل المثال:

  • قد تُفقد المعلومات الحساسة ، مثل تفاصيل العميل ، في خرق البيانات إذا لم يتم تأمينها بشكل كافٍ.
  • قد يؤدي استخدام البيانات غير المنظمة لأغراض التسويق إلى تقويض الموافقة التي يتم الحصول عليها أثناء جمع البيانات. على سبيل المثال ، يعد استخدام فواتير العملاء الحقيقية لعرض وظائف البرنامج خرقًا للخصوصية قد يؤدي إلى رفع دعوى قضائية.
  • قد يتم تخزين البيانات غير المصنفة في التخزين الثانوي. تتطلب لوائح الخصوصية من الشركات تخزين المعلومات الحساسة في التخزين الأساسي.
  • يمكن أن يؤدي عدم الامتثال لطلبات الموظفين لاسترجاع المعلومات وحذفها إلى الإضرار بسمعة الشركة.

يمكن أن يؤدي عدم الامتثال لطلبات الموظفين لاسترجاع المعلومات وحذفها إلى الإضرار بسمعة الشركة. كيف يمكن للمؤسسات البقاء ضمن حدود قوانين الخصوصية؟ من خلال تحديد أولويات تحديد البيانات غير المميزة وتمكين العمال من التعرف عليها ومراجعتها.

يجب على الشركة تحديد مصادر البيانات غير المهيكلة داخل الشركة ووضع إرشادات حول ما يشكل معلومات التعريف الشخصية (PII). يجب وضع علامة على جميع المعلومات الحساسة وتخزينها بشكل آمن ويجب أن تكون متاحة فقط للمستخدمين المصرح لهم.

التحدي رقم 4: تقليل قابلية استخدام البيانات

يمثل انخفاض قابلية استخدام البيانات تحديًا آخر لاستخدام البيانات غير المهيكلة. يجب أن تتحول الشركات غير منظم البيانات إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا قبل معالجته. تحتاج هذه البيانات أيضًا إلى الفهرسة والمخطط ليكون مفيدًا. تزيد متطلبات معالجة البيانات الإضافية من الوقت المستغرق في الحصول على نظرة ثاقبة ، مما قد يؤدي إلى تأخير في اتخاذ القرار.

على سبيل المثال ، لا يمكن تحليل الإيصالات الممسوحة ضوئيًا مباشرةً ويجب تمريرها عبر أداة التعرف الضوئي على الحروف لالتقاط البيانات ذات الصلة. وبالمثل ، يجب كشط منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وتحويلها إلى تنسيق منظم لإجراء تحليل المشاعر.

في الوقت الحاضر ، يمكن لأدوات استخراج البيانات أتمتة استخراج البيانات ومعالجتها وتحميلها ، وهي العملية برمتها بشكل أساسي. يمكن لهذه الحلول أن تتخلص من البيانات غير المهيكلة ومعالجتها على نطاق واسع. تفضل معظم الشركات حلول الكود الصفري التي تسمح لها بهيكلة البيانات غير المهيكلة دون كتابة أي رمز.

Astera ReportMiner هي أداة قوية تبسط استخراج البيانات غير المهيكلة ومعالجتها. فهو مزود بقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، وهو يتيح للمستخدمين إنشاء قوالب بنقرة واحدة ويضمن البيانات والدقة والاكتمال من خلال فحوصات جودة البيانات المكثفة.

التحدي الخامس: زيادة التعرض للهجمات السيبرانية

تقرير اتجاهات حوكمة البيانات لعام 2021 من Egnyte تنص على أن نمو البيانات غير المضبوطة وعدم التنظيم يزيدان من مخاطر الإنترنت. هذا ينطبق بشكل خاص على البيانات غير المهيكلة لأنها أكثر عرضة لسوء الإدارة وتخزينها في أنظمة البيانات المنعزلة.

الشركات الصغيرة والمتوسطة أكثر عرضة لخطر انتهاكات البيانات. بالإضافة إلى فقدان البيانات ، يمكن أن تؤدي الهجمات الإلكترونية إلى فقدان ثقة العملاء وفرض غرامات باهظة. يمكن أن يضر بشكل دائم بمصداقية العلامة التجارية وسمعتها.

الحل لزيادة تهديدات أمن البيانات ليس فقط تعزيز بروتوكولات الأمان. تحتاج الشركات إلى تحديد البيانات المتناثرة ودمجها في مستودع مركزي لتقليل الضعف السياسي. يجب عليهم أيضًا إنشاء إجراء للتخزين الآمن للبيانات الواردة الجديدة.

تعد أداة تكامل البيانات الشاملة خيارًا ممتازًا لدمج البيانات من عدة مصادر غير منظمة. اختر حلاً يوفر أمانًا قويًا وميزات إذن المستخدم لضمان سلامة البيانات وأمانها.

بصرف النظر عن التحديات الخمسة المذكورة أعلاه ، هناك عقبات أخرى لاستخدام البيانات غير المهيكلة بشكل فعال. أوضح دوغلاس لاني ، وهو مرجع رائد في البيانات والتحليلات ، بعض هذه التحديات في ندوة عبر الإنترنت حديثة.

كيف يمكن للمؤسسات استخدام البيانات غير المهيكلة - منظور الاتصالات

لقد ناقشنا تحديات إدارة البيانات غير المهيكلة. الآن دعونا نلقي نظرة على كيف يمكن أن تساعد هذه البيانات في خلق قيمة. تعد صناعة الاتصالات حالة ممتازة حيث يقوم مزودو الاتصالات (شركات الاتصالات) بجمع كميات كبيرة من المعلومات من خلال بيانات الاتصال والشبكة والعملاء. يمكن تحليل هذه المعلومات لاستخراج رؤى قيمة.

تتنبأ شركات الاتصالات بمخاطر الانقطاع لكل عميل من خلال تحليل مشترياتهم السابقة. يتضمن التنبؤ بضخامة العميل مقارنة بيانات العميل الحالية ببيانات العميل المتخبط وبناء نموذج تنبؤ من خلال خوارزمية التصنيف. وبالتالي ، يمكن لشركات الاتصالات استهداف العملاء المعرضين لخطر كبير من خلال الحزم المخصصة. يمكن أن يقلل الاستهداف الاستباقي من اضطراب العملاء بشكل كبير ويوفر الوقت والمال في جذب عملاء جدد. تشتمل المزايا الأخرى على قاعدة عملاء أكثر رضاءً مع قيمة LTV أعلى.

هناك تطبيقات أخرى للتنقيب عن البيانات بصرف النظر عن تنبؤ الاضطراب. من خلال تحليل سجلات تفاصيل المكالمات ، يمكنهم العثور على أكثر الأماكن التي يطلق عليها عملاؤهم. ربما تقوم مجموعة فرعية كبيرة من العملاء بإجراء مكالمات منتظمة إلى إسبانيا. تساعدهم هذه الأفكار في تصميم خطط الاتصال الدولية ذات الصلة.

كيف يناسب الاستخراج الآلي للبيانات هنا

تساعد تحليلات البيانات في الكشف عن رؤى مربحة لمقدمي خدمات الاتصالات. هناك فوائد إضافية بصرف النظر عن صياغة الحملات التسويقية ذات الصلة. يمكن أن تساعد الرؤى المكتسبة من تحليل البيانات في تقليل احتيال المكالمات وتحسين الشبكة بشكل أفضل.

ومع ذلك ، تتطلب التحليلات الفعالة مجموعات بيانات منظمة ومنظمة. حتى أقوى أداة تحليلية ستكون غير فعالة بدون بيانات دقيقة. يعد استخراج البيانات من مصادر متعددة وإعدادها ودمجها أمرًا ضروريًا لعرض صورة كاملة.

تعد أداة استخراج البيانات المؤتمتة ضرورية لالتقاط البيانات غير المهيكلة. يجب أن يكون الحل المثالي قادرًا على استخراج البيانات الخام بدقة وسرعة بأقل تدخل بشري. يجب أن تحتوي أيضًا على فحوصات التحقق من صحة البيانات لضمان جودة البيانات.

حلول استخراج البيانات على مستوى المؤسسات مثل ReportMiner أتمتة الاستخراج وتبسيطه لمساعدة المؤسسات على الوصول إلى رؤى قابلة للتنفيذ بشكل أسرع.

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