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 بيانات محدد مسبقًا. بيانات غير منظمة يجب توحيد البيانات وترتيبها في أعمدة وصفوف حتى تصبح قابلة للقراءة آليًا، أي جاهزة للتحليل والتفسير. وهذا يعقد الأمور ويؤدي إلى تحديات متعددة تتعلق بالبيانات غير المنظمة.

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 2025 وخارجها.

بالإضافة إلى ذلك، لا يتعلق الأمر فقط بالحجم؛ فمصادر البيانات غير المنظمة تحتوي على رؤى قيمة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد فواتير الشراء مزودي خدمات الاتصالات في تقسيم عملائهم على أساس تفاصيلهم الديموغرافية والاقتصادية. وهذا مجرد مثال واحد؛ يمكن استخدام البيانات غير المنظمة بطرق عديدة لكشف الأنماط والاتجاهات لتحسين عملية اتخاذ القرار.

على الرغم من أهميتها، تواجه العديد من المؤسسات مشكلات في الوصول إلى البيانات غير المنظمة واستخدامها. وتتضمن بعض تحديات البيانات غير المنظمة ما يلي:

• 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 العوامل بمزيد من التفصيل وكيف يمكن للمؤسسات التغلب عليها.

التغلب على تحديات البيانات غير المهيكلة

التحدي الأول: عدم القدرة على معالجة أحجام البيانات المتزايدة

تجمع الشركات كميات متزايدة من المعلومات في الوقت الحاضر. ومن المتوقع أن يرتفع حجم البيانات العالمية إلى 221 زيتابايت بحلول عام 2026وهذا يطرح تحديًا يتمثل في التقاط هذه البيانات بدقة وفي الوقت المناسب.

تحتاج الشركات إلى التقاط وتخزين البيانات غير المنظمة لاستخراج رؤى قيمة. ولكن بدون التخطيط المناسب للتخزين والحلول المناسبة، فإن هذه الكميات المتزايدة من البيانات تفرض ضغوطًا على سعة التخزين الحالية. بالطبع، لا تستطيع حلول التخزين التقليدية في الموقع التعامل مع البيانات التي تصل إلى حجم 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.

أدوات تكامل البيانات الحديثة تسهيل الاتصال بتخزين السحابي. Astera منشئ خط أنابيب البيانات 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.

الخطوة الأولى لحل هذا التحدي هي اكتشاف مصادر معلومات الموظفين. والخطوة التالية هي جمع المعلومات المتفرقة المخزنة عبر أنظمة متعددة وإنشاء مستودع واحد. بعد ذلك، يجب على أصحاب العمل تطبيق 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.

التحدي رقم 3: عدم الامتثال للقواعد التنظيمية

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.
• إن استخدام البيانات غير المنظمة لأغراض التسويق قد يؤدي إلى تقويض الموافقة التي تم الحصول عليها أثناء جمع البيانات. على سبيل المثال، يعد استخدام فواتير العملاء الحقيقية لعرض وظائف البرنامج انتهاكًا 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.

تعرف على المزيد حول تحديات البيانات غير المنظمة

اكتشف قوة استخراج البيانات الآلية في التغلب على تحديات البيانات غير المنظمة. Astera ReportMiner يوفر إمكانات على مستوى المؤسسات لتبسيط عمليات الاستخراج وتحسين جودة البيانات.

تنزيل كتاب إلكتروني مجاني

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 أداة قوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تبسط استخراج البيانات غير المنظمة ومعالجتها وإدارتها. تتيح للمستخدمين إنشاء قوالب بنقرة واحدة وتضمن دقة البيانات واكتمالها من خلال عمليات فحص جودة البيانات الشاملة.

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.

تتعرض الشركات الصغيرة والمتوسطة لخطر أكبر من اختراق البيانات. بالإضافة إلى فقدان البيانات، يمكن أن تؤدي الهجمات الإلكترونية إلى فقدان ثقة العملاء وفرض غرامات باهظة. ويمكن أن تلحق ضررًا دائمًا 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.

An أداة تكامل البيانات الشاملة يُعد خيارًا ممتازًا لتجميع البيانات من مصادر متعددة غير منظمة. اختر حلاً يوفر أمانًا قويًا وميزات أذونات 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 فقدان العملاء لكل عميل من خلال تحليل مشترياته السابقة. وتتضمن عملية التنبؤ بفقدان العملاء مقارنة بيانات العملاء الحاليين ببيانات العملاء الذين فقدوا عملاءهم وبناء نموذج للتنبؤ من خلال خوارزمية تصنيف. وبالتالي، يمكن لشركات الاتصالات استهداف العملاء المعرضين لخطر فقدان العملاء من خلال حزم مخصصة.

يمكن أن يؤدي الاستهداف الاستباقي إلى تقليل فقدان العملاء بشكل كبير وتوفير الوقت والمال في جذب عملاء جدد. وتشمل الفوائد الأخرى قاعدة عملاء أكثر رضاءً مع قيمة عمر العميل الأعلى.

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.

معالجة تحديات البيانات غير المنظمة باستخدام Astera

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.

أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومصممة على مستوى المؤسسة مثل Astera يمكن لبرنامج Data Pipeline Builder تحسين كيفية استخدام الشركات لبياناتها المنظمة وغير المنظمة بشكل كبير للحصول على رؤى. يعمل برنامج Data Pipeline Builder على تمكين الشركات من خلال الجمع بين البيانات وتوحيدها من مصادر مختلفة، وإعدادها للتحليل، وضمان جاهزيتها لمجموعة متنوعة من التطبيقات اللاحقة.

وتدعم الأداة أيضًا أوقات استجابة البيانات المتنوعة، وتتميز بأدوات إعداد البيانات المستندة إلى السحابة، وتسمح للمستخدمين بتطوير خطوط الأنابيب وأتمتتها باستخدام أوامر اللغة الإنجليزية. Astera تم تصميم Data Pipeline Builder لتوفير الوقت وزيادة الدقة في عمليات ETL وELT وإعداد البيانات.

جدولة التجريبي اليوم لتشاهد مميزاته القوية بنفسك.