التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم غير الخاضع للإشراف هو فرع من فروع تعلم الآلة يركز على اكتشاف الأنماط والهياكل والعلاقات في البيانات غير المصنفة، مما يمكّن من تنفيذ مهام مثل التجميع، وتق...
6 دقيقة قراءة
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3
البيانات غير المهيكلة
تشمل البيانات غير المهيكلة النصوص والصور وبيانات المستشعرات التي تفتقر لإطار محدد مسبقًا، مما يجعل من الصعب إدارتها وتحليلها باستخدام الأدوات التقليدية.
ما هي البيانات غير المهيكلة؟
البيانات غير المهيكلة هي معلومات تفتقر إلى مخطط أو إطار تنظيمي محدد مسبقًا. على عكس البيانات المهيكلة التي توجد في حقول ثابتة ضمن قواعد البيانات أو جداول البيانات، فإن البيانات غير المهيكلة غالبًا ما تتركز حول النص وتدمج أنواع بيانات متنوعة مثل التواريخ والأرقام والحقائق.
هذا الغياب في الهيكلة يجعل من الصعب جمع هذه البيانات ومعالجتها وتحليلها باستخدام أدوات إدارة البيانات التقليدية. تتنبأ مؤسسة IDC بأنه بحلول عام 2025 سيصل حجم البيانات العالمية إلى 175 زيتابايت، منها 80% بيانات غير مهيكلة. حوالي 90% من البيانات غير المهيكلة تبقى غير محللة وغالبًا ما تسمى “البيانات المظلمة”.
خصائص البيانات غير المهيكلة
- غياب الهيكل المحدد مسبقًا: البيانات لا تتبع مخططًا ثابتًا، مما يسمح بتخزينها دون الحاجة إلى أعمدة أو صفوف محددة مسبقًا. إلا أن هذه المرونة تعقد تنظيمها واسترجاعها.
- تنسيقات متنوعة: تشمل طيفًا واسعًا من أنواع البيانات، مثل مستندات النصوص، رسائل البريد الإلكتروني، الصور، الفيديوهات، الملفات الصوتية، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها. كل تنسيق يحتوي على معلومات سياقية غنية توفر رؤى تفصيلية حول سياق البيانات مثل المواقع أو الأنشطة أو الإيماءات أو المشاعر.
- حجم كبير: الغالبية العظمى من البيانات المتولدة اليوم هي غير مهيكلة. تشير التقديرات إلى أن البيانات غير المهيكلة تمثل حوالي 80-90% من جميع البيانات التي تنشئها المؤسسات، مما يتطلب أدوات وتقنيات متقدمة لمعالجتها وتحليلها.
- التعقيد: يتطلب تحليل البيانات خوارزميات متقدمة وموارد حسابية كبيرة، وغالبًا ما يشمل أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ.
أمثلة على البيانات غير المهيكلة
البيانات النصية
- رسائل البريد الإلكتروني: التواصل بين الأفراد أو المجموعات، وقد تتضمن مرفقات ووسائط متعددة. يمكن لتحليل رسائل البريد الإلكتروني تقديم رؤى حول آراء العملاء وأنماط الاتصال في المؤسسات.
- مستندات معالجة النصوص: التقارير والمذكرات وغيرها من مستندات النصوص التي يتم إنشاؤها بواسطة تطبيقات مثل Microsoft Word. يمكن استخراجها لتحليل المشاعر وتصنيف المحتوى.
- العروض التقديمية: عروض الشرائح والعروض التقديمية التي يتم إنشاؤها باستخدام أدوات مثل PowerPoint، وغالبًا ما تُستخدم في تحليلات الأعمال.
- صفحات الويب: محتوى مواقع الإنترنت بما في ذلك المدونات والمقالات، والتي يمكن تحليلها لاكتشاف الاتجاهات وأبحاث السوق.
- منشورات وسائل التواصل الاجتماعي: التحديثات والتعليقات والرسائل على منصات مثل تويتر وفيسبوك ولينكدإن، وتعد مصدرًا غنيًا لتحليل المشاعر ومراقبة العلامة التجارية.
البيانات المتعددة الوسائط
- الصور: الصور الفوتوغرافية والرسومات والتوضيحات بصيغ مثل JPEG وPNG وGIF. يُعد تحليل الصور أمرًا ضروريًا لتطبيقات مثل التعرف على الوجوه والتشخيص الطبي.
- الملفات الصوتية: التسجيلات الصوتية وملفات الموسيقى والبودكاست بصيغ مثل MP3 وWAV. يدعم تحليل الصوت تطبيقات مثل تحويل الكلام إلى نص والمساعدات الصوتية.
- ملفات الفيديو: التسجيلات والمقاطع بصيغ مثل MP4 وAVI وMOV، وتُستخدم في المراقبة بالفيديو والتعرف التلقائي على المحتوى.
البيانات المولدة آليًا
- بيانات المستشعرات: معلومات يتم جمعها من مستشعرات في أجهزة مثل الهواتف الذكية والمعدات الصناعية وأجهزة إنترنت الأشياء، بما في ذلك قراءات درجات الحرارة وإحداثيات GPS وبيانات بيئية. هذه البيانات ضرورية للصيانة التنبؤية وكفاءة العمليات.
- ملفات السجل: سجلات يتم إنشاؤها بواسطة تطبيقات وبرامج الحاسوب لمتابعة نشاط المستخدم وأداء النظام والأخطاء، وهي ضرورية للأمن السيبراني ومراقبة الأداء.
البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة
| البيانات المهيكلة | البيانات غير المهيكلة | البيانات شبه المهيكلة | |
|---|---|---|---|
| التعريف | بيانات تلتزم بنموذج بيانات محدد مسبقًا ويسهل البحث عنها | بيانات تفتقر إلى تنسيق أو هيكل معين | بيانات لا تلتزم بهيكل صارم ولكن تحتوي على علامات أو مؤشرات |
| الخصائص | - منظمة في صفوف وأعمدة - تتبع مخططًا محددًا - يسهل الوصول إليها وتحليلها باستخدام استعلامات SQL | - غير منظمة بشكل محدد مسبقًا - تتطلب أدوات متخصصة للمعالجة والتحليل - تشمل محتوى غنيًا مثل النصوص والوسائط المتعددة وتفاعلات التواصل الاجتماعي | - تحتوي على خصائص تنظيمية - تستخدم تنسيقات مثل XML وJSON - تقع بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة |
| الأمثلة | - المعاملات المالية - سجلات العملاء ذات الحقول المحددة مسبقًا - بيانات المخزون | - رسائل البريد الإلكتروني والمستندات - منشورات وسائل التواصل الاجتماعي - الصور ومقاطع الفيديو | - رسائل البريد الإلكتروني مع بيانات وصفية - ملفات XML وJSON - قواعد بيانات NoSQL |
كيف يتم استخدام البيانات غير المهيكلة
توفر البيانات غير المهيكلة إمكانات هائلة للمؤسسات التي تسعى للحصول على رؤى ودفع اتخاذ قرارات مستنيرة. فيما يلي بعض التطبيقات الرئيسية:
تحليلات العملاء
يمكن للشركات فهم مشاعر العملاء وتفضيلاتهم وسلوكياتهم بشكل أفضل من خلال تحليل البيانات غير المهيكلة الناتجة عن تفاعل العملاء — مثل رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ونصوص مراكز الاتصال. يمكن أن يؤدي هذا التحليل إلى تحسين تجربة العملاء واستراتيجيات تسويق أكثر استهدافًا.
حالة استخدام:
يقوم تاجر تجزئة بجمع وتحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات لقياس رضا العملاء عن خط إنتاج جديد، مما يسمح لهم بتعديل عروضهم وفقًا لذلك.
تحليل المشاعر
يتضمن تحليل المشاعر معالجة البيانات النصية غير المهيكلة لتحديد النبرة العاطفية وراء الكلمات. يساعد المؤسسات على فهم الرأي العام ومراقبة سمعة العلامة التجارية والاستجابة لمخاوف العملاء.
حالة استخدام:
تراقب إحدى الشركات التغريدات ومشاركات المدونات لتقييم رد فعل الجمهور على حملة إعلانية حديثة، مما يمكّنها من إجراء تعديلات في الوقت الفعلي.
الصيانة التنبؤية
يمكن للمؤسسات التنبؤ بأعطال المعدات وجدولة الصيانة بشكل استباقي من خلال تحليل البيانات غير المهيكلة الناتجة عن المستشعرات والسجلات، مما يقلل من فترات التوقف والتكاليف.
حالة استخدام:
يستخدم مصنع صناعي بيانات المستشعرات من الآلات للتنبؤ بموعد احتمال تعطل أحد الأجزاء، مما يسمح بالاستبدال في الوقت المناسب.
ذكاء الأعمال والتحليلات
تثري البيانات غير المهيكلة جهود ذكاء الأعمال من خلال توفير رؤية أكثر شمولية لبيانات المؤسسة. يتيح الجمع بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة الحصول على رؤى أعمق.
حالة استخدام:
تحلل مؤسسة مالية رسائل البريد الإلكتروني للعملاء وبيانات المعاملات للكشف عن عمليات الاحتيال بشكل أكثر فعالية.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعلم الآلة
تمكن التقنيات المتقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة من استخراج معلومات ذات مغزى من البيانات غير المهيكلة. تسهل هذه التقنيات مهام مثل التلخيص التلقائي والترجمة وتصنيف المحتوى.
حالة استخدام:
يستخدم مجمع أخبار معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف المقالات حسب الموضوع وإنشاء ملخصات للقراء.
تحديات البيانات غير المهيكلة
التخزين والإدارة
- الحجم: يتطلب الكم الهائل من هذه البيانات حلول تخزين قابلة للتوسع.
- التكلفة: يمكن أن يكون تخزين كميات ضخمة من البيانات مكلفًا، مما يستلزم اتباع أساليب اقتصادية.
- التنظيم: بدون هيكل محدد مسبقًا، يصبح تنظيم البيانات غير المهيكلة واسترجاعها أمرًا معقدًا.
المعالجة والتحليل
- التعقيد: يتطلب تحليل البيانات غير المهيكلة خوارزميات متقدمة وموارد حسابية كبيرة.
- جودة البيانات: قد تحتوي البيانات غير المهيكلة على أخطاء أو مكررات أو معلومات غير ذات صلة.
- المهارات المطلوبة: هناك حاجة لمتخصصين ذوي خبرة في تحليلات البيانات الضخمة وتعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية.
الأمان والامتثال
- أمان البيانات: من الضروري حماية البيانات الحساسة من الاختراقات.
- الامتثال: يتطلب ضمان التعامل مع البيانات وفقًا للوائح مثل GDPR وHIPAA تعقيدًا إضافيًا.
تقنيات وأدوات التعامل مع البيانات غير المهيكلة
حلول التخزين
- قواعد بيانات NoSQL: مثل MongoDB وCassandra، مصممة للتعامل مع البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة، وتوفر مرونة وقابلية للتوسع.
- بحيرات البيانات: مستودعات مركزية تسمح بتخزين جميع أنواع البيانات بصيغها الأصلية، مما يسهل التحليلات واسعة النطاق.
- التخزين السحابي: خدمات مثل Amazon S3 وGoogle Cloud Storage وMicrosoft Azure Blob Storage تقدم خيارات قابلة للتوسع وفعالة من حيث التكلفة.
أطر معالجة البيانات
- Hadoop: إطار عمل مفتوح المصدر يتيح المعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الضخمة عبر مجموعات من الحواسيب باستخدام نماذج برمجة بسيطة.
- Apache Spark: نظام حوسبة عنقودي سريع وعام للبيانات الضخمة يدعم المعالجة في الذاكرة.
أدوات التحليل
- تحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية:
- تحليل المشاعر: أدوات تقيم النبرة العاطفية في البيانات النصية.
- التعرف على الكيانات: تحديد وتصنيف العناصر الأساسية داخل النص.
- خوارزميات تعلم الآلة: تقنيات مثل التجميع والتصنيف للكشف عن الأنماط والرؤى.
- تنقيب البيانات: استخراج معلومات مفيدة من مجموعات بيانات كبيرة للكشف عن أنماط ورؤى مخفية.
الأسئلة الشائعة
- ما هي البيانات غير المهيكلة؟
البيانات غير المهيكلة هي معلومات تفتقر إلى مخطط محدد مسبقًا أو إطار تنظيمي، مما يجعل من الصعب تخزينها وتحليلها باستخدام أدوات إدارة البيانات التقليدية. تشمل صيغًا مثل النصوص والصور والصوت وبيانات المستشعرات.
- كيف تختلف البيانات غير المهيكلة عن البيانات المهيكلة؟
البيانات المهيكلة منظمة في حقول ثابتة داخل قواعد البيانات، مما يسهل البحث والتحليل. البيانات غير المهيكلة تفتقر لهذا التنظيم، وتأتي بصيغ متنوعة، وتتطلب أدوات متقدمة للمعالجة والتحليل.
- ما هي أمثلة البيانات غير المهيكلة؟
الأمثلة تشمل رسائل البريد الإلكتروني، مستندات معالجة النصوص، العروض التقديمية، صفحات الويب، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، الصور، الملفات الصوتية، ملفات الفيديو، بيانات المستشعرات، وملفات السجل.
- لماذا تعتبر البيانات غير المهيكلة مهمة؟
تشكل البيانات غير المهيكلة غالبية بيانات المؤسسات وتحتوي على رؤى قيمة لتحليلات العملاء، وتحليل المشاعر، والصيانة التنبؤية، وذكاء الأعمال، والمزيد.
- ما هي الأدوات المستخدمة لإدارة البيانات غير المهيكلة؟
تشمل الأدوات الشائعة قواعد بيانات NoSQL، بحيرات البيانات، التخزين السحابي، أطر معالجة البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark، وأدوات التحليل لاستخراج النصوص، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة.
ابدأ في بناء حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات غير المهيكلة
اكتشف كيف تساعدك FlowHunt في تحليل وإدارة البيانات غير المهيكلة لاتخاذ قرارات أعمال أكثر ذكاءً وأتمتة العمليات.
اعرف المزيد
ندرة البيانات
تشير ندرة البيانات إلى عدم كفاية البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي أو للتحليل الشامل، مما يعيق تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الدقيقة. اكتشف الأسباب والتأثيرات و...
8 دقيقة قراءة
AI
Data Scarcity
+5
البيانات المنظمة
تعرّف على المزيد حول البيانات المنظمة واستخداماتها، واطلع على أمثلة، وقارنها بأنواع هياكل البيانات الأخرى....
5 دقيقة قراءة
Structured Data
Data Management
+3