البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة: ما الفرق؟

"المنظمة" و"غير المنظمة" هما مصطلحان يُستخدَمان لتصنيف البيانات استنادًا إلى تنسيقها وقواعد المخطط أو غيابها.

تحتوي البيانات المنظمة على مخطط ثابت وتتلاءم بدقة مع الصفوف والأعمدة، مثل الأسماء وأرقام الهواتف. البيانات غير المنظمة لا تحتوي على مخطط ثابت ويمكن أن يكون تنسيقها أكثر تعقيدًا، مثل الملفات الصوتية وصفحات الويب.

فيما يلي جوانب الاختلافات الرئيسية بين البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة:

• التنسيق: البيانات المهيكلة لها نموذج بيانات صارم ومحدد مسبقًا. أما البيانات غير المنظمة فليس لها تنسيق محدد مسبقًا.
  
  
• التخزين: تحتوي أنظمة تخزين البيانات المنظمة على مخططات صلبة، مثل تلك الموجودة في قواعد البيانات العلائقية أو مستودعات البيانات. أما البيانات غير المنظمة فغالبًا ما يتم تخزينها بتنسيقها الأصلي في قواعد البيانات غير العلائقية أو بحيرات البيانات.
  
  
• حالات الاستخدام: يمكن للمؤسسات استخدام البيانات المنظمة وغير المنظمة في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات. وغالبًا ما تُستخدَم البيانات المنظمة في التعلم الآلي (ML) وتساهم في تطوير خوارزميات التعلم الآلي. وغالبًا ما تُستخدَم البيانات غير المنظمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وهي مصدر بيانات غني ومتنوع لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
  
  
• التعقيد: تُعَد البيانات المنظمة أسهل في معالجتها وتحليلها لمستخدمي الأعمال العامة باستخدام الأدوات التقليدية. ويمكن أن تكون البيانات غير المنظمة أكثر تعقيدًا وتتطلب مهارات وأدوات متخصصة للتحليل والفحص.

تابع القراءة للحصول على مراجعة شاملة للتعريفات وحالات الاستخدام والفوائد لكل من البيانات المنظمة وغير المنظمة.

يتم تنظيم البيانات المنظمة بتنسيق واضح ومحدد مسبقًا. والطبيعة الموحدة للبيانات المنظمة تجعلها سهلة الفهم من قِبَل أدوات تحليل البيانات، وخوارزميات التعلم الآلي والمستخدمين البشريين.

يمكن أن تشمل البيانات المنظمة كلًا من البيانات الكمية (مثل الأسعار أو أرقام الإيرادات) والبيانات النوعية (مثل التواريخ، والأسماء، والعناوين وأرقام بطاقات الائتمان).

على سبيل المثال، يُعَد التقرير المالي الذي يحتوي على أسماء الشركات، وقيم النفقات، وفترات التقارير المنظمة في صفوف وأعمدة من البيانات المنظمة.

يتم تخزين البيانات المنظمة عادةً في تنسيقات جدولية، مثل جداول Excel وقواعد البيانات العلائقية (أو قواعد بيانات SQL). يمكن للمستخدمين إدخال البيانات المنظمة والبحث عنها ومعالجتها بكفاءة داخل نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية (SQL).

تم تطوير لغة الاستعلام الهيكلية بواسطة IBM في عام 1974، وهي لغة البرمجة المستخدمة لإدارة البيانات المنظمة.

تشمل استخدامات البيانات المنظمة ما يلي:

• تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
• إدارة علاقات العملاء (CRM)
• ذكاء الأعمال (BI)
• إدارة المخزون
• المقتطفات الغنية لتحسين محركات البحث (SEO)

تتعلق فوائد البيانات المنظمة بسهولة استخدامها والوصول إليها:

• تعمل بشكل جيد مع التعلم الآلي: يمكن للتعلم الآلي معالجة كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. ومع ذلك، قد يكون من الأسهل لتطبيقات التعلم الآلي تحليل البيانات المنظمة واستخلاص الرؤى منها بسبب هيكلها المحدد والمنظم.
  
  
• سهلة الوصول والاستخدام: لا يتطلب فهم البيانات المنظمة معرفة متعمقة بعلم البيانات. فبفضل تنسيقها القياسي ومستوى التنظيم العالي، يجد معظم المستخدمين سهولة في الوصول إلى البيانات المنظمة وتفسيرها.
  
  
• وفرة الأدوات: ظهرت البيانات المنظمة قبل البيانات غير المنظمة، لِذا هناك المزيد من التطبيقات والأدوات المتاحة للاستخدام وتحليل البيانات. على سبيل المثال، المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، وSQLite، وMySQL، وPostgreSQL، وغيرها.

تتمحور تحديات البيانات المنظمة حول صعوبة مرونة البيانات:

• الاستخدام المحدود: البيانات المنظمة لها نموذج بيانات محدد مسبقًا لا يمكن استخدامه إلا للغرض المقصود، ما يَحُد من مرونتها وقابليتها للاستخدام. واستخراج المزيد من الرؤى يتطلب تعديلات أو بيانات إضافية.
  
  
• خيارات التخزين المحدودة: تحتوي مستودعات تخزين البيانات المنظمة عادةً على مخططات صارمة، مثل تلك الموجودة في قاعدة البيانات العلائقية أو مستودع البيانات. وتتطلب التغييرات في متطلبات البيانات تحديث جميع البيانات المنظمة، ما يستغرق وقتًا وموارد كثيرة.

لا تحتوي البيانات غير المنظمة على تنسيق محدد مسبقًا. وعادةً ما تكون مجموعات البيانات غير المنظمة كبيرة (تتراوح من التيرابايتات إلى البيتابايتات من البيانات) وتشكِّل 90% من جميع البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة المؤسسات.

يرجع هذا الحجم الكبير إلى ظهور البيانات الكبيرة، وهي مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة من الإنترنت وغيرها من التقنيات المتصلة.¹

يمكن أن تحتوي البيانات غير المنظمة على بيانات نصية وغير نصية، بالإضافة إلى بيانات نوعية (مثل التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي) وبيانات كمية (مثل الأرقام المدخلة في النص).

تتضمن أمثلة البيانات غير المنظمة من مصادر البيانات النصية ما يلي:

• رسائل البريد الإلكتروني
• المستندات النصية
• منشورات وسائل التواصل الاجتماعي
• نصوص المكالمات
• الملفات النصية للرسائل، مثل تلك الموجودة في Microsoft Teams أو Slack

تتضمن أمثلة البيانات غير النصية غير المنظمة ما يلي:

• ملفات الصور (JPEG وGIF وPNG)
• ملفات الوسائط المتعددة
• ملفات الفيديو
• أنشطة الأجهزة المحمولة
• بيانات الاستشعار من أجهزة إنترنت الأشياء(IOT)

نظرًا لأن البيانات غير المنظمة لا تحتوي على نموذج بيانات محدد مسبقًا، يكون من الصعب معالجتها وتحليلها باستخدام الأدوات والأساليب التقليدية للبيانات.

وتتم إدارتها بشكل أفضل في قواعد البيانات غير العلائقية أو قواعد بيانات NoSQL أو في بحيرات البيانات، التي تم تصميمها للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات غير المنسقة بأي تنسيق.

غالبًا ما يتم استخدام التعلم الآلي، والتحليلات المتقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج رؤى قيمة من البيانات غير المنظمة.

تتضمن حالات الاستخدام ما يلي:

• التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
• الذكاء الاصطناعي التوليدي 
• تحليل سلوك العملاء ومشاعرهم
• استخراج البيانات
• التحليلات التنبؤية للبيانات
• تحليلات نصوص روبوتات المحادثة

تتمثل فوائد البيانات غير المنظمة في مزايا تنسيق البيانات، والسرعة والتخزين:

• المرونة: يتم تخزين البيانات غير منظمة بصيغتها الأصلية وتبقى غير محددة حتى الحاجة إليها. تُسهِم مرونة تنسيق الملفات هذه في توسيع مجموعة البيانات المتاحة وتمكين علماء البيانات من استخدام البيانات في حالات استخدام متعددة.
  
  
• معدلات التراكم السريعة: بالنسبة إلى معظم المؤسسات، هذا النوع من البيانات ينمو بمعدل 3 مرات أسرع من البيانات المنظمة. ونظرًا لعدم الحاجة إلى تعريف البيانات غير المنظمة مسبقًا، يمكن جمعها بسرعة وسهولة، ما يساعد على ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة.²
  
  
• سهولة وانخفاض تكلفة التخزين: تتمتع البيانات غير المنظمة بخيارات تخزين أوسع مقارنةً بالبيانات المنظمة. على سبيل المثال، تُتيح أنظمة الملفات أو بحيرات البيانات تخزينًا ضخمًا وتسعيرًا حسب الاستخدام، ما يُسهِم في تقليل التكاليف وتسهيل قابلية التوسع.

تتمحور تحديات البيانات غير المنظمة حول الخبرة والموارد المتاحة:

• تتطلب خبرة: نظرًا لعدم وجود تنسيق أو هيكل محدد، فإن تحليل البيانات غير المنظمة يتطلب خبرة في علم البيانات. وقد يؤدي ذلك إلى إبعاد مستخدمي الأعمال الذين قد لا يفهمون تمامًا الموضوعات أو التحليلات المتخصصة في البيانات.
  
  
• الأدوات المتخصصة: لا تكفي الأدوات التقليدية مثل Excel للتعامل مع البيانات غير المنظمة، كما أن خيارات المنتجات المتاحة لمديري البيانات محدودة. وتشمل بعض الأدوات المستخدمة في إدارة البيانات غير المنظمة ما يلي: MongoDB، وDynamoDB، وHadoop، وAzure.

• نظافة البيانات: يمكن أن يؤدي الحجم الكبير والبنية غير الموحدة للبيانات غير المنظمة إلى ظهور تناقضات وأخطاء ومشكلات في جودة البيانات. وقد يكون تنظيف البيانات ضروريًا قبل معالجة البيانات.

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة. تُعَد هذه قدرة أساسية للمؤسسات التي تريد تحويل كميات هائلة من البيانات غير المنظمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

باستخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات غير المنظمة لاكتشاف الأنماط وتقديم تنبؤات أو توصيات في الوقت الفعلي.

يمكن للمؤسسات بعد ذلك دمج هذه النماذج التحليلية في لوحات المعلومات الحالية أو واجهات برمجة التطبيقات لأتمتة عمليات اتخاذ القرار.

تُعَد البيانات شبه المنظمة "جسرًا" بين البيانات المنظمة وغير المنظمة. وتُعَد مفيدة في استخلاص البيانات من الويب وتكامل البيانات.

لا تحتوي البيانات شبه المنظمة على نموذج بيانات محدد مسبقًا. ومع ذلك، فهي تستخدِم البيانات الوصفية (على سبيل المثال، العلامات والعلامات الدلالية) لتحديد خصائص البيانات المحددة وتحويل البيانات إلى سجلات وحقول محددة مسبقًا.

في نهاية المطاف، تساعد البيانات الوصفية على تصنيف البيانات شبه المنظمة والبحث فيها وتحليلها بشكل أكثر فاعلية مقارنةً بالبيانات غير المنظمة.

من أمثلة البيانات شبه المنظمة تنسيق كائنات JavaScript (اختصارًا JSON)، والقيم المفصولة بفواصل (CSV)، وملفات لغة الترميز القابلة للتوسيع (XML).

أحد الأمثلة الأكثر شيوعًا هو البريد الإلكتروني، والذي يحتوي بعض أقسامه على تنسيق موحد (مثل الرؤوس وعناوين المواضيع)، بينما يحتوي المحتوى ضمن تلك الأقسام على بيانات غير منظمة.