مشاكل البيانات غير المهيكلة في علم البيانات وحلولها

في عصر البيانات الضخمة، تقوم المؤسسات بتجميع كميات هائلة من المعلومات. الكثير من هذه البيانات غير منظمة. فهي لا تندرج في صفوف وأعمدة مثل البيانات التقليدية. من الصعب معالجة البيانات غير المنظمة وتحليلها واستخدامها. ولكنها ذات قيمة كبيرة عند التعامل معها بشكل جيد. ستستكشف هذه المدونة البيانات غير المنظمة. سنناقش التحديات التي تواجهها في علم البيانات والحلول المحتملة لتسخيرها.
ما هي البيانات غير المنظمة؟
البيانات غير المنظمة هي أي معلومات بدون نموذج أو بنية محددة مسبقًا. على عكس البيانات المهيكلة في جداول SQL، يمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة بتنسيقات مختلفة. وتشمل هذه البيانات النصوص والصوت والفيديو والصور ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. تتضمن بعض الأمثلة الأكثر شيوعًا للبيانات غير المنظمة ما يلي: البيانات النصية: رسائل البريد الإلكتروني، والمستندات، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، ومراجعات العملاء بيانات الوسائط المتعددة: الصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية بيانات الويب: سجلات الموقع الإلكتروني، وتفاعلات المستخدم، وبيانات أجهزة الاستشعار بيانات الاستشعار: البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء التي لا تتبع تنسيقًا موحدًا
تقول العديد من الدراسات أن هذا النوع من البيانات يشكل أكثر من 80% من جميع البيانات التي يتم إنشاؤها في جميع أنحاء العالم. ويؤدي تعقيدها وعدم تنظيمها إلى صعوبة استخراج الرؤى من البيانات غير المنظمة. وهذا يمثل تحديات فريدة لعلماء البيانات.
مشاكل البيانات غير المهيكلة
1. صعوبة المعالجة والتحليل
يتمثل التحدي الأكثر أهمية في البيانات غير المهيكلة في افتقارها المتأصل إلى التنظيم. فعلى عكس البيانات المهيكلة، والتي يمكن الاستعلام عنها بسهولة من خلال SQL، فإن البيانات غير المهيكلة ليس لها تنسيق. وهذا يجعل من الصعب على علماء البيانات استخدام أدوات وأساليب التحليل التقليدية. على سبيل المثال:
نحتاج إلى تقنيات معالجة اللغات الطبيعية لاستخراج معلومات مفيدة من النصوص الكبيرة، مثل ملاحظات العملاء أو المدونات أو المقالات الإخبارية. فهي تتطلب جهداً حسابياً مكثفاً. قد تتضمن تحليل المشاعر، ونمذجة المواضيع، والتعرف على الكيانات. الصور ومقاطع الفيديو: يتطلب تحليل البيانات المرئية التعلم العميق. وغالبًا ما يحتاج إلى بنى متخصصة، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). يمكن أن يكون التحليل في الوقت الحقيقي لبيانات الصور أو الفيديو الكبيرة مكلفًا. كما أنها ثقيلة الموارد.
2. الحجم والتخزين
البيانات غير المهيكلة ضخمة ومتنامية باستمرار. تخزين مثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات وإدارتها وفهرستها أمر صعب. تحتاج البيانات غير المنظمة إلى تخزين أكثر تعقيدًا من البيانات المنظمة. يمكن تخزين البيانات المهيكلة في صفوف وأعمدة في قواعد البيانات العلائقية. وهي تشمل أنظمة الملفات الموزعة، وتخزين الكائنات (على سبيل المثال، AWS S3 وHDFS لـ Hadoop HDFS) والتخزين السحابي.
مع نمو البيانات غير المهيكلة، تواجه المؤسسات تكاليف تخزين عالية. كما أنها تواجه مشكلات بطء الاسترجاع وقابلية التوسع. وأيضًا، بدون أنظمة إدارة البيانات، قد تضيع الرؤى القيّمة في كم هائل من البيانات.
3. جودة البيانات والضوضاء
غالبًا ما تحتوي البيانات غير المنظمة على ضوضاء أو معلومات غير ذات صلة أو أخطاء. وهذا يجعل من الصعب العثور على أنماط مفيدة. على سبيل المثال، قد تحتوي التعليقات والمراجعات على وسائل التواصل الاجتماعي على كلمات عامية وأخطاء إملائية. قد تحتوي أيضًا على معلومات غير ذات صلة. قد يؤدي ذلك إلى تشويه التحليل. يتطلب تنظيف البيانات غير المنظمة وتصفية الضوضاء تقنيات متقدمة. وتشمل هذه التقنيات المعالجة المسبقة للنصوص، والترميز، والتصفية.
بدون المعالجة المسبقة المناسبة، يمكن أن تصبح البيانات غير موثوقة أو تؤدي إلى رؤى غير دقيقة. يُعدّ إصلاح جودة البيانات غير المهيكلة أمرًا حيويًا في أي مشروع لعلوم البيانات.
4. التكامل مع البيانات المهيكلة
تتناسب البيانات المنظمة بدقة مع قواعد البيانات. ولكن، غالبًا ما لا يكون دمجها مع البيانات غير المهيكلة أمرًا مباشرًا. نحتاج إلى دمج نوعين من البيانات. أولاً، لدينا نصوص من تفاعلات العملاء، مثل نصوص مراكز الاتصال. ثانيًا، لدينا بيانات منظمة، مثل المعلومات الديموغرافية وسجلات المعاملات. سيوفر هذا عرضًا كاملاً.
غالبًا ما يتطلب دمج البيانات غير المنظمة والمنظمة عمليات معقدة. ويحتاج إلى تحليلات متقدمة، مثل نماذج التعلم الآلي، التي تعمل على كلا النوعين من البيانات.
حلول للتعامل مع البيانات غير المهيكلة
على الرغم من التحديات، توجد العديد من الحلول. فهي تساعد المؤسسات على استخدام البيانات غير المنظمة في تطبيقات علوم البيانات.
1. التنقيب في النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)
تحسنت تقنيات التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية بشكل كبير. فهي تسمح الآن لعلماء البيانات باستخراج معلومات مفيدة من البيانات النصية الهائلة غير المنظمة. تقوم هذه التقنيات بتحويل النص الخام إلى بيانات منظمة قابلة للتحليل. تشمل أساليب البرمجة اللغوية العصبية الشائعة ما يلي: الترميز: تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو العبارات. التعرف على الكيانات المسماة (NER): يعثر على كيانات محددة، مثل الأسماء والتواريخ والأماكن، في النص. تحليل المشاعر: هو تحليل مشاعر النص (إيجابية أو سلبية أو محايدة). نمذجة المواضيع: استخراج البنية الموضوعية الخفية من مجموعات كبيرة من المستندات النصية.
يمكن لعلماء البيانات استخدام مكتبات مثل NLTK و spaCy والمحولات (مثل BERT و GPT) لمعالجة النصوص غير المنظمة. يمكنهم بعد ذلك استخلاص رؤى منظمة لمزيد من التحليل.
2. تحليلات الصور والفيديو مع التعلم العميق
بالنسبة للبيانات غير المهيكلة مثل الصور ومقاطع الفيديو، يعد التعلم العميق أمرًا ضروريًا. وقد تفوقت شبكات CNN في مهام مثل اكتشاف الأشياء وتصنيف الصور والتعرف على الوجه.
تسمح نماذج الرؤية الحاسوبية الحديثة، مثل YOLO و OpenCV، لعلماء البيانات بتحليل الصور في الوقت الفعلي. بيانات الفيديو عبارة عن سلسلة من الصور. تحتاج إلى تقنيات متقدمة لاستخراج الرؤى. وتشمل هذه التقنيات تحليل التدفق البصري وتتبع الكائنات واستخراج السمات الزمنية.
لتلبية متطلبات الحوسبة العالية، يستخدم الكثيرون المنصات السحابية. ومن الأمثلة على ذلك Google Cloud Vision و Amazon Rekognition و Microsoft Azure Cognitive Services. يمكن لهذه المنصات معالجة كميات كبيرة من البيانات المرئية دون الحاجة إلى بنية تحتية محلية.
3. حلول البيانات الضخمة للتخزين والإدارة
يمكن للمؤسسات استخدام حلول البيانات الضخمة للتعامل مع البيانات غير المنظمة. ومن الأمثلة على ذلك Hadoop و Spark وقواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB. تسمح هذه الأطر بتوزيع البيانات عبر عقد متعددة. يتيح ذلك إجراء تحليل أسرع من خلال المعالجة المتوازية.
يشيع استخدام نظام الملفات الموزعة في Hadoop (HDFS) لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة غير المنظمة. وفي الوقت نفسه، توفر المنصات السحابية مثل AWS S3 وAzure Blob Storage تخزينًا قابلاً للتطوير. فهي تساعد في إدارة كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة مع الحفاظ على انخفاض التكاليف.
بالإضافة إلى ذلك، يتيح استخدام أنظمة وضع علامات البيانات الوصفية والفهرسة سهولة استرجاع البيانات غير المهيكلة. وتساعد هذه الحلول علماء البيانات في العثور على مجموعات البيانات ذات الصلة بشكل أسرع، حتى في الأحجام الكبيرة.
4. أدوات دمج البيانات وتحويلها
لدمج البيانات غير المنظمة والمنظمة، تستخدم المؤسسات أدوات وتقنيات تكامل البيانات. تتيح هذه الأدوات لعلماء البيانات تحويل البيانات غير المنظمة إلى تنسيق منظم. ويمكن بعد ذلك ربطها بسهولة مع مجموعات البيانات الأخرى.
يمكن لأدوات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) مثل Apache Nifi أو Talend جمع البيانات من العديد من المصادر. ويمكنها تنظيفها ومعالجتها مسبقًا ودمجها في قواعد البيانات لتحليلها. كما يمكن للتعلم الآلي أتمتة استخراج الميزات من البيانات غير المنظمة. وهذا يتيح تحليلًا أعمق وتكاملًا مع مصادر البيانات المنظمة.
5. الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للأتمتة
أصبحت الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا في إدارة البيانات غير المنظمة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي أتمتة العديد من المهام. وتشمل هذه المهام التصنيف واستخراج السمات وتصفية الضوضاء. يمكن لهذه الحلول العثور على أنماط في البيانات غير المهيكلة. قد يفوتها المحللون البشريون. كما يمكنها تحسين أدائها بمرور الوقت.
كيف تحصل على شهادة علوم البيانات؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الشهادات الـ 10 الأعلى أجراً المستهدفة في 2024 هي
محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP)
الخلاصة
تشكل البيانات غير المهيكلة العديد من التحديات لعلماء البيانات. فهم يواجهون صعوبة في معالجتها وتحليلها. كما أنهم يواجهون أيضًا مشاكل الضوضاء والتكامل. باستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة، يمكن للشركات تحويل البيانات غير المنظمة. ويمكن أن تصبح أصولاً قوية. يمكن للمؤسسات فتح بياناتها غير المهيكلة. ويمكنها القيام بذلك باستخدام التعلُّم الآلي المتقدم، والمعالجة اللغوية العصبية اللغوية، والبيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي. ويمكنهم الحصول على رؤى لدفع الابتكار واتخاذ قرارات أفضل.