تمثل البيانات غير المهيكلة أحد أهم تحديات الأعمال اليوم. على عكس البيانات المحددة - نوع المعلومات التي تجدها في جداول البيانات أو استجابات الاستبيان الموزعة بوضوح - قد تكون البيانات غير المنظمة نصية أو فيديو أو صوتية ، وإنتاجها آخذ في الازدياد.

في الواقع ، حسب بعض التقديرات ، بقدر ما 80-90٪ من البيانات الجديدة غير منظمة، وهذا يمثل تحديات حقيقية من وجهة نظر إدارة البيانات.

كيف يمكن للشركات أن تصنع المعنى من البيانات غير المهيكلة وأن تدير بشكل عام جميع المعلومات التي تولدها بطريقة مثمرة؟ إنها عملية صعبة ، لكنها ممكنة باستخدام المجموعة الصحيحة من الأدوات.

مركزية المعلومات

تتمثل الخطوة الأولى نحو الاستفادة من البيانات غير المهيكلة في إيجاد طريقة لمركزية هذه المعلومات ، وهذه أولوية قصوى للعديد من الشركات اليوم. في الواقع ، 56٪ من الشركات تقول ذلك الحصول على بياناتهم غير المهيكلة في السحابة أولوية قصوى.

الهجرة ليست إدارة تمامًا ، لكنها الخطوة الأولى نحو تنظيم وتقييم البيانات غير المهيكلة ، وهذا أمر مهم. ومع ذلك ، فإن أكبر عائق أمام هذه المهمة هو نقص قدرة تكنولوجيا المعلومات والميزانية - لكن الشركات التي يمكنها وضع ميزانية لهذه النفقات بنجاح قد تجد رؤى مربحة في تلك البيانات ، أكثر من تعويض تلك التكاليف الأولية.

اكتشف ما بالداخل

الجانب التالي لمعالجة البيانات غير المهيكلة هو استخراج المزيد من المعلومات الملموسة منها ، وقد يكون هذا هو العنصر الأكثر تعقيدًا. كيف تقيس البيانات غير المهيكلة؟ هناك عدد من الأساليب ، لكن الذكاء الاصطناعي هو أحد أهم الأدوات لأنه باستخدام الابتكارات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، يمكن للنظام تحديد المصطلحات المستخدمة بشكل متكرر وتقييم النغمة وغير ذلك الكثير.

بمجرد أن ترى الشركات بياناتها غير المهيكلة "من الداخل" ، هناك الكثير لاستكشافه. يمكن أن تؤدي الإدارة الأفضل للبيانات إلى نمو الأعمال، ويمكن أن تساعد في توفير التوجيه لعدد من التغييرات التشغيلية. على سبيل المثال ، استخدمت الشركات المعلومات المستمدة من البيانات غير المهيكلة لتحسين السلامة ، ونتائج الرعاية الصحية المتقدمة ، وأتمتة مرافق الأعمال استنادًا إلى رؤى العمال - ولكن دعونا نلقي نظرة فاحصة.

أحد أنواع البيانات غير المهيكلة الشائعة في صناعة الرعاية الصحية هو التصوير ، سواء كان ذلك بالتصوير المقطعي المحوسب أو التصوير بالرنين المغناطيسي أو الأشعة السينية. يمكن أن يكون اختصاصيو الأشعة بطيئين في تقييم التصوير غير الناشئ ، وتكون العين البشرية حساسة للغاية فقط. عندما يقترن التصوير بالذكاء الاصطناعي التكنولوجيا ، ومع ذلك ، يمكن للمرافق تسليم نتائج التصوير بسرعة أكبر وبدقة أكبر.

مجال آخر للرعاية الصحية في وضع جيد للاستفادة من إدارة وتحليل البيانات غير المنظمة بشكل أفضل هو تطوير الأدوية. قد يبدو هذا كمنطقة منظمة إلى حد ما ، ولكن بالنظر إلى ما نعرفه عن إنتاج البيانات غير المهيكلة ، فإن الأبحاث الصيدلانية تولد الكثير منها أكثر مما قد تدركه. تكافح الصناعة أيضًا في تحديد أولويات هذه البيانات وتنظيمها ، مما يؤثر سلبًا على التعاون و تطوير المنتجات في صناعة الأدوية.

اعتبارات التعاون

كما لوحظ فيما يتعلق بصناعة المستحضرات الصيدلانية ، يعد التعاون وظيفة تجارية مهمة ويمكن أن يكون عدم القدرة على التعاون عائقًا خطيرًا أمام التقدم - وهذا صحيح عبر الصناعات. ومع ذلك ، مع البيانات غير المهيكلة ، لا يمكنك فقط إرسال مجموعة بيانات ، واعتمادًا على الطريقة التي تهدف بها إلى تقييم أو معالجة المعلومات الموجودة ، تحتاج الشركات غالبًا إلى أن تكون قادرة على تبادل الملفات الكبيرة والتعليق عليها وتعديلها عبر الفرق والمواقع. إذن ، ما هي أفضل طريقة للتعامل مع هذه المهمة؟

إذا كنت في حاجة إلى إرسال ملفات كبيرة سريعًا مع الاستمرار في التعاون ، أحد الخيارات التي يجب مراعاتها هو استخدام نظام تخزين ملفات قائم على السحابة. تمنع هذه الأنظمة الأساسية بشكل أساسي الحاجة إلى نقل الملفات بانتظام عن طريق تخزينها في مستودع مشترك يضم عناصر تحكم في الوصول والخصوصية ويضمن حصول المستخدمين دائمًا على أحدث نسخة من المستند عند التعاون في مستند.

قد لا يكشف تخزين الملفات ونقلها كثيرًا عن محتوى البيانات غير المهيكلة بشكل أساسي ، ولكن كما رأينا ، يظل مجرد مركزية هذه الملفات مشكلة خطيرة للعديد من الشركات. حتى تتوقف المهام الأساسية مثل الترحيل عن كونها من أهم أولويات الشركات الكبرى ، لا يمكننا التقليل من أهمية أدوات النقل والتخزين المركزية.

يواصل الخبراء إثارة مخاوف بشأن كيفية استخدام الشركات للبيانات غير المهيكلة وما إذا كانت تستخدم البيانات غير المهيكلة ، ولكن بالإضافة إلى المشاركة النشطة لتلك المعلومات ، إلى أن يصبح الوصول إلى بروتوكولات التعلم الآلي أكثر انتشارًا ، فإن القدرة على استخدام هذه المعلومات بشكل فعال واستخلاص الأفكار ستكون عرضة للخطر. بينما كبيرة تتصدر مؤسسات التجزئة والتمويل حاليًا في هذا الصدد ، فإن الشركات الصغيرة في وضع صعب لأن البرمجة اللغوية العصبية وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى يمكن أن تظل باهظة الثمن ، خاصة عندما تحتاج إلى تعديل لتلائم شروط أو وظائف الصناعة الفريدة. بدون القدرة على الوصول إلى الرؤى الواردة في البيانات غير المهيكلة ، لا يمكن للشركات المنافسة في السوق الحديثة.

يتطلب الأمر مجموعة متنوعة من الأدوات للتنقل بشكل صحيح في البيانات غير المهيكلة ، وتعتمد الأدوات التي ستحتاج إليها بشكل كبير على أنواع البيانات غير المهيكلة التي تهيمن على نهج العمل.

ومع ذلك ، فإن الشيء الأكثر أهمية في نهاية اليوم هو أن تبذل شركتك جهدًا نشطًا لإشراك المعلومات في بياناتك غير المهيكلة بينما لا تزال ذات صلة. الكثير مما تحتاج إلى معرفته موجود هناك ، فقط في انتظار تفكيكها.

أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.
انقر هنا للوصول.

المصدر: https://www.smartdatacollective.com/what-tools-do-you-need-to-manage-unstructured-data/