داده‌های بدون ساختار

داده‌های بدون ساختار به داده‌هایی گفته می‌شود که در یک مدل یا ساختار طراحی شده سازماندهی نشده‌اند. داده‌های بدون ساختار معمولاً به عنوان کیفی طبقه‌بندی می‌شوند و می‌توانند توسط انسان یا ماشین تولید شوند. داده‌های بدون ساختار فراوان‌ترین نوع داده‌های موجود هستند و پس از تجزیه و تحلیل، می‌توان از آنها برای هدایت تصمیمات تجاری و دستیابی به اهداف تجاری در میان بسیاری از موارد استفاده دیگر استفاده کرد.

داده‌های بدون ساختار معمولاً در قالب اصلی خود ذخیره می‌شوند. این به چالش تبدیل این داده‌ها به بینش‌های عملی کمک می‌کند. در حالی که کار کردن با داده‌های بدون ساختار می‌تواند چالش‌برانگیزتر از داده‌های ساختاریافته باشد، اما اغلب حاوی اطلاعات غنی و دقیقی است که در داده‌های ساخت‌یافته در دسترس نیست. در نتیجه، بسیاری از سازمان‌ها بر روی فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) سرمایه‌گذاری می‌کنند تا بهتر تحلیل کنند و بینش‌هایی را از داده‌های بدون ساختار به دست آورند.

نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار

داده‌های بدون ساختار کیفی هستند و در قالب‌های متنی، تصویری، صوتی یا تصویری وجود دارند. نمونه‌های مختلف داده‌های بدون ساختار عبارتند از:

رسانه‌های غنی، مانند داده‌های صوتی یا تصویری، داده‌های نظارتی، داده‌های مکانی، تصاویر و داده‌های آب و هوا.

داده‌های اینترنت اشیا (IoT)، مانند داده‌های تیک‌دار یا حسگر از دستگاه‌ها.

داده‌های متنی، مانند ایمیل‌ها، پیام‌های متنی، فاکتورها، سوابق، و داده‌های ارتباطی برنامه‌های کاربردی بهره‌وری.

داده‌های علمی، مانند اکتشافات فضایی تولید شده توسط ماشین یا گزارش‌های لرزه‌ای.

داده‌های مراقبت‌های بهداشتی و تصویربرداری، مانند ام آر آی، اشعه ایکس، و سی تی اسکن و سایر داده‌های پزشکی مانند یادداشت‌ها و نسخه‌های پزشک.

نمونه‌های داده‌های بدون ساختار اضافی به طور طبیعی با توسعه فناوری جدید جمع‌آوری داده‌ها ظاهر می‌شوند.

 

داده‌های ساخت یافته در مقابل داده‌های بدون ساختار

داده‌های ساختاریافته، بر خلاف همتای بدون ساختار خود، داده‌های کمی هستند که در یک ساختار یا مدل از پیش تعریف شده وجود دارند. این داده‌ها بسیار سازماندهی شده‌اند و بنابراین به راحتی توسط کسب و کارها و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پردازش می‌شوند.

داده‌های ساختاریافته را به عنوان نوع داده‌ای در نظر بگیرید که به طور منظم در صفحات گسترده یا پایگاه‌های داده رابطه‌ای مانند SQL، MySQL و PostgreSQL قرار می‌گیرد – می‌توان آن‌ها را به راحتی در یک ساختار از پیش تعریف شده ترسیم کرد. داده‌های ساختاریافته برای مدیریت روابط با مشتری استفاده می‌شود، زیرا اطلاعاتی را در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد که تفسیر آنها آسان است: گزارش‌ها، معیارها، تاریخ‌ها، نام‌ها، کد پستی، شماره کارت اعتباری و غیره.

در مقابل، داده‌های بدون ساختار داده‌های کیفی هستند و هیچ ساختار داخلی ثابتی ندارند. در نتیجه، تفسیر داده‌های بدون ساختار بدون مجموعه‌ای مناسب از ابزارها و تخصص دشوار است.

داده‌های ساختاریافته می‌توانند به کسب‌وکارها یک نمای کلی از رفتار مشتریانشان ارائه دهند - مواردی مانند نام، تاریخچه خرید و موقعیت جغرافیایی. داده‌های ساختار نیافته برای ارائه درک عمیق‌تر به کسب‌وکارها از قصد و رفتار مشتریانشان مناسب‌تر است - چرایی و چگونگی آن، مانند بررسی محصول، بلیط‌های پشتیبانی، و الگوهای پیمایش وب‌سایت.

چالش‌های داده‌های بدون ساختار

حجم، تنوع و کیفیت نامتجانس داده‌های بدون ساختار چالش‌های رایج سازمان‌هایی است که به دنبال پردازش، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.

حجم داده: داده‌های بدون ساختار فراوان هستند. 80 درصد از داده‌های موجود را تشکیل می‌دهد [۱] و به طور مداوم در حال تولید است. شرکت تحقیقاتی ITC انتظار دارد که حجم داده‌ها از سال 2018 تا 2025 430 درصد رشد کند [۲].

تنوع داده‌ها: داده‌های بدون ساختار از انواع زیادی از انواع داده‌ها مانند داده‌های متنی، تصویری یا ویدئویی تشکیل شده است. مخازن داده‌های بزرگ مانند دریاچه‌های داده برای ذخیره داده‌های بدون ساختار در یک مکان مورد نیاز است. تنوع ذاتی داده‌های بدون ساختار همچنین یک چالش پیوند ایجاد می‌کند - چگونه به تصاویر، فیلم‌ها و متن ارجاع می‌دهید؟

کیفیت داده‌ها: کیفیت داده‌های بدون ساختار، تا حدی به دلیل تنوع آن ناسازگار[1] است. داده‌های بدون ساختار می توانند حاوی خطاها، ناسازگاری‌ها یا اطلاعات نامربوط باشند که می‌تواند به دست آوردن اطلاعات دقیق را دشوار کند. پیش پردازش یا تمیز کردن داده‌های بدون ساختار برای بهبود کیفیت می‌تواند یک کار پیچیده و زمان بر باشد.

تجزیه و تحلیل: برخلاف داده‌های ساختاریافته که می‌توان آن‌ها را به سرعت پرس و جو کرد و تجزیه و تحلیل کرد، داده‌های بدون ساختار اغلب متنی سنگین هستند و به‌خوبی در پایگاه داده قرار نمی‌گیرند. داده‌های بدون ساختار در قالب اصلی خود ذخیره می‌شوند و فقط در صورت مشاهده پردازش میذشوند.

امنیت و حریم خصوصی: داده‌های بدون ساختار می‌توانند حاوی اطلاعات حساس باشند. تضمین امنیت این داده‌ها و حفظ حریم خصوصی می‌تواند چالش برانگیز باشد.

یکپارچه‌سازی: ادغام داده‌های بدون ساختار با داده‌های ساخت‌یافته برای یک نمای کلی می‌تواند به دلیل عدم وجود یک مدل داده از پیش تعریف‌شده پیچیده باشد.

بنابراین چالش مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار در درجه اول به دلیل حجم داده‌ها است. یک سازمان می‌تواند با آیتم‌ها، اشیاء یا فایل‌هایی مواجه شود که می‌توانند از چند گیگابایت (گیگابایت)، مانند یک ایمیل، تا چندین پتابایت (PB) مانند یک فایل رسانه‌ای تمام‌قد را دربرگیرد. بنابراین در حالی که می‌توان آن را به صورت دستی مدیریت کرد، بسیاری از پایگاه‌های داده و ابزارها نمی‌توانند این حجم و تنوع داده‌های بدون ساختار را مدیریت کنند. ابزارها و فناوری خاصی برای ذخیره و پردازش داده‌های در حال رشد مورد نیاز است.

کاربردهای داده‌های بدون ساختار

زمانی که داده‌های بدون ساختار تحلیل می‌شوند، فرصت‌های متنوعی را در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهند. به عنوان داده‌های کیفی، داده‌های بدون ساختار می‌توانند به کسب‌وکارها در درک بهتر مشتریان، قصد مشتری و تغییرات بازار کمک کنند. این به کسب‌وکارها قدرت می‌دهد تا تجربیات بهتر، ایمن‌تر و انعطاف‌پذیرتری برای مشتریان ارائه دهند.

برخی از کاربردهای داده‌های بدون ساختار عبارتند از:

بهبود تجارب مشتری: تجزیه و تحلیل چت‌های پشتیبانی مشتری، ایمیل‌ها و رونوشت تماس‌ها می‌تواند به شناسایی مسائل رایج مشتری، بهبود پروتکل‌های پشتیبانی، شخصی‌سازی تجربیات جستجوی مشتری و آموزش مؤثرتر نمایندگان خدمات مشتری کمک کند.

پیش‌بینی نتایج مراقبت‌های بهداشتی بیمار: سوابق پزشکی بیمار اغلب حاوی داده‌های بدون ساختار مانند یادداشت‌های پزشک است که می‌تواند برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی نتایج بیمار یا اطلاع‌رسانی در برنامه‌های درمانی تجزیه و تحلیل شود.

کشف تقلب: در خدمات مالی، دادهأهای بدون ساختار را می‌توان برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه استفاده کرد. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل ارتباطات ایمیل ممکن است الگوهای مشکوکی را نشان دهد که نشان دهنده رفتار متقلبانه است.

ارائه توصیه‌ها: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک و سرویس‌های جریان می‌توانند داده‌های بدون ساختار، مانند توضیحات محصول یا فیلم‌نامه‌های فیلم را برای بهبود الگوریتم‌های توصیه خود تجزیه و تحلیل کنند.

آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP): داده‌های بدون ساختار در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در NLP بسیار مهم است. به عنوان مثال، یک چت بات از مجموعه بزرگی از داده‌های متنی که در طبیعت بدون ساختار هستند، یاد می‌گیرد.

آموزش هوش مصنوعی برای تشخیص تصویر: داده‌های بدون ساختار به شکل تصاویر در آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی برای کارهایی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا و موارد دیگر اساسی است.

ارائه تجزیه و تحلیل داده‌های پیش‌بینی شده: تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا روند بازار را پیش بینی کرده و بر اساس آن تنظیم کنند.

انجام تجزیه و تحلیل احساسات: استخراج داده‌های بدون ساختار می‌تواند بینشی در مورد احساسات مشتری، رفتارها و الگوهای خرید به کسب و کارها بدهد. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند داده‌های پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول و بازخورد مشتریان را تجزیه و تحلیل کنند تا احساسات مشتری نسبت به محصولات، خدمات یا برند خود را به طور کلی درک کنند.

این کاربردهای داده‌های بدون ساختار، مزایای متعددی را برای کسب و کارها فراهم می‌کند.

کاهش خطرات امنیتی

تجزیه و تحلیل داده‌های تله متری می‌تواند به جمع‌آوری بینش‌های ارزشمند کمک کند و کاربران را از پدیده‌ها و روندهای تهدید امنیت سایبری در دنیای واقعی مطلع کند. از طریق استفاده از ابزار مدرن اطلاعات امنیتی و مدیریت رویداد (SIEM)، تیم‌های امنیتی می‌توانند در مقیاس وسیع در میان مقادیر انبوهی از هر نوع داده، از جمله داده‌های بدون ساختار، برای کمک به نظارت و انطباق، تشخیص تهدید، پیشگیری، و شکار و واکنش حادثه جستجو کنند.

بهبود انعطاف‌پذیری عملیاتی

با نیاز به اطمینان از بهینه‌سازی برنامه‌ها برای در دسترس بودن و عملکرد، سازمان‌ها باید بتوانند داده‌های بدون ساختاری را که توسط سیستم‌هایشان تولید می‌شود، مشاهده کنند. گزارش‌ها و معیارها می‌توانند در زمان واقعی نشان دهند که تقاضای کاربر بیش از ظرفیت است یا یک خطای سرور بر عملکرد تأثیر می‌گذارد. هنگامی که علت اصلی شناخته شده است، می‌توان آن را برطرف کرد.

افزایش تجربه مشتری

کسب‌وکارها می‌توانند با ارائه تجربه جستجوی بهتر به مشتریان با مدیریت داده‌های بدون ساختار، تجربه کاربری بهتری ارائه دهند. افزوده‌های جستجوی غنی تجربه جستجوی جلویی و بک‌اند را برای مشتریان و توسعه‌دهندگان به طور یکسان بهبود می‌بخشد. یک مشتری به راحتی می‌تواند آن اسباب بازی زرد راه راه را برای فرزندش بیابد یا یک کارمند می‌تواند به راحتی فایل، تصویر یا کلیپ ویدیویی مورد نیاز خود را بدون توجه به محیطی که در آن قرار دارد پیدا کند.

نحوه مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار

طبیعتاً داده‌های بدون ساختار ساختار از پیش تعریف شده‌ای ندارند که مدیریت و تجزیه و تحلیل آسان را ممکن سازد. بنابراین، برای تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار، ابتدا باید آن‌ها را با تعریف یک ساختار مدیریت کنید. این به شما امکان می‌دهد داده‌های بدون ساختار خود را ذخیره، سازماندهی و ایمن کنید. سپس داده‌های بدون ساختار سازمان یافته برای پردازش و تجزیه و تحلیل آماده می‌شوند. این تحلیل‌ها بینش عملی را به سازمان‌ها ارائه می‌دهند. ابزارها و فن‌آوری‌های مختلفی که به شما امکان می‌دهد داده‌های بدون ساختار را مدیریت و تجزیه و تحلیل کنید، در دسترس هستند:

پردازش زبان طبیعی (NLP): NLP فناوری است که بر تعامل بین رایانه و انسان از طریق زبان طبیعی تمرکز دارد. هدف NLP خواندن، رمزگشایی، درک و درک زبان انسان به روشی ارزشمند است.

یادگیری ماشینی (ML): یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا یاد بگیرند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده بگیرند و عملکرد را در طول زمان بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند. از تکنیک‌های آماری برای شناسایی الگوها در داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.

دریاچه‌های داده: به دلیل تنوع و حجم آن، داده‌های بدون ساختار را می‌توان در دریاچه‌های داده یا جایی که داده‌ها ایجاد می‌شود (در لبه) ذخیره کرد. دریاچه‌های داده برای حجم زیادی از انواع مختلف داده‌ها مناسب هستند. دریاچه‌های داده داده‌ها را در قالب بومی در خود جای می‌دهند، بنابراین ویدئو، صدا، متن و اسناد را می‌توان با هم ذخیره کرد.

سیستم‌های مدیریت محتوا (CMS): به عنوان یک برنامه کاربردی، CMS کسب و کارها را قادر می‌سازد تا داده‌های بدون ساختار را در وب ذخیره، بازیابی و جستجو، فهرست‌بندی و منتشر کنند.

بیاموزید که یافتن داده‌ها کلید تحول دیجیتال چقدر سخت است

چگونه سازمان‌ها از داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کنند

سازمان‌ها در صنایع مختلف از داده‌های بدون ساختار به روش‌های متعددی استفاده می‌کنند. از مراقبت‌های بهداشتی تا تولید، داده‌های بدون ساختار سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا خدمات بهتری را بر اساس بینش ارائه دهند.

مراقبت‌های بهداشتی

صنعت مراقبت‌های بهداشتی از داده‌های بدون ساختار در لایه‌های مختلف عملیات سود می‌برد. یک ربات چت پیچیده می‌تواند متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را قادر به درک الگوهای گفتاری برای نشان دادن یک بیماری خاص کند. یک برنامه ثبت سلامت می‌تواند به شناسایی خطرات سلامتی هنگام پردازش داده‌ها کمک کند. با ادغام داده‌های بدون ساختار با داده‌های ساختاریافته، متخصصان سلامت می‌توانند نتایج مراقبت از بیمار را استخراج کنند.

خدمات مالی

تجزیه و تحلیل داده‌های پیش بینی برای دنیای مالی برای ردیابی روندها و تغییرات بازار بسیار مهم است. این هوشمندی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس آن تنظیم شوند. در سطح دانه‌بندی، داده‌های بدون ساختار برای ایجاد اسناد وام، وام مسکن، طرح‌های تجاری و قراردادها استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار نیز از مبارزه با جرایم مالی حمایت می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند امضاهای تقلبی را شناسایی کنند، یا کلاهبرداری‌های فیشینگ را شناسایی کرده و به آنها پاسخ دهند.

بخش دولتی

برای سازمان‌های بخش عمومی، داده‌ها یک دارایی استراتژیک است. سازمان‌ها می‌توانند ارزش خود را برای کاهش هزینه‌ها، ساده‌سازی عملیات، و کاهش پراکندگی ابزار و داده‌ها با یک استراتژی داده کل‌نگر که امنیت سایبری، گزارش‌گیری و AIOps را ادغام می‌کند، به حداکثر برسانند.

مخابرات

شرکت‌های مخابراتی می‌توانند با شکستن سیلوها برای ارائه خدمات مخابراتی و بهبود در دسترس بودن شبکه، بهره بیشتری از داده‌ها ببرند. با قرار دادن داده‌های بدون ساختار، آنها می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌ها را سریع‌تر ارائه دهند و فرآیندها را برای ارائه تجربیات بهتر به مشتری خودکار کنند.

بازاریابی

داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌کننده، شیوه‌های رایج بازاریابی هستند که برای شناسایی و درک فرصت‌ها و روندهای بازار، نیازهای مشتری، و رفتار و قصد مشتری استفاده می‌شوند. متخصصان بازاریابی داده‌های بدون ساختار را برای ارتباط بهتر با مشتریان و در نهایت بهبود تجربه مشتری تولید و مصرف می‌کنند.

تولید

داده‌های بدون ساختار، مانند طرح‌ها، مدل‌ها و نقشه‌ها، جزء ضروری شیوه‌های تولید هستند. توانایی مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار در کشاورزی می‌تواند به پیش‌بینی و مدیریت بازده کمک کند. صنعت خودرو برای درک و پاسخگویی به تقاضا به داده‌های بدون ساختار متکی است.

همانطور که فن‌آوری برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار تکامل می‌یابد، توانایی سازمان‌ها برای استفاده از داده‌های بدون ساختار خود نیز افزایش می‌یابد.

روندهای آینده داده‌های بدون ساختار

پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) عصر جدیدی را برای استفاده از داده‌های بدون ساختار آغاز کرده‌اند. همانطور که هوش مصنوعی و فناوری یادگیری ماشین توسعه می‌یابد، توانایی پردازش داده‌های بدون ساختار و ادغام داده‌های ساخت‌یافته با داده‌های بدون ساختار برای بینش بهتر کسب‌وکار افزایش می‌یابد.

با توسعه روش‌های جدید برای جمع‌آوری داده‌ها، کاربردهای داده‌های بدون ساختار همچنان در حال رشد هستند. تشخیص چهره در حال حاضر برای اکثر کاربران گوشی‌های هوشمند رایج است. پیشرفت‌های فناوری تشخیص چهره اکنون تشخیص احساسات را ممکن می‌سازد، که می‌تواند در مراقبت‌های بهداشتی و خدمات مشتری کلیدی باشد.

همانطور که فناوری دستیار شخصی مجازی به راحتی در دسترس قرار می‌گیرد، داده‌های بدون ساختار نیز به افزایش بهره‌وری کمک می‌کند. برخی از وظایف خودکار هستند تا کاربران بتوانند کارایی و خروجی را بهبود بخشند. با دستیارهای شخصی مجازی، پزشکان می‌توانند زمان بیشتری را با بیماران و زمان کمتری را برای تکمیل مدارک صرف کنند.

مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار با Elastic

همانطور که داده‌های بدون ساختار را وارد می‌کنید، می‌توانید ساختاری را پردازش و اعمال کنید که به شما امکان استفاده از آن را می‌دهد. Elastic تعدادی راه‌حل مدیریت داده بدون ساختار ارائه می‌دهد.

Elasticseach Relevance Engine برای هوش‌مصنوعی مجموعه‌ای از ابزارهای قدرتمند را برای ساخت برنامه‌های جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی که از داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کنند، در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد.

https://www.elastic.co/generative-ai

Elasticsearch را برای ذخیره، جستجو و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار خود برای موارد استفاده از جمله جستجو، قابلیت مشاهده و امنیت کشف کنید.

https://www.elastic.co/elasticsearch

منابع

[1] "The Future of Data Revolution will be Unstructured Data" P. Dialani, Analytics Insight, October 2020, https://www.analyticsinsight.net/the-future-of-data-revolution-will-be-unstructured-data/  (Accessed June 1, 2023)

[2] "Possibilities and limitations, of unstructured data" by Robert Heeg, ESOMAR Global Market Research 2022 (accessed via (Research World) https://researchworld.com/articles/possibilities-and-limitations-of-unstructured-data#:~:text=Furthermore%2C%20it%27s%20growing%20three%20times,that%20is%20175%20billion%20terabytes)

---

[1] inconsistent