البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة

بيانات غير منظمة هي بيانات غير منظمة بطريقة محددة مسبقًا أو تفتقر إلى نموذج بيانات محدد. في أثناء، بيانات منظمة هي بيانات لها علاقات واضحة ومحددة بين نقاط البيانات، مع نموذج محدد مسبقًا يحتوي عليها. هذه هي الإجابة المختصرة على الفرق بين البيانات المنظمة وغير المنظمة، ولكن دعونا نلقي نظرة فاحصة على الاختلافات بين نوعي البيانات.

ما هي البيانات المنظمة؟

عندما يتعلق الأمر بعلوم الكمبيوتر ، تشير هياكل البيانات إلى طرق محددة لتخزين البيانات وتنظيمها. تمتلك هياكل البيانات المختلفة علاقات مختلفة بين نقاط البيانات ، ولكن يمكن أيضًا أن تكون البيانات غير منظمة. ماذا يعني القول أن البيانات منظمة؟ لجعل هذا التعريف أكثر وضوحًا ، دعنا نلقي نظرة على بعض الطرق المختلفة لهيكلة البيانات.

غالبًا ما يتم الاحتفاظ بالبيانات المنظمة في جداول مثل ملفات Excel أو ملفات قواعد بيانات SQL. في هذه الحالات ، تحتوي صفوف وأعمدة البيانات على متغيرات أو ميزات مختلفة ، وغالبًا ما يكون من الممكن تمييز العلاقة بين نقاط البيانات عن طريق التحقق لمعرفة أين تتقاطع صفوف وأعمدة البيانات. يمكن بسهولة احتواء البيانات المنظمة في قاعدة بيانات علائقية ، ويمكن أن تتضمن أمثلة الميزات المختلفة في مجموعة البيانات المنظمة عناصر مثل الأسماء والعناوين والتواريخ وإحصاءات الطقس وأرقام بطاقات الائتمان وما إلى ذلك. في حين أن البيانات المنظمة غالبًا ما تكون بيانات نصية ، فهي كذلك من الممكن تخزين أشياء مثل الصور والصوت كبيانات منظمة أيضًا.

تتضمن المصادر الشائعة للبيانات المنظمة أشياء مثل البيانات التي يتم جمعها من أجهزة الاستشعار ومدونات الويب وبيانات الشبكة وبيانات البيع بالتجزئة أو التجارة الإلكترونية. يمكن أيضًا إنشاء البيانات المنظمة عن طريق الأشخاص الذين يملئون جداول البيانات أو قواعد البيانات بالبيانات التي تم جمعها من أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الأخرى. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم إدخال البيانات التي يتم جمعها من خلال النماذج عبر الإنترنت في بنية البيانات على الفور.

البيانات المنظمة لها تاريخ طويل من التخزين فيها قواعد البيانات العلائقية و SQL. تحظى طرق التخزين هذه بشعبية بسبب سهولة القراءة والكتابة بهذه التنسيقات ، مع قدرة معظم الأنظمة الأساسية واللغات على تفسير تنسيقات البيانات هذه.

في سياق التعلم الآلي، من الأسهل تدريب نظام التعلم الآلي على البيانات المنظمة، لأن الأنماط داخل البيانات أكثر وضوحًا. يمكن إدخال ميزات معينة في مصنف التعلم الآلي واستخدامها لتسمية مثيلات البيانات الأخرى بناءً على تلك الميزات المحددة. وفي المقابل، فإن تدريب نظام التعلم الآلي على البيانات غير المنظمة يميل إلى أن يكون أكثر صعوبة، لأسباب سوف تصبح واضحة.

ما هي البيانات غير المهيكلة؟

البيانات غير المنظمة هي البيانات غير المنظمة وفقًا لنموذج أو بنية بيانات محددة مسبقًا. غالبًا ما تسمى البيانات غير المنظمة بالبيانات النوعية لأنه لا يمكن تحليلها أو معالجتها بالطرق التقليدية باستخدام الأساليب العادية المستخدمة للبيانات المنظمة.

نظرًا لأن البيانات غير المهيكلة لا تحتوي على أي علاقات محددة بين نقاط البيانات ، فلا يمكن تنظيمها في قواعد بيانات علائقية. في المقابل ، عادةً ما تكون الطريقة التي يتم بها تخزين البيانات غير المهيكلة قاعدة بيانات NoSQL، أو قاعدة بيانات غير علائقية. إذا كانت بنية قاعدة البيانات ذات أهمية قليلة ، فيمكن استخدام بحيرة بيانات أو مجموعة كبيرة من البيانات غير المهيكلة لتخزين البيانات بدلاً من قاعدة بيانات NoSQL.

يصعب تحليل البيانات غير المهيكلة ، وغالبًا ما ينطوي فهم البيانات غير المهيكلة على فحص أجزاء فردية من البيانات لتمييز الميزات المحتملة ثم البحث لمعرفة ما إذا كانت هذه الميزات تحدث في أجزاء أخرى من البيانات داخل التجمع.

الغالبية العظمى من البيانات في تنسيقات غير منظمة ، مع تقديرات أن البيانات غير المهيكلة تشكل حوالي 80 ٪ من جميع البيانات. يمكن استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات للمساعدة في بناء البيانات.

فيما يتعلق بالتعلم الآلي ، يمكن أن تساعد بعض التقنيات في طلب البيانات غير المهيكلة وتحويلها إلى بيانات منظمة. هناك أداة شائعة لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى بيانات منظمة وهو نظام يسمى المشفر التلقائي.