كيف أتعامل مع البيانات النوعية غير المترابطة؟
عندما نتعامل مع معلومات مختلفة، نواجه صعوبات جديدة. هذه المعلومات تأتي في أشكال مختلفة. بعضها نصوص، وبعضها صور، والبعض الآخر مقاطع صوتية أو فيديو. هذه الأشكال غالباً ما تكون مفصولة عن بعضها البعض.
لكن رغم التحديات، معلوماتنا غير المترابطة تحمل قيمة هائلة للفهم والتحليل.
أولاً، يجب أن نفهم محتوى المعلومات جيدًا ونصنفه بدقة. هذا التصنيف يساعدنا على اختيار أفضل الطرق للتحليل. فمثلا، نستخدم تقنيات خاصة لمعالجة المعلومات النصية.
ثم، يفترض منا جعل المعلومات منظمة ومرتبطة ببعضها. يكون ذلك بتطبيق تقنيات كالترميز الموضوعي مثلًا. هذه الخطوة تساعدنا على استخراج معلومات قيمة من المعلومات المتنوعة.
اتجاهل نهمة، أمّنا في تحليل المعلومات ببصيرة وفعالية. قد نحتاج إلى تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي. ذلك للوصول إلى معلومات مفيدة ورسم توجهات جديدة.
التفاهم الجيد مع المعلومات المتنوعة يمكأننا من كسب ثروة معرفية. يمكن أن يساعدنا في بذل تأثير إيجابي على عدة جوانب في حياتنا وعملنا.
“البيانات غير المتنوعة هي الآن مصدر ثروة كبير لأي منظمة – إذا أمكن التعامل معها بشكل صحيح.”
لا تتضمن نقاط وأجى نقاط وبعض الخطوات
في الوقت الحالي، البيانات غير المهيكلة تزداد أهمية كبيرة. هذه البيانات بدون نموذج محدد تعتبر مصدر قيم للأعمال والتحليلات. الأمر مليء بالتحديات، لكن التطور التقني يجعل التعامل معها سهلًا.
قواعد بيانات NoSQL تمكن من تخزين ومعالجة البيانات بطريقة مرنة. التعلم العميق يزيد من قدرتنا على معالجة البيانات. هذا يشمل الملفات الصوتية والفيديو وPDF.
للتعامل مع هذه البيانات، هناك خطوات يجب اتخاذها:
- تحديد مصادر البيانات المهمة.
- اختيار التقنيات اللازمة لتحليل البيانات.
- تطوير استراتيجية لإدارة البيانات بشكل فعال.
- تدريب الفريق على استخدام هذه التقنيات.
- دمج البيانات غير المهيكلة مع البيانات الأخرى.
باستخدام هذه الخطوات، يمكن للمؤسسات الاستفادة من البيانات. وهذا يجعلها أكثر تنافسية في عصر الأعمال. وفي نهاية المطاف، ستكون قادرة على استخراج القيمة من البيانات.
“البيانات هي الجديد في النفط – إنها مورد قيم ومطلوب لكل نوع من الأعمال التجارية في العصر الرقمي.”
ما هو البيانات غير المتصرف لا تتضمن نقاط وبعض الخطوات
في الوقت الحالي، كثير من البيانات المهمة فهي غير منظمة بنسبة تصل إلى 90%. هذه البيانات ليست مرتبة بشكل صحيح، مما يجعلها صعبة الفهم موقعا قعدة لمعظم الناس.
البيانات غير المهيكلة تأتي من مصادر كثيرة. منها: الكتب، والمحتويات الرقمية، والسجلات الصحية. أيضا الملفات الصوتية والفيديو، وملفات الصور.
تحليل هذه البيانات صعب ويتطلب استخدام تقنيات خاصة. الباحثون يعتمدون على أساليب مثل تحليل المحتوى والتحليل السردي. هذه التقنيات مهمة لاستخلاص المعلومات من هذه الكم الهائل من البيانات.
FAQ
ما الفرق بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة؟
ما هي المزايا والعيوب لكل من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة؟
ما هي الأمثلة الشائعة للبيانات غير المهيكلة؟
كيف يمكن للباحثين تحليل البيانات النوعية غير المهيكلة؟
ما هي الأهمية النسبية للبيانات غير المهيكلة في الوقت الحاضر؟
روابط المصادر
- مقارنة بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة – الفرق بين البيانات القابلة للتحصيل (Collectible Data) – AWS – https://aws.amazon.com/ar/compare/the-difference-between-structured-data-and-unstructured-data/
- البيانات المهيكلة، غير المهيكلة، وشبه المهيكلة – https://ae.linkedin.com/pulse/البيانات-المهيكلة-غير-وشبه-ahmed-saleh-albalooshi
- تحليل البيانات في البحث: لماذا البيانات ، أنواع البيانات ، تحليل البيانات في البحث النوعي والكمي | QuestionPro – https://www.questionpro.com/blog/ar/تحليل-البيانات-في-البحث-لماذا-البيانا/
