ما المقصود بالبيانات المهيكلة؟
البيانات المهيكلة هي بيانات لها تنسيق موحّد للوصول الفعال من قِبل البرمجيات والأشخاص على حدٍ سواء. وعادةً ما تكون مُجدولةً بصفوف وأعمدة تحدد بوضوح سمات البيانات. يمكن لأجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات المهيكلة بفاعلية للحصول على رؤى نظرًا إلى طبيعتها الكمية. على سبيل المثال، يمكن لجدول بيانات عملاء مهيكلة يحتوي على أعمدة (الاسم والعنوان ورقم الهاتف) تقديم رؤى مثل إجمالي عدد العملاء والمنطقة المحلية التي بها أقصى عدد للعملاء. وفي المقابل، تُعد البيانات غير المهيكلة، مثل قائمة منشورات الوسائط الاجتماعية، أصعب في تحليلها.
ما ميزات البيانات المهيكلة؟
فيما يلي بعض ميزات البيانات المهيكلة وأمثلة عليها.
السمات القابلة للتحديد
تتصف البيانات المهيكلة بالسمات نفسها لكل قيم البيانات. فعلى سبيل المثال، قد تشمل كل سجلات الحجوزات هذه السمات: اسم الحجز واسم الحدث وتاريخ الحدث ومبلغ الحجز.
السمات الارتباطية
تتضمن جداول البيانات المهيكلة قيمًا شائعة تربط مجموعات البيانات المختلفة معًا. فعلى سبيل المثال، يمكنك ربط بيانات العميل ببيانات الحجز باستخدام الحقلين customer id (مُعرّف العميل) وbooking id (مُعرّف الحجز). لذا يمكنك تخزين البيانات المهيكلة بسهولة في قاعدة بيانات ارتباطية.
القراءة عن قواعد البيانات الارتباطية »
البيانات الكمية
تكون البيانات المهيكلة مفيدة بشكل جيد في إجراء التحليل الرياضي. فعلى سبيل المثال، يمكنك حساب تكرار السمات وقياسها، وإجراء العمليات الرياضية على البيانات الرقمية.
التخزين
يمكنك تخزين البيانات المهيكلة في قاعدة بيانات ارتباطية وإدارتها باستخدام لغة استعلام مهيكلة (SQL). وتتيح لك لغة SQL تحديد نموذج بيانات يُسمى مخطط يمكنك من خلاله تحديد القواعد المحددة مسبقًا لبياناتك، مثل الحقول والتنسيقات والقيم. وبعد ذلك، يمكنك تخزين البيانات المهيكلة في مستودعات البيانات أو تقنية أخرى لقاعدة البيانات الارتباطية.
أمثلة على البيانات المهيكلة
فيما يلي أمثلة على أنظمة البيانات المهيكلة:
- ملفات Excel
- قواعد بيانات SQL
- بيانات نقطة البيع
- نتائج نموذج الويب
- علامات تحسين محرك البحث (SEO)
- دلائل المنتجات
- التحكم في الجرد
- أنظمة الحجز
ما مزايا البيانات المهيكلة؟
هناك مزايا عديدة لاستخدام البيانات المهيكلة.
سهولة الاستخدام
يمكن لأي شخص فهم البيانات المهيكلة والوصول إليها بسرعة. ومن اليسير إجراء عمليات مثل تحديث البيانات المهيكلة وتعديلها. ويكون التخزين فعالاً حيث إنه يمكن تخصيص وحدات التخزين ذات الطول الثابت لقيم البيانات.
قابلية التحجيم
تتوسع البيانات المهيكلة بطريقة خوارزمية. ويمكنك إضافة سعة تخزينية وقوة معالجة مع زيادة حجم البيانات. يمكن توسيع سعة الأنظمة الحديثة التي تعالج البيانات المهيكلة لتشمل بيانات بحجم عدة آلاف تيرابايت.
التحليلات
يمكن لخوارزميات تعلّم الآلة تحليل البيانات المهيكلة وتحديد الأنماط الشائعة في ذكاء الأعمال. ويمكنك استخدام لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) في إنشاء تقارير، بالإضافة إلى تعديل البيانات والحفاظ عليها. وتكون البيانات المهيكلة مفيدة أيضًا في تحليلات البيانات الكبيرة.
ما بعض التحديات الخاصة بالبيانات المهيكلة؟
على الرغم من المزايا العديدة لاستخدام البيانات المهيكلة في الأعمال، فإنها تنطوي على بعض التحديات أيضًا.
الاستخدام المحدود
يُعد الهيكل المحدد مسبقًا ميزة، ولكنه يمثل تحديًا أيضًا. لا يمكن استخدام البيانات المهيكلة إلا للغرض المقصود منها فحسب. فعلى سبيل المثال، يمكن أن تمنحك بيانات الحجز معلومات عن الموارد المالية لنظام الحجز وشعبية الحجز. ولكن لا يمكنها الكشف عن حملات التسويق الأكثر فعالية في الحصول على المزيد من الحجوزات بدون إجراء أي تعديلات أخرى. سيتعين عليك إضافة بيانات ارتباطية خاصة بحملة التسويق إلى حجوزاتك إذا كنت تريد الحصول على الرؤى الإضافية.
عدم المرونة
حينما تتغير الظروف وتظهر متطلبات أو علاقات جديدة ويتطلب الأمر تغيير مخطط البيانات المهيكلة، فإن الأمر يكلف الكثير من الموارد والتكلفة.
ما الفرق بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة؟
البيانات غير المهيكلة هي عبارة عن معلومات بلا نموذج بيانات محدد، أو بيانات لم تُرتب حتى الآن بطريقة محددة مسبقًا. فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة للبيانات غير المهيكلة:
- الملفات النصية
- ملفات الفيديو
- التقارير
- البريد الإلكتروني
- الصور
تنشئ المؤسسات البيانات بمعدل سريع، وتكون معظم البيانات غير مهيكلة بنسبة تتراوح بين 80% و90%. ونظرًا إلى أنها بيانات نوعية، فهي تتطلب تقنيات وإستراتيجيات مختلفة لتحليلها بفعالية. فعلى سبيل المثال، إنك تخزن بيانات غير مهيكلة في قواعد بيانات NoSQL ومخازن البيانات.
توجد مجموعة من الاختلافات الأساسية بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
سهولة التحليل
تتمثل إحدى مزايا البيانات المهيكلة في قدرة المستخدمين وبرامج الكمبيوتر على تحليل المعلومات. وتتوفر عدة أدوات لدى المؤسسات بغرض تحليل البيانات المهيكلة، وتكون هذه الأدوات فعّالة في توفير الرؤى وذكاء الأعمال. ومن الصعب جدًا تحليل البيانات التي لا تتضمن نموذج بيانات محددًا مسبقًا، ويمكن لعدد قليل جدًا من الأدوات الفعّالة في السوق إجراء ذلك.
قابلية البحث
يمكن إجراء البحث في البيانات المهيكلة ببساطة بفضل أنها تمتثل لمجموعة من القواعد المحددة مسبقًا. وعند عقد مقارنة، نجد أن البيانات غير المهيكلة تفتقر إلى الترتيب اللازم لاستخلاص رؤى الأعمال باستخدام تقنيات تنقيب البيانات التقليدية. يتطلب البحث في البيانات غير المهيكلة وتحليلها مستويات عالية من الخبرة والأدوات التحليلية المتقدمة، مثل معالجة اللغة الطبيعية وتنقيب النصوص.
التخزين
نظرًا إلى أن معظم البيانات غير مهيكلة، فإن المؤسسات بحاجة إلى أموال إضافية ومساحة تخزينية أكبر وموارد أكثر لتخزينها. على عكس البيانات المهيكلة التي تجري عملية التخزين ببساطة أكبر. وتُخزن البيانات المهيكلة وغير المهيكلة عادةً في مختلف البيئات ومستودعات البيانات ومخازن البيانات.
مستودع البيانات
تُخزن البيانات المهيكلة عادةً في مستودع بيانات يكون بمثابة مستودع مركزي للبيانات المؤسسية. وتحصل مستودعات البيانات على البيانات من عدة مصادر مهيكلة، بما ذلك قواعد البيانات ونُظم المعاملات. وهي تُستخدم في الأساس لأجل مخزن البيانات، ولكن تستخدمها الأعمال أيضًا في تحليل البيانات وتطوير ذكاء الأعمال. ويمكنها دعم تحليل البيانات على نطاق كبير من قِبل مئات المستخدمين في قطاع الأعمال.
القراءة عن مستودعات البيانات »
مخزن البيانات
مخزن البيانات هو عبارة عن مستودع مركزي مُستخدَم في تخزين البيانات الأولية وغير المهيكلة. ويمكن لمخازن البيانات تخزين البيانات غير المهيكلة على نطاق واسع. وهي ضرورية في العديد من المؤسسات الحديثة التي تنشئ كميات كبيرة من البيانات يوميًا. يقوم مخزن البيانات بتخزين البيانات الارتباطية الواردة من تطبيقات الأعمال، والبيانات غير الارتباطية الواردة من تطبيقات الهاتف الجوال وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) ووسائط التواصل الاجتماعي.
ما الفرق بين البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة؟
تقع البيانات شبه المهيكلة في مستوى بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة. ولا يمكن التعامل مع البيانات شبه المهيكلة على أنها بيانات مهيكلة بالكامل لأنها تفتقر إلى نموذج بيانات ارتباطي أو جدولي معين. وعلى الرغم من ذلك، فإنها تتضمن بيانات تعريف يمكن تحليلها، مثل العلامات والعلامات المحدِّدة الأخرى.
يُعد استخلاص المعلومات والرؤى من البيانات شبه المهيكلة أبسط مقارنةً بالبيانات غير المهيكلة. ومع ذلك، فإنها لا توفر معلومات كاملة أو امتثالاً لنموذج بيانات محدد مسبقًا بالطريقة نفسها المتبعة في البيانات المهيكلة.
فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة للبيانات شبه المهيكلة:
- JSON
- XML
- ملفات الويب
- البريد الإلكتروني
- الملفات المضغوطة
كيف يمكن أن تساعد AWS في شأن البيانات المهيكلة؟
يمكنك إعداد قاعدة بيانات ارتباطية وتشغيلها وتحجيمها في ثوانِ من خلال خدمة قاعدة البيانات الارتباطية في Amazon (Amazon RDS). وهي مجموعة من الخدمات المُدارة التي يمكن إدارتها محليًا من خلال AWS Outposts. وفيما يلي الخدمات المضمّنة:
- توافق Amazon Aurora مع MySQL
- توافق Amazon Aurora مع PostgreSQL
- Amazon RDS for MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS for SQL Server
يمكنك تصميم تطبيقات الويب والهاتف الجوال والانتقال إلى قواعد البيانات المُدارة وتحسين فعالية قاعدة البيانات الحالية والتحرر من قواعد البيانات القديمة.
فيما يلي بعض الأمور الأخرى التي يمكنك إجراءها باستخدام Amazon RDS:
- الترحيل بدون إعادة تصور التطبيقات
- قضاء وقت أقل في إدارة قواعد البيانات
- تقليل النفقات التشغيلية والرأسمالية
- التركيز على الابتكار
انضم إلى مئات العملاء من المؤسسات التي تستخدم Amazon RDS من خلال بدء استخدام نسختك التجريبية المجانية من AWS اليوم.
البيانات المنظَّمة - الخطوات القادمة
