ما الفرق بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة؟
البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة هي فئتان واسعتان من البيانات التي يمكن جمعها. البيانات المهيكلة هي البيانات التي تتناسب بدقة مع جداول البيانات وتتضمن أنواع البيانات المنفصلة مثل الأرقام والنصوص القصيرة والتواريخ. البيانات غير المهيكلة لا تتناسب بدقة مع جدول البيانات بسبب حجمها أو طبيعتها: على سبيل المثال، ملفات الصوت والفيديو والمستندات النصية الكبيرة. في بعض الأحيان، يُمكن أن تكون البيانات العددية أو النصية بياناتٍ غير مهيكلة لأن وضعها في جدول لا يكون فعّالاً. على سبيل المثال، بيانات المستشعر هي تدفق مستمر للقيم العددية، ولكن إنشاء جدول يتضمن عمودين هما الطابع الزمني وقيمة المستشعر سيكون غير فعال وغير عملي. تعد كل من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة ضروريةً في التحليلات الحديثة.
الاختلافات الرئيسية: البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة
يمكنك تصميم البيانات المهيكلة كجدول يحتوي على صفوف وأعمدة. يحتوي كل عمود على سمة (مثل الوقت والموقع والاسم)، وكل صف عبارة عن سجل واحد مع قيم البيانات المرتبطة بكل سمة. لا تتبع البيانات غير المهيكلة أي قواعد محددة مسبقًا.
فيما يلي المزيد من الاختلافات بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة.
تنسيق البيانات
يجب أن تتوافق البيانات المهيكلة دائمًا مع التنسيق الصارم، المعروف باسم نموذج البيانات المحدد مسبقًا أو المخطط. البيانات غير المهيكلة لا تناسب المخطط. قد يكون التنسيق المحدد للبيانات غير المهيكلة بسيطًا مثل طلب أن تكون جميع تسجيلات الاجتماعات بصيغة MP3، أو أن جميع أحداث النظام يجب أن يتم جمعها في متجر معين.
مخزن البيانات
يمكن أن تتواجد كل من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة في أنواع مختلفة من مخازن البيانات. يعتمد اختيار نوع التخزين الصحيح على الصفات والسمات المتأصلة للبيانات وسبب جمع البيانات وأنواع التحليل المطلوبة.
تتضمن أمثلة مخازن البيانات المهيكلة قواعد البيانات العلائقية وقواعد البيانات المكانية ومكعبات OLAP. تسمى المجموعات الكبيرة من مخازن البيانات المهيكلة مستودعات البيانات. تتضمن أمثلة مخازن البيانات غير المهيكلة أنظمة الملفات وأنظمة إدارة الأصول الرقمية (DAM) وأنظمة إدارة المحتوى (CMS) وأنظمة التحكم في الإصدار. تسمى المجموعات الكبيرة من مخازن البيانات غير المهيكلة بمخازن البيانات.
يمكن أيضًا لبعض مخازن البيانات التي تستخدمها عادةً للبيانات المهيكلة تخزين البيانات غير المهيكلة والعكس صحيح.
القراءة عن قواعد البيانات الارتباطية
تحليل البيانات
عادةً ما يكون من الأسهل تنظيم البيانات المهيكلة وتنظيفها والبحث فيها وتحليلها. عندما يتم تنسيق البيانات بدقة، يمكنك استخدام منطق البرمجة للبحث عن إدخالات بيانات محددة وتحديد موقعها، بالإضافة إلى إنشاء إدخالات أو حذفها أو تحريرها. تعد أتمتة إدارة البيانات وتحليل البيانات المنظمة أكثر كفاءة.
لا تحتوي البيانات غير المهيكلة على سمات محددة مسبقًا، لذلك يصعب البحث عنها وتنظيمها. عادةً ما تتطلب البيانات غير المهيكلة خوارزميات معقدة للمعالجة المسبقة والمعالجة والتحليل.
التقنيات: البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة
يعتمد نوع التقنيات المستخدمة مع كل من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة على نوع تخزين البيانات المستخدم. عادةً ما تقدم مخازن البيانات المهيكلة تحليلات داخل قاعدة البيانات، بينما لا تقدم مخازن البيانات غير المهيكلة ذلك. هذا لأن البيانات المهيكلة تتوافق مع القواعد المعروفة والقابلة للتكرار للمعالجة بفضل تنسيقها، كما أن تنسيق البيانات غير المهيكلة أكثر تنوعًا وتعقيدًا.
هناك العديد من التقنيات المستخدمة لتحليل كلا النوعين من البيانات. استعلامات البيانات باستخدام لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) هي الأساس الأساسي لتحليل البيانات المهيكلة. يمكنك تطبيق تقنيات وأدوات أخرى، مثل تصور البيانات والنمذجة والمعالجة البرمجية وتعلم الآلة (ML).
بالنسبة للبيانات غير المهيكلة، يتضمن التحليل عادةً معالجة برمجية أكثر تعقيدًا وتعلم الآلة. يمكنك الوصول إلى هذه التحليلات من خلال مكتبات لغات البرمجة المختلفة والأدوات المصممة خصيصًا والتي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI). عادةً ما تتطلب البيانات غير المهيكلة معالجة مسبقة بحيث تتناسب مع تنسيق معين.
التحديات: البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة
عادةً ما تكون تحديات استخدام البيانات المهيكلة ضئيلة مقارنة بتلك الخاصة بالبيانات غير المهيكلة. وذلك لأن أجهزة الكمبيوتر وهياكل البيانات ولغات البرمجة يمكنها فهم البيانات المهيكلة بسهولة أكبر. على العكس من ذلك، لفهم وإدارة البيانات غير المهيكلة، يجب على أنظمة الكمبيوتر أولاً تقسيمها إلى بيانات مفهومة.
البيانات المهيكلة
في أي منظمة أو مجموعة معقدة، تصبح البيانات المهيكلة صعبة الإدارة عندما يزداد عدد العلاقات في قاعدة البيانات العلائقية بشكل ملحوظ. مع وجود العديد من الروابط بين قواعد البيانات ونقاط البيانات، يمكن أن يصبح تطوير الاستعلامات للبيانات معقدًا للغاية. تشمل التحديات الأخرى:
- تغييرات مخطط البيانات
- جعل جميع البيانات المرتبطة بالعالم الحقيقي تتناسب مع تنسيق مُهيكل
- دمج العديد من مصادر البيانات المهيكلة المختلفة
البيانات غير المهيكلة
عادةً ما تطرح البيانات غير المهيكلة تحديين كبيرين:
- التخزين لأن البيانات عادة ما تكون أكبر من البيانات المهيكلة
- التحليل لأنه ليس بسيطًا مثل تحليل البيانات المهيكلة
على الرغم من أنه يمكنك إجراء بعض التحليلات باستخدام تقنيات مثل البحث عن الكلمات الرئيسية ومطابقة الأنماط، إلا أن تعلم الآلة غالبًا ما يرتبط بالبيانات غير المهيكلة، مثل التعرف على الصور وتحليل المشاعر.
يمكن أن تشمل التحديات الأخرى:
- المعالجة المسبقة لاستخراج البيانات المهيكلة أو شبه المهيكلة
- معالجة متعددة التنسيقات
- قوة المعالجة المطلوبة للتحليل
متى يتم الاستخدام: البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة
يتم جمع كل من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة واستخدامها على نطاق واسع عبر الصناعات والمؤسسات والتطبيقات. يعمل العالم الرقمي على كلا شكلي البيانات، والتي يتم تحليلها بعد ذلك واستخدامها في عرض الإجابات وعمليات صنع القرار والتنبؤات والتأملات والتطبيقات التوليدية والمزيد. على الرغم من أن البيانات المهيكلة تُستخدم عادةً للبيانات الكمية ويتم استخدام البيانات غير المهيكلة للبيانات النوعية، إلا أن هذا ليس هو الحال دائمًا.
البيانات المهيكلة
تُعد البيانات المهيكلة مفيدة بشكل خاص عندما تتعامل مع بيانات رقمية منفصلة. تتضمن أمثلة هذا النوع من البيانات العمليات المالية وأرقام المبيعات والتسويق والنمذجة العلمية. يمكنك أيضًا استخدام البيانات المهيكلة في أي حالة تتطلب وجود سجلات تحتوي على نصوص متعددة وقصيرة وحقول رقمية ومعددة، مثل سجلات الموارد البشرية وقوائم المخزون وبيانات الإسكان.
البيانات غير المهيكلة
يتم استخدام البيانات غير المهيكلة عندما يكون السجل مطلوبًا ولن تتناسب البيانات مع تنسيق البيانات المهيكلة. تشمل الأمثلة مراقبة الفيديو ووثائق الشركة ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. يمكنك أيضًا استخدام البيانات غير المهيكلة حيث لا يكون تخزين البيانات بتنسيق منظم فعالاً، مثل بيانات مستشعر إنترنت الأشياء (IoT) وسجلات نظام الكمبيوتر ونصوص الدردشة.
البيانات شبه المهيكلة
تقع البيانات شبه المهيكلة في مستوى بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة. على سبيل المثال، قد يحتوي متجر مقاطع الفيديو على علامات بيانات مهيكلة مرتبطة بكل ملف، مثل التاريخ والموقع والموضوع. البيانات الوصفية على ملفات الوسائط المتعددة تعني أن هذه البيانات، بطبيعتها، شبه منظمة. مزيج البيانات المهيكلة وأنواع البيانات غير المهيكلة هو ما يجعل البيانات شبه مهيكلة. يمكن أن يؤدي استخدام البيانات شبه المهيكلة بدلاً من البيانات الأولية غير المهيكلة إلى جعل تحليل البيانات الأساسية غير المهيكلة أسرع وأسهل.
ملخص الاختلافات: البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة
| البيانات المهيكلة |
البيانات غير المهيكلة |
|
| ما التعريف؟ |
البيانات التي تتناسب مع نموذج بيانات محدد مسبقًا أو مخطط. |
البيانات بدون نموذج أساسي لتمييز السمات. |
| مثال أساسي |
جدول Excel. |
مجموعة من ملفات الفيديو. |
| أنسب ما يكون للخيارات التالية: |
مجموعة مرتبطة من القيم العددية والنصية المنفصلة والقصيرة وغير المستمرة. |
مجموعة مرتبطة من البيانات أو الكائنات أو الملفات حيث تتغير السمات أو تكون غير معروفة. |
| أنواع التخزين |
قواعد البيانات العلائقية وقواعد بيانات الرسوم البيانية وقواعد البيانات المكانية ومكعبات OLAP وغيرها. |
أنظمة الملفات وأنظمة DAM وأنظمة إدارة المحتوى وأنظمة التحكم في الإصدار والمزيد. |
| الفائدة الكبرى |
أسهل في التنظيم والتنظيف والبحث والتحليل. |
يمكن تحليل البيانات التي لا يمكن تشكيلها بسهولة في بيانات منظمة. |
| التحدي الأكبر |
يجب أن تتناسب جميع البيانات مع نموذج البيانات المحدد. |
يمكن أن يكون من الصعب تحليلها. |
| تقنية التحليل الرئيسية |
استعلامات SQL. |
تختلف. |
كيف يمكن لـ AWS المساعدة في البيانات المهيكلة ومتطلبات البيانات غير المهيكلة؟
تعد حلول تحليلات البيانات والتخزين من Amazon Web Services (AWS) من بين الحلول الأكثر ابتكارًا وقوة في العالم. تتوفر هذه الحلول تجاريًا للمؤسسات من جميع الأحجام في جميع الصناعات. تقدم AWS مجموعة كاملة من حلول التخزين والتحويل والتحليلات الحديثة المتقدمة، إلى جانب أدوات سير العمل والتكامل والإدارة لكل من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة. الحلول معيارية ومصممة للبنى المختلطة ومتعددة السحابات. على سبيل المثال، يُمكنك استخدام:
- Amazon Athena للتحليل بدون خادم والقابل للتطوير لقواعد البيانات التشغيلية ومستودعات البيانات والبيانات الضخمة وتخطيط موارد المؤسسات والبيانات متعددة السحابات وبيانات خدمة التخزين البسيطة في Amazon (Amazon S3)
- Amazon Aurora كقاعدة بيانات MySQL أصلية عالية الأداء ومتوافقة مع PostgreSQL
- Amazon EMR لتشغيل وتوسيع نطاق Apache Spark وPresto وHive وأعباء عمل البيانات الكبيرة الأخرى
- Amazon Redshift لتخزين البيانات وتحليل البيانات المهيكلة والبيانات شبه المهيكلة مثل المعاملات وتدفق النقرات وقياس إنترنت الأشياء (IoT) عن بُعد وسجلات التطبيقات
- Amazon S3 مع AWS Lake Formation لإنشاء مخازن بيانات للتحليل
- خدمة قاعدة البيانات العلائقية في Amazon (Amazon RDS) لعمليات تخزين قواعد البيانات الارتباطية القائمة على السحابة وقابلية التوسع
ابدأ باستخدام البيانات المهيكلة وإدارة البيانات غير المهيكلة على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
الخطوات التالية مع AWS
تعرف على كيفية بدء استخدام البيانات المهيكلة على AWS
تعرف على كيفية بدء استخدام البيانات غير المهيكلة على AWS