البيانات المهيكلة – البيانات المنظمة | Structured Data

ما هي البيانات المهيكلة (Structured Data)؟

البيانات المهيكلة (Structured Data) هي نوع من البيانات التي تنظم وترتب بشكل منتظم ومنهجي داخل جداول وقواعد بيانات معينة، وتتألف هذه البيانات من معلومات محددة ومنظمة بطريقة معينة تسهل عملية البحث والتحليل والاستخدام.

وتتميز البيانات المهيكلة بأنها تتضمن معلومات محددة وجاهزة للاستخدام. مثل الأسماء والأرقام والتواريخ والعناوين والمعلومات الشخصية والمالية والطبية وغيرها، ويمكن تنظيمها في جداول وقواعد بيانات تتيح استخدامها بشكل فعال.

دور البيانات المهيكلة (Structured Data) في تحسين عمليّات اتخاذ القرارات

وتستخدم في العديد من المجالات والصناعات، مثل الأعمال والتجارة والرعاية الصحية والتعليم وغيرها. حيث يتمّ استخدامها لتحليل البيانات والتنبؤ بالأحداث المستقبلية واتخاذ القرارات الصائبة.

ويتمّ تنظيم البيانات المهيكلة عادةً باستخدام لغات الاستعلام المختلفة مثل SQL و XML و JSON وغيرها. كما يتمّ تخزينها في قواعد بيانات مثل MySQL و Oracle و Microsoft SQL Server وغيرها.

وبشكل عام، فإن البيانات المهيكلة تعدّ جزءاً أساسياً من تقنية قواعد البيانات وتستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات والأنظمة الحاسوبيّة.

ما هي فوائد البيانات المنظمة (Structured Data)؟

توفر البيانات المنظمة (Structured Data) العديد من الفوائد والمزايا، من بينها:

1. تسهل عملية البحث والتحليل: حيث تتميز البيانات المنظمة بترتيبها وتنظيمها بشكل منتظم ومنهجي. مما يجعلها سهلة البحث والتحليل والاستخدام.
2. تسمح باتخاذ القرارات الأفضل: حيث تتيح البيانات المنظمة للمستخدمين تحليل البيانات بشكل أكثر فعالية ودقة. كما تتيح لهم اتخاذ القرارات الأفضل والأكثر صواباً.
3. توفر الدقة والموثوقية: حيث تضمن البيانات المنظمة دقة وموثوقية المعلومات المستخدمة في العمليّات الحاسوبيّة والتحليلية.
4. تسهل الإدارة والتخزين: حيث تتيح البيانات المنظمة إدارة وتخزين البيانات بشكل فعال ومنظم. كما تجعل من السهل الوصول إلى المعلومات المطلوبة.

• تساعد على تحسين الكفاءة والإنتاجية: حيث تتيح البيانات المنظمة للمستخدمين تحليل البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة. هذا الأمر يساعد على تحسين الإنتاجية وتحسين العمليّات الحاسوبيّة.
• تساعد في تحسين تجربة المستخدم: حيث تتيح البيانات المنظمة للمستخدمين الوصول إلى المعلومات بشكل سهل وسريع. هذا يجعلها تساعد في تحسين تجربة المستخدم وجعلها أفضل.

بشكل عام، فإن البيانات المنظمة تعدّ أداة حاسمة لتحسين العمليّات الحاسوبيّة واتخاذ القرارات الصائبة. وتستخدم على نطاق واسع في مختلف المجالات والصناعات. هذا الأمر يجعلها أحد الأدوات الأساسية للتحليل الحاسوبي والتطبيقات الحديثة.

أدوات إدارة البيانات المهيكلة

توجد العديد من الأدوات المستخدمة لإدارة البيانات (Structured Data)، وتتضمن بعضها:

• قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases): وتتضمن أمثلة على ذلك MySQL و Oracle و Microsoft SQL Server و PostgreSQL وغيرها. تستخدم قواعد البيانات العلائقية لتخزين البيانات المهيكلة في جداول وعلاقات بينها.
• لغات الاستعلام المختلفة: مثل SQL و XML و JSON وغيرها. وتستخدم لتنظيم واستعلام البيانات المهيكلة.
• أدوات إدارة قواعد البيانات: تتيح هذه الأدوات إدارة قواعد البيانات وإدخال البيانات وتحديثها وإجراء الاستعلامات عليها. على سبيل المثال phpMyAdmin وOracle SQL Developer وMicrosoft SQL Server Management Studio.
• أدوات التخزين السحابي: تتيح هذه الأدوات تخزين البيانات المنظمة على الإنترنت. على سبيل المثال Google Cloud Platform و Amazon Web Services وMicrosoft Azure.
• أدوات التحليل والتنبؤ: تستخدم هذه الأدوات لتحليل وتنبؤ البيانات المهيكلة. على سبيل المثال Tableau وMicrosoft Power BI وGoogle Analytics.
• أدوات البرمجة والتطوير: تستخدم هذه الأدوات لتطوير تطبيقات ومواقع الويب التي تتعامل مع البيانات المهيكلة. على سبيل المثال Java وPython وPHP وغيرها.

بشكل عام، فإن الأدوات المستخدمة لإدارة البيانات المهيكلة تختلف حسب المجال والصناعة والاستخدام المطلوب، وتتطلب خبرة ومعرفة في استخدام هذه الأدوات لإدارة البيانات واستخدامها بشكل فعال وفي صالح المستخدمين.

ما هو الفرق بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة؟

البيانات المهيكلة (Structured Data) هي البيانات التي تم تنظيمها بشكل معين وتحتوي على بنية محددة ومنظمة مثل الجداول والقوائم والرسوم البيانية. ويمكن استخدام قواعد البيانات لتخزين هذه البيانات والتعامل معها بطريقة منظمة وفعالة.

أما البيانات غير المهيكلة (Unstructured Data) فهي البيانات التي ليست مرتبة بشكل محدد وغالباً ما تكون بدون تنظيم ولا تتبع بنية محددة. وعادة ما تأتي على شكل نصوص وصور ومقاطع فيديو وملفات صوتية وغيرها.

ويتطلب التعامل مع البيانات غير المهيكلة استخدام تقنيات خاصة مثل تحليل النصوص والتعرف على الأصوات والصور والتعلم الآلي، وهي التقنيات التي تساعد على فهم واستخراج المعلومات المفيدة من هذه البيانات المتنوعة.

دور البيانات المنظمة في التسويق (Structured Data)

تلعب البيانات المنظمة (Structured Data) دوراً حاسماً في مجال التسويق، حيث تستخدم لتحليل البيانات وتعزيز فعالية حملات التسويق وتحسين تجربة المستخدم واتخاذ القرارات الصائبة. ومن بين الطرق التي تستخدم فيها البيانات المهيكلة في التسويق:

• تحليل البيانات المنظمة لتحديد الأهداف: حيث يتم استخدام البيانات المهيكلة لتحليل سلوك المستخدمين وتحديد الأهداف والمؤشرات الحاسمة في الحملات التسويقية.
• تحسين تجربة المستخدم: حيث تستخدم البيانات المهيكلة لتحليل سلوك المستخدمين وتحسين تجربة المستخدم وجعلها أفضل وأسهل.
• استخدام البيانات المهيكلة في التسويق الرقمي: حيث تستخدم البيانات لتحليل سلوك المستخدمين على المواقع والتطبيقات ومنصّات التواصل الاجتماعي، وتحسين تجربة المستخدم وجعلها أكثر شخصية.
• تحليل البيانات المهيكلة لتحسين عمليّات المبيعات: حيث يتم استخدام هذه البيانات لتحليل سلوك المستخدمين وتحسين عمليّات البيع والتسويق وزيادة المبيعات.
• تحليل البيانات المهيكلة لتحسين تجربة العملاء: تستخدم البيانات المنظمة لتحليل سلوك العملاء وتحسين تجربتهم وجعلها أفضل وأكثر شخصية.
• استخدام البيانات المهيكلة في التسويق الإلكتروني: تستخدم البيانات لتحليل سلوك المستخدمين في البحث عن المنتجات والخدمات عبر الإنترنت، وتحسين تجربة المستخدم وجعلها أكثر فعالية.

ما هي بعض التقنيات المستخدمة لتحليل البيانات غير المهيكلة؟

هناك العديد من التقنيات المستخدمة لتحليل البيانات غير المهيكلة، ومن بينها:

1. تحليل النصوص (Text Analysis): هي تقنية تستخدم لفهم وتحليل النصوص المكتوبة، وتشمل تقنيات مثل تحليل المفردات (Lexical Analysis) وتحليل الجمل (Syntactic Analysis) وتحليل المعاني والمفاهيم(Semantic Analysis).
2. التعرف على الأصوات (Speech Recognition): هي تقنية تستخدم لتحويل الكلام من صوت إلى نص، وهذا يتطلب استخدام تقنيات التعلم الآلي وشبكات العصب الاصطناعي.
3. التعرف على الصور (Image Recognition): هي تقنية تستخدم لتحليل الصور والتعرف على الأشياء والمشاهد والوجوه، وتشمل تقنيات مثل التعلم العميق (Deep Learning) وشبكات العصب الاصطناعي.
4. التعرف على الأشكال (Pattern Recognition): هي تقنية تستخدم لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط والعلاقات بينها، وتشمل تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
5. التعلم الآلي (Machine Learning): تقنية تستخدم لتدريب الحواسيب على تحليل البيانات واستخراج المعلومات المفيدة منها، وتستخدم في العديد من التطبيقات مثل التصنيف والتنبؤ والتحليل الإحصائي.

عموماً، فإن كل البيانات التي نراها على منصّات التواصل الاجتماعي أو الإنترنت أو حتى في حياتنا اليومية، موجودة لأغراض محددة تخدم المسمى الوظيفي الخاص بها، ولكل نوع من هذه البيانات هدف مختلف. ويدرك الكثيرون منا أن عرض البيانات بشكل فعال يحتاج إلى دراسة دقيقة وتجربة عملية في التعامل مع كمية كبيرة من البيانات (Big Data). وتبرز أهمية البيانات المهيكلة واستخداماتها المتنوعة بشكل خاص عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.