كميات كبيرة من البيانات غير مسماة ولا يمكن تنبؤ أو تحليل أنماط البيانات غير المهيكلة من خلال المراقبة والتجميع لأن هذه البيانات لا تتبع نموذجًا ثابتًا. يمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة نصًا أو صورًا أو مقاطع فيديو أو أي نوع آخر من البيانات التي لا يتم تخزينها في جدول أو قاعدة بيانات.
المراقبة والتجميع هي تقنيات تستخدم لتحليل البيانات من خلال البحث عن الأنماط والاتجاهات. تعمل هذه التقنيات بشكل جيد مع البيانات المهيكلة، والتي تتبع نموذجًا ثابتًا. على سبيل المثال، يمكن استخدام المراقبة والتجميع لتحليل بيانات المبيعات لتحديد المنتجات الأكثر مبيعًا أو البلدان التي يتم بيع المنتجات فيها.
ومع ذلك، لا يمكن استخدام المراقبة والتجميع لتحليل البيانات غير المهيكلة بنفس الطريقة. نظرًا لأن هذه البيانات لا تتبع نموذجًا ثابتًا، فقد يكون من الصعب تحديد الأنماط والاتجاهات. على سبيل المثال، قد يكون من الصعب تحديد الموضوع العام لمقالة نصية غير مسماة أو تحديد الأشخاص الموجودين في صورة غير مسماة.
هناك عدد من الطرق التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات غير المهيكلة. إحدى الطرق هي استخدام التعلم الآلي. يمكن استخدام التعلم الآلي لتدريب نماذج على مجموعات بيانات غير مهيكلة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه النماذج لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات الجديدة.
طريقة أخرى لتحليل البيانات غير المهيكلة هي استخدام تقنيات المعالجة اللغوية الطبيعية (NLP). يمكن استخدام NLP لتحليل النصوص غير المهيكلة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه النتائج لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.
أخيرًا، يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور ومقاطع الفيديو غير المهيكلة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه النتائج لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.
فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام تحليل البيانات غير المهيكلة:
- يمكن استخدام تحليل البيانات غير المهيكلة لتحليل مراجعات العملاء عبر الإنترنت لتحديد المنتجات أو الخدمات التي يتمتع العملاء بها أو لا يتمتعون بها.
- يمكن استخدام تحليل البيانات غير المهيكلة لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد الاتجاهات الاجتماعية أو الرأي العام.
- يمكن استخدام تحليل البيانات غير المهيكلة لتحليل بيانات المراقبة لتحديد الأنشطة المشبوهة.
تُعد تحليلات البيانات غير المهيكلة مجالًا ناشئًا سريع التطور. مع استمرار تطور التقنيات، ستصبح أكثر سهولة في استخدامها وأكثر دقة.
