נתונים לא מובנים הם הסוג הנפוץ ביותר בעולם הביג דאטה של ימינו. יש הרבה מידע מועיל בסוג זה של מאגר נתונים שניתן להשתמש בו כדי לסייע בקבלת החלטות עסקיות. בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה משמשות ליצירת פתרונות תוכנה חדשים שמסננים כמויות עצומות של נתונים בחיפוש אחר תובנות עסקיות מועילות.
רוב המידע שנוצר ונאסף על ידי עסקים אינו מובנה, והנפח שלו מתרחב במהירות. במאמר זה נגדיר נתונים לא מובנים, נדון בסוגים השונים שלהם ונדון בשימושים שיש להם בתחומים שונים.
מהם נתונים לא מובנים?
נתונים לא מובנים הם מורכבים לשימוש עבור תוכנית מחשב מכיוון שאין להם מסגרת ברורה. הוא אינו תואם למודל נתונים ואין לו מבנה לזהות. רוב סוגי הנתונים הללו מורכבים מטקסט, אך הם עשויים לכלול גם סוגים אחרים של מידע כגון תאריכים, מספרים ועובדות.
להלן רשימת מאפייני הנתונים:
- הנתונים אינם מובנים ואינם פועלים לפי מודל נתונים.
- לנתונים אין מבנה מוגדר בבירור.
- הנתונים אינם עוקבים אחר תבנית או סדר ספציפיים.
- היעדר מבנה מוכר מקשה על תוכניות מחשב להשתמש בהן.
- לא ניתן לשמור נתונים בשורות ובעמודות כמו במסדי נתונים.
הוא מתרחב במהירות בגלל יותר אנשים המשתמשים בשירותים ויישומים דיגיטליים. נתונים מובנים הם חיוניים, אבל אם נתונים לא מובנים מוערכים כראוי, זה יכול להיות הרבה יותר מועיל לעסקים. הוא יכול להציע מגוון תובנות שנתונים וסטטיסטיקות לא יכולים להעביר. בואו נחקור כמה דוגמאות לסוגיו.
סוגי נתונים לא מובנים
נתונים לא מובנים כוללים פורמטים ומקורות שונים, כגון ניירות משפטיים, אודיו, שיחות, וידאו, תמונות, טקסט באתר אינטרנט ועוד רבים אחרים. להלן תוכלו למצוא כמה דוגמאות של כמה סוגים הנפוצים ביותר של זה.
-
דוא"ל
יש המון נתונים לא מובנים המיוצרים מדי יום על ידי הודעות הדוא"ל הרבות שאנו שולחים, וכלי ניתוח מסורתיים אינם יכולים לנתח אותם. עם זאת, המטא נתונים של הודעת דוא"ל מספקים לה מבנה מסוים, ואלגוריתמים מסוימים לניתוח טקסט עשויים לאחזר מידע חשוב מאלפי הודעות דוא"ל תוך שניות.
-
מדיה חברתית
הנתונים הנאספים מפלטפורמות הרשתות החברתיות אינם מובנים. אבל כמו הודעות דוא"ל, זה יכול להיות מוגדר בדרכים ספציפיות. דוגמה מצוינת לכך תהיה האשטאגים.
משתמשים יכולים להשתמש בהאשטאגים כדי למצוא נושאים שמעניינים אותם. עם זאת, המסרים של האשטאגים אינם מובנים.
-
תגובות לסקר
מחקרי שוק, מעורבות עובדים ושאלוני חוויית לקוח כוללים לעתים קרובות שאלות אמריקאיות ופתוחות. שאלות אלה דורשות תשובות טקסט לא מובנות.
-
פרסומים
נתונים לא מובנים מתפרסמים בצורות רבות על ידי פרסומים, ספריות ופורטלים. דוגמאות תוכן כוללות מאמרי חדשות, מודעות דרושים, ביקורות סרטים, רישומי נדל"ן, ביקורות מסעדות, מאגרי קורות חיים, בקשות להצעות וכן הלאה. נתונים בטקסט או בתמונות כלולים בכל אחד מהם.
-
נתוני תקשורת
כיום, ישנן דרכים רבות לנהל שיחות משמעותיות עם אחרים, הן מבחינה מקצועית והן מבחינה אישית. תארו לעצמכם עסק שעובדיו מנהלים לעתים קרובות שיחות עם לקוחות וספקים בערוצים שונים, ומייצרים נתוני שמע, תמונה וטקסט לא מובנים.
-
קובצי מולטימדיה
קבצי מולטימדיה עדיין אינם מובנים מכיוון שאיננו בטוחים מה התמונה, המוזיקה או הווידאו מייצגים בפועל, למרות שהם עשויים להיות מתויגים עם כותרות או נושאים ונשמרים במסדי נתונים כמו MP3, JPG, PNG, GIF וכו '.
-
מסמכים
הערכות, מאמרים משפטיים ומצגות לעסקים נכתבים לעתים קרובות בכתב יד, מתפרסמים באינטרנט או נשמרים כקובצי PDF. קבצים אלה עשויים לכלול גם גליונות אלקטרוניים, תמונות או קבצי XML. גם אם קבצי טקסט עשויים להיכתב בצורה סטנדרטית, הנתונים אינם מסודרים באופן המאפשר לבצע ניתוח ללא טכנולוגיות AI מתוחכמות.
-
דפי אינטרנט
נתונים לא מובנים מופקים בקצב אקספוננציאלי על פני האינטרנט הניכר. טקסט, תמונות, אודיו, וידאו וסוגים אחרים של חומר ניתן למצוא כולם בדפי אינטרנט.
שימושים בנתונים לא מובנים
נתונים לא מובנים אינם תואמים מטבעם לתוכניות עיבוד עסקאות; אנליטיקה ובינה עסקית הם השימושים העיקריים שלה.
קמעונאים, יצרנים מנתחים סוגי נתונים אלה ועסקים אחרים כדי לשפר את חוויית הלקוח ולאפשר פרסומות יעילות. בנוסף, הם מנתחים משוב של לקוחות כדי ללמוד כיצד הם מרגישים לגבי המוצרים, השירותים והמותגים של החברה דרך עדשת ניתוח הסנטימנט.
אחד ממקרי השימוש המתפתחים לניתוח עם נתונים לא מובנים הוא תחזוקה תחזיתית. לדוגמה, יצרנים יכולים לבחון נתוני חיישנים כדי לזהות בעיות ציוד במערכות ייצור או מוצרים סופיים בשטח.
ניתוח נתוני יומן מערכת IT חושף מגמות ניצול, מגבלות קיבולת וגורמים לבעיות יישומים, תקלות במערכת וצווארי בקבוק בביצועים. בנוסף, ניתן להשתמש במערכי נתונים לא מובנים ענקיים למטרות הבאות:
- בחינת מסרים לעמידה בתקנות.
- ניטור והערכה של אינטראקציות ותגובות של לקוחות ברשתות החברתיות.
- קבלת מידע אמין על העדפות והתנהגות כלליות של לקוחות.
אתגרי נתונים לא מובנים
הזמינות והיישום של נתונים בלתי מובנים לצרכים אנליטיים, רגולטוריים וקבלת החלטות מניעים את הדרישה לחפש ולבחון נתונים אלה בקפידה. להלן כמה אתגרים שיכולים להתעורר בעת עבודה עם נתונים לא מובנים:
- המתנה ארוכה לנתונים חדשים ונתונים שהשתנו: לוקח זמן רב מאוד לנתח מערכות קבצים שלמות של אחסון ולעבד שינויים יומיים בנפחים גדולים של מאות מיליוני או אפילו מיליארדי קבצים לא מובנים.
- קשה למצוא נתונים באיכות גבוהה: כשמדובר באיכות, נתונים לא מובנים יכולים להיות די לא עקביים. מכיוון שקשה לאמת נתונים ולכן לא תמיד נכונים, יש חוסר עקביות באיכות.
- ניהול נתונים הוא קשה: נתונים אלה הם בצורתם הגולמית ולא נבנו בשום צורה. מציאת נתונים אמינים יכולה להיות מאתגרת. בנוסף, מציאת נתונים רלוונטיים ויצירת אינדקס הן משימות מורכבות.
למד אודות: מסגרת ניהול נתונים
- אחסון לא מספיק: מגבלות גיבוי מדור קודם מניעות ארגונים לבנות שכפולים יקרים ש"מצרפים" נתונים לספק אחסון אחד ולמותג אחד.
- נתונים לא נגישים: תוכנת גיבוי שאינה ניתנת להרחבה אינה יכולה לשדר נתונים קריטיים במהירות ובאופן מאובטח בין אמצעי אחסון. הדבר מקשה על העברת נתונים מאחסון ישן לחדש.
מסקנה
נתונים לא מובנים יכולים להיראות מכריעים בשל חוסר הארגון שלהם נפח גדול של מידע. עם זאת, ניתן לטפל בו בפשטות, וניתן לרכוש מגוון נתונים באמצעות בינה מלאכותית.
זהה טוב יותר את היריבים והלקוחות שלך. קח פיקוד ונהל את הנתונים הלא מובנים שלך לקבלת תובנות שניתן להשתמש בהן באופן מיידי. תוכנת ניתוח מבוססת למידת מכונה מאפשרת לך לצלול עמוק לתוך הנתונים הבלתי מובנים של נתונים גדולים כדי לראות את התמונה הגדולה או לבצע מחקרים פרטניים.
QuestionPro מציעה פתרונות לכל בעיה ותעשייה, מה שהופך אותה להרבה יותר מסתם תוכנת סקרים. לטיפול בנתונים, יש לנו גם מערכות כמו ספריית המחקר InsightsHub שלנו.
ארגונים ברחבי העולם משתמשים במערכות ניהול ידע ובפתרונות כגון InsightsHub כדי לנהל נתונים בצורה טובה יותר, למזער את הזמן הדרוש להשגת תובנות ולהגביר את השימוש בנתונים היסטוריים תוך חיסכון בעלויות ושיפור החזר ההשקעה. נסו את QuestionPro עכשיו!
