إن أغلب بيانات العالم غير منظمة، والبشر أكثر براعة في معالجة هذا النوع من المعلومات من الآلات، ولكننا لا نستطيع القيام بذلك على نطاق واسع. إن ظهور عصر الذكاء الاصطناعي يغير هذه الثنائية حيث أصبحت الآلات أفضل بكثير في تعلم كيفية معالجة البيانات غير المنظمة. منذ فجر العصر الرقمي، أصبحت الآلات أكثر قدرة على إدارة البيانات المنظمة، ولكن مع التعلم الآلي ونماذج LLM الثورية والذكاء الاصطناعي التوليدي، ستلعب البيانات غير المنظمة دورًا أكثر أهمية في كيفية عمل البشر والآلات معًا لفهم العالم.
أصبحت الشركات بارعة للغاية في التقاط وتخزين البيانات غير المنظمة. ووفقًا لشركة Gartner، فإن 80% إلى 90% من بيانات الشركات غير منظمة. كما أن كمية البيانات غير المنظمة تنمو بشكل أسرع بكثير من البيانات المنظمة. إن توليد قيمة تجارية من هذه البيانات يمثل فرصة ناشئة.
البيانات المنظمة هي بيانات منظمة ومحددة بشكل جيد. وعادة ما يتم تنظيمها في أعمدة وصفوف بمخطط يحدد معنى كل منها. كما أنها عادة ما تكون نوعية للغاية وسهلة التحليل.
البيانات غير المنظمة تشبه إلى حد كبير البيانات التي نتعامل معها كل يوم. فهي غير منظمة وأكثر نوعية ويتم تخزينها عادةً بتنسيقها الأصلي. ومن أمثلة البيانات غير المنظمة ما يلي:
البيانات شبه المنظمة هي بيانات غير منظمة مع إضافة بعض الهياكل أو العلامات إليها، مما يجعل تنظيمها وتحليلها أسهل. تتمتع هذه البيانات ببعض الهياكل ولكنها لا تتبع نفس الهيكل مثل قاعدة البيانات العلائقية التقليدية. تعد ملفات CSV المسطحة والملفات التي تم إنشاؤها باستخدام لغات الترميز مثل XML أو HTML وملفات JSON أمثلة شائعة للبيانات شبه المنظمة.
لا يمكن البحث عن البيانات غير المنظمة أو تصفيتها أو فرزها أو معالجتها بأي شكل آخر. كما يصعب العثور على البيانات غير المنظمة والوصول إليها. وهذا يجعل من الصعب استخدامها لاتخاذ قرارات قيمة على نطاق واسع.
إن الأجهزة الرقمية المتصلة العاملة في جميع أنحاء العالم تخلق تدفقًا لا ينتهي من البيانات غير المنظمة، والتي تنمو بشكل كبير. تساهم البيانات مثل الرسائل النصية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات المستشعرات وملفات السجل في 328 مليون تيرابايت من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم. كما تضيف البيانات غير المنظمة مثل ملفات PDF وملفات الصوت والفيديو إلى طوفان البيانات غير المنظمة التي يمكن تحليلها لدعم اتخاذ القرارات بشكل أفضل وتحسين أداء النماذج.
تدخر الشركات كميات متزايدة من بياناتها غير المنظمة بسبب انخفاض تكاليف التخزين، مما يؤدي إلى زيادة حجم البيانات المتاحة. ومع ذلك، فإن الحجم الهائل لهذه البيانات يجعل العثور على القيمة أكثر صعوبة. وتؤدي هذه التحديات إلى ترك البيانات القيمة دون استخدام، وتفويت الفرص لتحسين أداء الأعمال.
إن الطرق التي يمكن للقادة من خلالها توليد القيمة من البيانات غير المنظمة لتحسين العمليات لا حصر لها ولا يمكن قياسها. يمكن للبيانات غير المنظمة أن توفر رؤى قيمة حول سلوك العملاء واتجاهات السوق، على سبيل المثال. يمكن أن يوفر تحليل المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي التي أنشأتها شرائح معينة من العملاء رؤى للمسوقين حول كيفية رؤيتهم لعلامتهم التجارية أو الموضوعات التي يهتم بها العملاء. يمكن أن يساعد هذا النوع من التحليل مديري المنتجات في اكتشاف الاتجاهات في وقت مبكر وتحديد الفرص للمنتجات الجديدة.
يمكن للتحليل المتطور للاتصالات الخارجية قياس مشاعر العملاء. ويمكن لتحليل المشاعر قياس ما إذا كان العميل يحظى بتجربة إيجابية أو سلبية مع شركتك من خلال تحليل رسائل البريد الإلكتروني أو التفاعل مع وكلاء خدمة العملاء.
كما يمكن لهذه التقنيات تتبع المشاعر في رسائل البريد الإلكتروني والاتصالات الداخلية لفهم عقلية الموظفين. ويمكن أن تساعد هذه المعلومات في منع الإرهاق وانخفاض الروح المعنوية والإنتاجية. ويمكن للمديرين منح فرقهم فترات راحة عندما يكتشف تحليل المشاعر اتجاهًا سلبيًا. وعندما يشعر الموظفون أن أصحاب العمل يهتمون بهم ويفهمون متى يحتاجون إلى فترة راحة، ستظهر ثقافة مؤسسية أقوى تدفع النمو.
إن التحليل السريع لمجموعة متنوعة من الاتصالات يمكن أن يساعد أيضًا في تحديد الاحتيال. من خلال تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ورسائل البريد الإلكتروني ونصوص مكالمات خدمة العملاء، يمكن للنماذج المتطورة تحديد البيانات الاحتيالية. يمكن لتحليل الذكاء الاصطناعي لهذه البيانات اكتشاف التناقضات عبر الاتصالات التي يمكن أن تشير إلى التزوير.
إن قدرة أجهزة الكمبيوتر على تحليل المستندات يمكن أن توفر مكاسب كبيرة في الإنتاجية. فمن خلال تحليل قاعدة بيانات المستندات القانونية، يمكن للمؤسسات قياس مدى تعرضها للمقاضاة بكفاءة. كما أن تخزين البيانات المالية واسترجاعها وتحليلها من الملفات التنظيمية يمكن أن يساعد أيضًا في توفير ساعات عمل عديدة للمحللين الماليين.
يمكن أيضًا تبسيط معالجة المستندات التجارية من الأنظمة القديمة باستخدام معالجة البيانات غير المنظمة. وفي حين تتقدم التكنولوجيا دائمًا، لا تواكبها جميع الشركات، ولكن الشركات الأكثر تقدمًا لا تزال بحاجة إلى العمل معها. يمكن للأنظمة التي يمكنها معالجة وتخزين سجلات الصيانة المستندة إلى المستندات أو الفواتير أو غيرها من المستندات المهمة أن تزيد الإنتاجية وتحليل الاتجاهات.
إن مفتاح إدارة ومعالجة البيانات غير المنظمة هو بناء هياكل حولها لتحويلها إلى بيانات شبه منظمة. تتطور استراتيجيات الوسم لجعل البيانات غير المنظمة أكثر قابلية للاكتشاف والإدارة. لا يزال البحث بكفاءة عن كميات هائلة من البيانات غير المنظمة في العالم في شكلها الخام يتطور، لكن البحث عن البيانات الوصفية أو البيانات المتعلقة بالبيانات أصبح أكثر رسوخًا.
باستخدام استراتيجية قوية للبيانات الوصفية ومنصة إدارة، يمكنك العثور على البيانات غير المنظمة والوصول إليها باستخدام استعلامات SQL. يمكن لبرامج SQL الوصول إلى البيانات من خلال الرجوع إلى البيانات الوصفية الأساسية مثل معرف المستند والطابع الزمني والمؤلفين وفئة المستند. هذا مفيد، لكنه لا يخبرك كثيرًا عن محتوى البيانات غير المنظمة أو ما تعنيه. لاستخراج المزيد من الأفكار من محتوى بياناتك غير المنظمة، تحتاج إلى إثراء البيانات الوصفية الخاصة بك. يعد وضع علامات على البيانات إحدى الطرق للقيام بذلك.
يمكن وضع علامات على البيانات إما يدويًا، أو يمكن إنشاء عمليات آلية لوضع علامات على البيانات. إن الأساليب اليدوية الصرفة أكثر عرضة للخطأ، وأبطأ، ولا تتوسع بشكل جيد. عادةً، يتولى مسؤول البيانات عملية وضع علامات يدوية لإنشاء مجموعة من معايير وضع العلامات على البيانات والحفاظ عليها، مما يفرض عبئًا هائلاً على منصب صعب بالفعل.
إن القيود المفروضة على الوسم اليدوي تخلق فرصًا لتبسيط العملية باستخدام الوسم بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تتم الموافقة على الوسم يدويًا باستخدام هذا النهج، ولكن مساعد الذكاء الاصطناعي سيقترح كيفية وسم البيانات أو تصنيفها، مما يجعل المهمة أقل استهلاكًا للوقت. على سبيل المثال، يتعرف روبوت الذكاء الاصطناعي على رقم الضمان الاجتماعي أو العنوان بينما يقوم مسؤول البيانات بتصنيف البيانات، ويقترح الروبوت تصنيف هذه البيانات كمعلومات حساسة.
تتطلب أتمتة المزيد من عمليات وسم البيانات تقنيات تعلم آلي أكثر تطورًا. وقد ظهرت عدة طرق في السوق مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا. تساعد هذه التقنيات الآلات على فهم محتوى البيانات غير المنظمة حتى يمكن الوصول إليها وتحليلها. وتستند هذه الطرق إلى تكنولوجيا أساسية مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
تتعرف تقنية التعرف الضوئي على الحروف على الأحرف الموجودة في مستند أو صورة، مما يتيح للآلات التعرف على الحروف أو الكلمات في المستندات المطبوعة أو ملفات PDF أو الصور أو المستندات المكتوبة بخط اليد. هذه التقنية متطورة ولكنها توفر الأساس لقدرة الآلات على فهم اللغة البشرية. بمجرد أن تتمكن الآلات من التعرف على الأحرف، يمكنها تحويل هذا النص إلى معنى بحيث يمكن وضع علامات على المحتوى بشكل صحيح. يمكن بعد ذلك استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعنى من البيانات غير المنظمة.
تعتمد نماذج معالجة اللغة الطبيعية على تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها معالجة اللغة البشرية. تمكن تقنية التعلم الآلي واللغويات الحاسوبية الآلات من فهم اتصالاتنا بحيث يمكن وضع علامات على المستندات وملفات الصوت والاتصالات الأخرى وتنظيمها. على مر السنين، تطورت معالجة اللغة الطبيعية، لتشمل تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الأكثر تطورًا على نحو متزايد. تطورت الأطر البسيطة إلى نماذج ذكاء اصطناعي غير خاضعة للإشراف تعتمد على التعلم العميق وقادرة على فهم معنى البيانات غير المنظمة.
إن علم اللغة الحاسوبي يشكل جوهر تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية لأنه يوفر الإطار الذي يمكن لأجهزة الكمبيوتر من خلاله فهم اللغة البشرية. ومن الأمثلة على ذلك التحليل النحوي، الذي يساعد الآلات على فهم المعنى استناداً إلى كيفية ترتيب الكلمات. ومن الأمثلة الأخرى تحليل المشاعر، الذي يساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم نبرة اللغة البشرية. وهذه التقنيات ناضجة نسبياً وتوفر الأساس لنماذج التعلم العميق الأكثر تطوراً والتي يمكنها التقاط المزيد من المعنى من البيانات غير المنظمة.
يعد التعرف على الكيانات المسماة (NER) مهمة أساسية في تدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية. تتضمن العملية تحديد الكيانات المحددة مسبقًا في النص وتصنيفها في فئة معينة. المصطلحات الطبية أو الأسماء أو المنظمات أو المواقع هي فئات شائعة. لتدريب النموذج، سينشئ البشر فئات وقواعد معينة حول تصنيف الكيانات المختلفة.
تصنيف النص هو المكان الذي يتم فيه تعيين النص لفئة محددة مسبقًا. يمكن تصنيف كلمات معينة على أنها إيجابية أو سلبية، على سبيل المثال. في حالة استخدام تذكرة الدعم، يمكن تصنيف الكلمات في اتصال العميل على أنها إما ملاحظات أو شكوى أو سؤال، مما يوفر مزيدًا من المعلومات حول طبيعة التفاعل. يمكن تصنيف المحتوى باستخدام نماذج التعلم الآلي أو القواعد التي يحددها الإنسان أو مزيج من الاثنين. باستخدام نهج قائم على القواعد، تحدد القواعد كيفية تصنيف النص. على سبيل المثال، فإن المنطق الذي يحدد تكرار الكلمات الرئيسية المستخدمة في المستند سيحدد كيفية تصنيفه. يستخدم النهج القائم على التعلم الآلي نماذج التعلم الآلي للتعرف على الأنماط في النص وتصنيف المحتوى تلقائيًا. يمكن أن يؤدي الجمع بين كلتا التقنيتين إلى وضع علامات أكثر دقة، ويمكن للذكاء الاصطناعي في النهاية أن يتعلم تسمية النص دون مساعدة.
لقد ظهرت تقنيات التعلم بالذكاء الاصطناعي التي يمكنها فهم معنى النص دون مساعدة الإنسان. كما أن هناك تقنية قادمة إلى السوق يمكنها تحويل هذا المعنى إلى أرقام بحيث يمكن البحث عنها باستخدام أدوات استعلام البيانات التقليدية المستخدمة لتحليل البيانات المنظمة.
النمذجة الموضوعية هي تقنية أخرى من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية حيث يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للإشراف تحديد مجموعة أو مجموعة من الكلمات في نص. يمكن للنموذج أن يتعلم أن بعض الكلمات شائعة في أنواع معينة من المستندات. أحد أمثلة النمذجة الموضوعية هو تحديد الكلمات المشتركة في العقد أو الفاتورة ووضع علامات عليها وفقًا لذلك.
ستحدد الرسوم البيانية للتبعيات العلاقات بين الكلمات التي تمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من فهم معنى النص بشكل أفضل. ويشمل ذلك العلاقات النحوية بين الكلمات في الجملة وكيف يرتبط الفعل بالاسم، على سبيل المثال. توفر هذه الأنواع من الارتباطات في اللغة الأساس لتحليل المتجهات، حيث يمكن التعبير عن العلاقات بين الكلمات كمتجهات.
يعد تضمين المتجهات تقنية تعمل على تحويل الكلمات والجمل والبيانات غير المنظمة الأخرى إلى أرقام يمكن فهمها بواسطة نماذج التعلم الآلي ومحركات الاستعلام. يتيح هذا للتعلم الآلي تحليل النص وتصنيف المحتوى بشكل مناسب.
يتيح تضمين المتجهات في قواعد البيانات للمحللين أيضًا إنشاء استعلامات SQL معقدة لسحب المستندات أو النصوص أو البيانات استنادًا إلى معناها وسياقها. يمكن أن يتيح هذا استعلامات قوية ومعقدة تسحب البيانات من مصادر منظمة وغير منظمة. كما يتيح البحث الدلالي.
قد يكون البحث عن بيانات المتجه عبر جميع مخازن البيانات غير المنظمة أمرًا مرهقًا وغير فعال. يمكن للبيانات الوصفية المنظمة جيدًا أن تدعم البحث الدلالي من خلال تضييق نطاق حجم البيانات التي تحتاج إلى البحث عنها. يمكن للبيانات الوصفية تصفية البيانات لتقليل الموارد المطلوبة للبحث عن الأصول.
يمكن لاستراتيجية إدارة البيانات الوصفية القوية أن تعمل على تحسين عملية إيجاد المعنى في البيانات غير المنظمة. تسمح إدارة البيانات الوصفية المركزية بالوصول إلى البيانات غير المنظمة والمنظمة من نفس المكان. يمكن أن تدعم هذه البيانات الوصفية أيضًا كتالوجات البيانات المركزية حيث يمكن للمحللين العثور على البيانات المنظمة وغير المنظمة بسهولة أكبر.
بمجرد وضع علامات على البيانات غير المنظمة أو إنشاء متجهات مضمنة، يمكن الوصول إلى البيانات باستخدام استعلامات SQL، ويمكن دمج مجموعات البيانات وإثرائها لإضافة المزيد من القيمة التجارية. يعد منتج البيانات طريقة ممتازة لتجميع البيانات المنظمة وغير المنظمة لجعلها أكثر فائدة لقادة الأعمال والمحللين.
يمكن إنشاء منتجات بيانات لدمج البيانات المنظمة الغنية مع البيانات غير المنظمة ذات السياق الأكثر لتوفير رؤى أعمق. على سبيل المثال، يمكن دمج بيانات السوق المالية المنظمة وبيانات المحفظة مع محتوى غير منظم مثل الأخبار والقوائم المالية ومعنويات وسائل التواصل الاجتماعي. ومن ثم يمكن إدخال هذه البيانات في نموذج يمكنه تحليل العوامل الدافعة وراء تقلبات قيمة المحفظة.
يمكن أيضًا الاستفادة من البيانات الهيكلية وغير الهيكلية للتنبؤ بالسلوك البشري. يمكن إنشاء منتجات بيانات تجمع بين بيانات المبيعات وتحليل المشاعر عبر منصات الوسائط الاجتماعية لفهم كيفية تأثير الدردشة على منصات الوسائط الاجتماعية التي تركز على علامتك التجارية على المبيعات.
في بيئات الرعاية الصحية، يمكن دمج بيانات الاختبار المنظمة مع ملاحظات الأطباء لتوفير سياق أكبر. كما يتيح هذا النوع من الحلول تحليل عدد أكبر بكثير من الحالات لتحديد الروابط والارتباطات والاتجاهات.
يعمل خبراء ضبط الخسائر في مجال التأمين مع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة القيمة التي يصعب الوصول إليها وتحليلها على نطاق واسع. ويمكن تطوير منتجات البيانات لدمج البيانات غير المنظمة والبيانات المنظمة لدعم التوقعات الأكثر دقة مما يؤدي إلى تقييمات أفضل للمخاطر. على سبيل المثال، يمكن استخدام الجمع بين تقارير وملاحظات خبراء ضبط الخسائر الميدانية مع البيانات المنظمة مثل مبالغ المطالبات ومواقع الحوادث ونوع السيارة للمساعدة في تحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تدعم تقييم المخاطر بشكل أفضل.
إن العمل مع البيانات غير المنظمة والذكاء الاصطناعي غير الخاضع للإشراف أمر صعب وقد يؤدي إلى الهلوسة أو النتائج السيئة. وتدمج منتجات البيانات حوكمة البيانات والإشراف البشري لتوفير قدر أكبر من الرقابة. ويمكن لمنتجي منتجات البيانات تقييم سلسلة البيانات لفهم نماذج معالجة اللغة الطبيعية الأساسية بشكل أفضل ويمكن لمستهلكي منتجات البيانات تقديم ملاحظات حول جودة النتائج من التحليل القائم على نماذج البيانات المتطورة هذه.
ستستمر الآلات في التحسن في فهم البيانات غير المنظمة، مما يؤدي إلى حالات استخدام وفرص عمل جديدة. وستكون مراقبة نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف ضرورية للحد من مخاطر ارتكاب الذكاء الاصطناعي لأخطاء مكلفة.