يُمكّن ذلك النماذج من تطوير فهم سياقي أعمق، إذ تحتوي معظم البيانات غير المهيكلة على مشاعر ونبرات وعلاقات ضمنية. كما تُسهم البيانات غير المهيكلة من مجالات محددة، مثل الرعاية الصحية والمحاسبة والتمويل، أو ذكاء الأعمال، في تحسين المعرفة الخاصة بكل مجال لزيادة الدقة والموثوقية.
تجربة عملاء مُحسّنة
تشمل البيانات غير المهيكلة رسائل البريد الإلكتروني للعملاء، واستفسارات دعم العملاء، والتقييمات، وسجلات المحادثات المباشرة، وغيرها. ومن خلال فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم، تستطيع المؤسسات تحسين تجربة عملائها وتطويرها بشكل أفضل.
من خلال ربط سجلات الدردشة أو المكالمات الهاتفية أو استفسارات دعم العملاء، يمكن لفرق خدمة العملاء تحويل الاتصالات إلى تذاكر والرد على عملائهم بدقة وفي الوقت المناسب.
من خلال تسخير الأتمتة وتحليلات البيانات غير المهيكلة، يمكن للفرق ضمان حصول العملاء على الدعم الذي يتوقعونه.
معلومات تسويقية محسّنة
تُعدّ شفافية البيانات ضرورية لتحقيق تحسينات جوهرية في استراتيجيات التسويق وتنفيذها. فمن خلال تمكين أدوات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي من تحليل البيانات الضخمة أو البيانات غير المهيكلة، مثل التقييمات عبر الإنترنت، وآراء العملاء على مختلف المنصات، وتقارير الاستبيانات، تستطيع فرق التحليل تقييم اتجاهات السوق بشكل أفضل، ومعرفة أداء المنتجات والعروض الحالية، وكيف يتعامل المنافسون مع هذه الاتجاهات.
من خلال تحليل هذه الجوانب المختلفة، يمكن لفرق استخبارات التسويق تقييم وضعها الحالي بشكل أفضل، والاستراتيجيات التي تحتاجها للتغلب على المنافسة، وكيف يمكنها خدمة عملائها بشكل أفضل.
كيف يتم تخزين البيانات غير المهيكلة؟
هناك طريقتان تفضل معظم المؤسسات من خلالهما التعامل مع جميع بياناتها غير المهيكلة وتخزينها: قاعدة بيانات NoSQL وبحيرة البيانات.
NoSQL
وقد برزت NoSQL، وهي اختصار لعبارة "ليس فقط SQL"، كإحدى الطرق المفضلة لتخزين البيانات غير المهيكلة لأنها لا تستطيع التعامل مع قواعد البيانات العلائقية فحسب، بل توفر أيضًا دعمًا لهياكل البيانات الأكثر تعقيدًا.
يتم تخزين معظم البيانات غير المهيكلة عبر قواعد بيانات NoSQL من خلال ما يلي:
- مخازن القيم الرئيسية؛
- مخازن المستندات؛
- مخازن الرسوم البيانية؛
- متاجر ذات طاولات عريضة.
بحيرة البيانات
على عكس مستودعات البيانات، تتميز بحيرات البيانات ببنية شبه معدومة، مما يجعلها مثالية لتخزين البيانات غير المهيكلة. ومع ذلك، ولضمان كفاءتها، تُطبَّق آلية صارمة لحوكمة البيانات لتجنب إبطاء أي طلبات تحليلية.
وهذا يشمل:
- امتلاك بيانات وصفية مفصلة لجميع البيانات التي يتم إدخالها في البحيرة؛
- تنفيذ البروتوكولات المتعلقة بدورة حياة أنواع البيانات؛
- عمليات تدقيق منتظمة لـ data quality ؛
- حذف جميع البيانات منتهية الصلاحية في الوقت المناسب.
أبرز التحديات المتعلقة بالبيانات غير المهيكلة
مع تزايد البيانات غير المهيكلة بوتيرة متسارعة، فإنها تميل إلى إحداث العديد من التحديات.
انعدام الرؤية
يُؤدي تزايد حجم البيانات غير المهيكلة وما ينتج عنه من عزلة في قواعد البيانات إلى تفاقم مخاطر الأمن والخصوصية، مما قد يُفضي إلى تهديدات إلكترونية وشيكة. ولأن المؤسسات لا تستطيع حماية أي بيانات ما لم تعرف موقعها وخطورتها وحساسيتها، فإن هذا يُؤدي إلى مخاطر أمنية لا تُعرّض البيانات غير المسجلة للخطر فحسب، بل تُعرّض أيضًا البيانات المسجلة أو المفهرسة للخطر.
لنأخذ على سبيل المثال مخاطر تجاوز الصلاحيات. عندما تتعامل المؤسسات مع كميات هائلة من البيانات، فإنها غالباً ما تغفل عن البيانات التي تملكها، والموظفين الذين لديهم صلاحية الوصول إليها، وبروتوكولات الأمان المطبقة لحماية البيانات. ونتيجة لذلك، تُعرّض المؤسسات أنظمتها ومواردها لمخاطر مثل إساءة استخدام الصلاحيات، وتسريب البيانات، والاختراقات الأمنية غير المقصودة.
مخاطر أمن البيانات الحساسة
قد تحتوي البيانات غير المهيكلة على معلومات شخصية، ومعلومات تعريفية شخصية، ومعلومات حساسة أخرى. وهناك دائمًا خطر كشف هذه البيانات عن طريق الخطأ. إذا تعلمت نماذج الذكاء الاصطناعي من أي معلومات حساسة، فإنها تبقى معها إلى الأبد، مما يعرضها للخطر. data privacy . غالبًا ما تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسي أيضًا بيانات غير منظمة متنوعة ومتغيرة باستمرار، مما يثير مخاوف تتعلق بالأمن والخصوصية والحوكمة.
مخاطر الامتثال
على مر السنين، شهدت لوائح حماية البيانات والخصوصية تحسناً ملحوظاً، بل وأصبحت أكثر صرامة، حيث تفرض غرامات باهظة وعقوبات صارمة على المخالفات. ومع ذلك، ومع ظهور الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، باتت هناك قوانين أكثر صرامة بشأن الذكاء الاصطناعي، مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي والأمر التنفيذي الأمريكي بشأن الذكاء الاصطناعي. وإلى جانب هذه اللوائح، توجد الآن أطر تنظيمية وصناعية معقدة للذكاء الاصطناعي، يتعين على الشركات الالتزام بها لضمان الاستخدام الآمن والمسؤول للذكاء الاصطناعي. ففي نهاية المطاف، يستخدم الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة، والتي قد تحتوي على معلومات حساسة، ما يشكل خطراً جسيماً على الخصوصية.
كيفية التعامل مع البيانات غير المهيكلة
قد يُلحق ترك البيانات غير المهيكلة دون تنظيم ضرراً بالغاً بالمؤسسة، إذ قد تواجه تكاليف تخزين وقوى عاملة باهظة، وغرامات باهظة من الجهات التنظيمية، أو فقدان ثقة العملاء. فيما يلي بعض الطرق الفعّالة التي يمكن للمؤسسات من خلالها إدارة البيانات غير المهيكلة لضمان أمنها والتزامها بمعايير الخصوصية.
تحديد مصادر البيانات
كل مؤسسة لديها بيانات غير منظمة تشعر بالقلق إزاء نقص الرؤية. لذلك، من الضروري البدء بتحديد جميع الموارد والأنظمة والتطبيقات عبر الشبكات القديمة أو شبكات الحوسبة السحابية المتعددة أو بحيرات البيانات حيث يمكن أن تتواجد البيانات.
لضمان اكتشاف أصول البيانات وفهرستها بسرعة ودقة أكبر، يجب التأكد من أن أداة اكتشاف أصول البيانات توفر تكاملاً سلساً مع مختلف الأنظمة والشبكات والتطبيقات. ينبغي أن تكون الأداة قادرة على اكتشاف أصول البيانات (بما في ذلك أصول البيانات غير المُدارة) في بيئات الحوسبة السحابية (بحيرات البيانات والبيئات السحابية المتعددة) والبيئات المحلية. كما أن الأدوات التي تتميز بوظيفة إضافية لاكتشاف البيانات الوصفية المتقدمة تُمكّن المؤسسات من الحصول على فهم أعمق لمستوى حساسية هذه الأصول أو حالة حوكمتها، ما يسمح باتخاذ تدابير فعّالة، مثل تشفير أي أصل بيانات قد يحتوي على معلومات حساسة.
اكتشاف البيانات وتصنيفها
يُعدّ التصنيف جزءًا لا يتجزأ من عملية اكتشاف البيانات وإدارتها. فهو يمكّن المؤسسات من الحصول على نظرة أفضل وفهم أعمق لأولوية البيانات، وحساسيتها، ومستوى المخاطر، وحالات استخدامها المتعلقة بالخصوصية.
لضمان التصنيف الفعال والكفء للبيانات غير المهيكلة، حدد بدقة فئات البيانات التي تحتاج إلى تحديدها باستخدام مصنفات غنية، مثل NER و Luhn و Naive Bayes والتصنيف السياقي، على سبيل المثال لا الحصر.
بفضل الأتمتة الروبوتية المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للمؤسسات ضمان التصنيف الدقيق للغاية لعدد كبير من البيانات، بما في ذلك تنسيقات البيانات الضخمة مثل AVRO و Parquet.
ضع الملصقات المناسبة
وضع العلامات بناءً على الأمن
باستخدام أدوات مثل Azure وبفضل برنامج Microsoft Information Protection (MIP)، يمكن للفرق تصنيف البيانات غير المهيكلة وفقًا لتصنيف حساسيتها، مثل عام، سري، مشترك، إلخ. ويتيح التصنيف القائم على الأمان للفرق تحديد مستوى الأمان الذي يجب توفيره لفئة البيانات المحددة.
وضع العلامات بناءً على الخصوصية
أما ثاني أهم أنواع التصنيف فهو التصنيف القائم على الخصوصية، والذي يحدد بيانات التعريف الخاصة بالخصوصية مقابل البيانات غير المهيكلة لتحديد الغرض من المعالجة، وفترة الاحتفاظ، وفئة البيانات الخاصة، وما إلى ذلك.
كيفية الاستفادة الآمنة من البيانات غير المهيكلة لدعم الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي
1. فهرسة البيانات غير المهيكلة
قم بمسح بيئتك بحثًا عن جميع البيانات غير المهيكلة التي يمكن استخدامها في مشاريع الذكاء الاصطناعي العام وقم بفهرستها لضمان وجود جرد شامل للبيانات.
2. تنظيم البيانات غير المهيكلة
أتمتة تنظيم وتصنيف البيانات والملفات غير المهيكلة لتعزيز دقة البيانات وفائدتها لمشاريع الذكاء الاصطناعي العامة المحددة.
3. ضمان جودة عالية للبيانات غير المهيكلة
تأكد من خلو مجموعة البيانات من المعلومات المكررة والقديمة للحفاظ على جودة البيانات العالية التي سيتم استخدامها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي العام.
4. تنظيف البيانات غير المهيكلة
يجب أن يحدث مستوى معين من التطهير، مثل تنقيح أو إخفاء البيانات الحساسة، لتقليل مخاطر مشاكل الخصوصية والامتثال في تطبيقات الذكاء الاصطناعي العام.
5. تدفق بيانات الخرائط والذكاء الاصطناعي
تمكين رؤية واضحة للبيانات التي تتدفق عبر تطبيقات أو أنظمة الذكاء الاصطناعي العام لتتبع استخدامها وتحسين العمليات.
6. فهرسة وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي
قم بفهرسة وتقييم جميع نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة، مع ملاحظة أفضل حالات استخدامها والمخاطر المرتبطة بها، مثل التحيز أو السمية.
7. تتبع أصل البيانات غير المهيكلة
تقييم وتوثيق أصول واستخدامات البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي العام، مع التركيز على الامتثال وتقييم المخاطر.
8. تمكين حقوق البيانات غير المهيكلة
تأكد من الحفاظ على حقوق البيانات في الأنظمة المصدرية عند استخدامها في مطالبات GenAI للحفاظ على الأمن وضوابط الوصول.
9. تأمين مطالبات واستجابات الذكاء الاصطناعي العام
استخدم جدران الحماية القائمة على السياق لحماية تفاعلات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل المطالبات والاستجابات، من التهديدات الإلكترونية والاستخدام غير المصرح به.
10. الالتزام بالمعايير
ضمان الامتثال للوائح الذكاء الاصطناعي الحالية والناشئة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا، طوال دورة حياة الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي.
الخاتمة
لن تختفي البيانات غير المهيكلة في أي وقت قريب. إنها موجودة، وستنمو في نهاية المطاف وستصبح إدارتها أكثر صعوبة. Securiti من خلال مركز قيادة البيانات والذكاء الاصطناعي، تستطيع المؤسسات أتمتة وتبسيط عمليات اكتشاف البيانات غير المهيكلة والمهيكلة وتصنيفها وفهرستها لتحديد احتياجاتها data privacy حالة الاستخدام، التنفيذ AI governance ، وإنشاء ضوابط أمنية، والامتثال للمتطلبات.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
