.svg)
البيانات غير المهيكلة هي محتوى يفتقر إلى نموذج أو مخطط بيانات محدد مسبقاً، مثل المستندات والصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية، وذلك على عكس البيانات المهيكلة التي تتناسب بدقة مع صفوف وأعمدة قواعد البيانات. وعادةً ما تشكل هذه البيانات الغالبية العظمى من محتوى المؤسسة، ويأتي دور الذكاء الاصطناعي في جعلها قابلة للبحث من خلال استخراج هيكل لها (مثل الوسوم والنصوص والنصوص المفرغة) بعد إنشائها.
تشير التقديرات الشائعة إلى أن البيانات غير المهيكلة تمثل 80% أو أكثر من إجمالي محتوى المؤسسة، ومع ذلك فهي الجزء الذي تتعامل معه الأنظمة التقليدية بأسوأ طريقة ممكنة: فقاعدة البيانات يمكن الاستعلام عنها بدقة لأن هيكلها معروف مسبقاً، أما مجلد يحتوي على ملفات PDF وصور ومقاطع فيديو فلا يمتلك مثل هذا المخطط. وبدون إضافة هيكل، يظل المحتوى غير المهيكل مخزناً من الناحية التقنية، لكنه عملياً غير قابل للعثور عليه على أي نطاق حقيقي.
بدلاً من إجبار المحتوى غير المهيكل على الدخول في حقول جامدة، يقوم الذكاء الاصطناعي باستخراج هيكل منه بعد إنشائه: حيث تحول تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) صور المستندات إلى نصوص قابلة للبحث، وتحدد رؤية الحاسوب الأشياء والمشاهد في الصور ومقاطع الفيديو، بينما تقوم تقنية النسخ بتحويل الكلام إلى نصوص مرتبطة بتوقيت زمني. وتوضع المخرجات، وهي عبارة عن بيانات وصفية غنية وقابلة للبحث، بجانب الملف الأصلي غير المهيكل، مما يجعله قابلاً للوصول عبر أنظمة البحث وسير العمل دون تغيير طبيعة المحتوى نفسه.
إدارة الأصول الرقمية موجودة في الأساس لأن المحتوى غير المهيكل يقاوم أدوات البحث والحوكمة المصممة لقواعد البيانات. فكل قدرة تحدد نظام إدارة أصول رقمية (DAM) متطور، مثل البحث الدلالي، والوسم الآلي، وتتبع الحقوق، وتصنيف الامتثال، هي في جوهرها عملية فرض هيكل كافٍ على المحتوى غير المهيكل ليعمل وكأنه منظم، دون الحاجة إلى قيام أي شخص بتنظيمه يدوياً.
تم بناء محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بـ ioMoVo خصيصاً للمحتوى غير المهيكل، حيث يستخرج هيكلاً قابلاً للبحث من المستندات والصور ومقاطع الفيديو عند الإدخال، مما يجعل غالبية محتوى المؤسسة الذي تغفله الأنظمة التقليدية قابلاً للبحث والحوكمة بالكامل. اطلع على صفحة قدرات الذكاء الاصطناعي في ioMoVo.
تشير التقديرات الشائعة إلى أنها تبلغ 80% أو أكثر، على الرغم من أن الرقم الدقيق يختلف باختلاف المؤسسة والصناعة.
ليس بشكل متطابق تماماً، ولكن استخراج البيانات عبر الذكاء الاصطناعي، والتعرف الضوئي على الحروف، ورؤية الحاسوب، والنسخ، يسد معظم الفجوة العملية من خلال إنشاء بيانات وصفية مهيكلة من المحتوى غير المهيكل تلقائياً.