Dane nieustrukturyzowane: co to jest i do czego służy?

Opublikowany: 2022-09-22

Dane nieustrukturyzowane są najczęstszym typem danych w dzisiejszym świecie big data. W tego typu magazynie danych znajduje się wiele przydatnych informacji, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe są wykorzystywane do tworzenia nowych rozwiązań programowych, które filtrują ogromne ilości danych w poszukiwaniu przydatnych informacji biznesowych.

Większość informacji tworzonych i gromadzonych przez firmy jest nieustrukturyzowana, a ich objętość gwałtownie rośnie. W tym artykule zdefiniujemy dane nieustrukturyzowane, omówimy ich różne rodzaje i omówimy ich zastosowania w różnych dziedzinach.

Co to są dane nieustrukturyzowane?

Dane nieustrukturyzowane są skomplikowane dla programu komputerowego, ponieważ brakuje w nich jasnych ram. Nie jest zgodny z modelem danych i nie ma struktury do rozpoznania. Większość tego typu danych składa się z tekstu, ale mogą również zawierać inne rodzaje informacji, takie jak daty, liczby i fakty.

Poniżej znajduje się lista cech danych:

  • Dane nie mają struktury i nie są zgodne z modelem danych.
  • Dane nie mają jasno określonej struktury.
  • Dane nie mają określonego formatu ani kolejności.
  • Brak rozpoznawalnej struktury utrudnia korzystanie z programów komputerowych.
  • Dane nie mogą być przechowywane w wierszach i kolumnach jak w bazach danych.

Rozwija się szybko, ponieważ coraz więcej osób korzysta z usług i aplikacji cyfrowych. Dane strukturalne mają kluczowe znaczenie, ale jeśli dane niestrukturalne są prawidłowo oceniane, mogą być znacznie korzystniejsze dla firm. Może oferować różnorodne spostrzeżenia, których nie mogą przekazać liczby i statystyki. Przyjrzyjmy się kilku przykładom jego typów.

Rodzaje danych nieustrukturyzowanych

Dane nieustrukturyzowane obejmują różne formaty i źródła, takie jak dokumenty prawne, audio, rozmowy, wideo, zdjęcia, tekst na stronie internetowej i wiele innych. Poniżej znajdziesz kilka przykładów niektórych z najczęstszych jego rodzajów.

  • E-maile

Każdego dnia w licznych wysyłanych przez nas e-mailach powstaje mnóstwo nieustrukturyzowanych danych, a tradycyjne narzędzia analityczne nie potrafią ich przeanalizować. Jednak metadane wiadomości e-mail nadają jej pewną strukturę, a niektóre algorytmy analizy tekstu mogą w ciągu kilku sekund pobrać ważne informacje z tysięcy wiadomości e-mail.

  • Media społecznościowe

Dane zbierane z platform społecznościowych są nieustrukturyzowane. Ale podobnie jak e-maile, można go skonfigurować na określone sposoby. Doskonałym tego przykładem mogą być hashtagi.

Użytkownicy mogą korzystać z hashtagów, aby znaleźć interesujące ich tematy. Jednak wiadomości hashtagów są nieustrukturyzowane.

  • Odpowiedzi na ankietę

Badania rynku, zaangażowanie pracowników i ankiety dotyczące doświadczeń klientów często zawierają pytania wielokrotnego wyboru i pytania otwarte. Te pytania wymagają nieustrukturyzowanych odpowiedzi tekstowych.

  • Publikacje

Dane nieustrukturyzowane są publikowane w wielu formach przez publikacje, katalogi i portale. Przykłady treści obejmują artykuły z wiadomościami, oferty pracy, recenzje filmów, wykazy nieruchomości, recenzje restauracji, bazy danych życiorysów, zapytania ofertowe i tak dalej. W każdym z nich zawarte są dane w tekście lub obrazach.

  • Dane komunikacyjne

W dzisiejszych czasach istnieje wiele sposobów na prowadzenie konstruktywnych rozmów z innymi, zarówno zawodowo, jak i osobiście. Wyobraź sobie firmę, której pracownicy często prowadzą rozmowy z klientami i dostawcami w różnych kanałach, generując nieustrukturyzowane dane dźwiękowe, graficzne i tekstowe.

  • Pliki multimedialne

Pliki multimedialne nadal nie mają struktury, ponieważ nie jesteśmy pewni, co faktycznie przedstawia obraz, muzyka lub wideo, mimo że mogą być oznaczone tytułami lub tematami i zapisywane w bazach danych, takich jak MP3, JPG, PNG, GIF itp.

  • Dokumenty

Oceny, dokumenty prawne i pokazy slajdów dla firm są często pisane ręcznie, publikowane w Internecie lub zapisywane w formacie PDF. Pliki te mogą również zawierać arkusze kalkulacyjne, obrazy lub pliki XML. Nawet jeśli pliki tekstowe mogą być zapisywane w standardowy sposób, dane nie są ułożone w sposób umożliwiający wykonanie analizy bez zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji.

  • Strony internetowe

Nieustrukturyzowane dane są generowane w tempie wykładniczym przez znaczny Internet. Tekst, zdjęcia, audio, wideo i inne rodzaje materiałów można znaleźć na stronach internetowych.

Wykorzystanie danych nieustrukturyzowanych

Dane nieustrukturyzowane są z natury niezgodne z programami do przetwarzania transakcji; Jej główne zastosowania to Analytics i BI.

Sprzedawcy detaliczni, producenci analizują te typy danych i inne firmy, aby poprawić wrażenia klientów i umożliwić skuteczne reklamy. Ponadto analizują opinie klientów, aby dowiedzieć się, co myślą o produktach, usługach i markach firmy przez pryzmat analizy nastrojów.

Jednym z pojawiających się przypadków użycia do analizy danych nieustrukturyzowanych jest konserwacja predykcyjna. Na przykład producenci mogą badać dane z czujników w celu wykrycia problemów sprzętowych w systemach produkcyjnych lub produktów końcowych w terenie.

Analiza danych dziennika systemu IT ujawnia trendy wykorzystania, ograniczenia pojemności oraz przyczyny problemów z aplikacjami, awarie systemu i wąskie gardła wydajności. Ponadto ogromne nieustrukturyzowane zbiory danych można wykorzystać do następujących celów:

  • Badanie komunikatów pod kątem zgodności z przepisami.
  • Monitorowanie i ocena interakcji z klientami oraz komentarzy w mediach społecznościowych.
  • Uzyskanie wiarygodnych informacji o ogólnych preferencjach i zachowaniu klientów.

Wyzwania dotyczące nieustrukturyzowanych danych

Dostępność i zastosowanie nieustrukturyzowanych danych do potrzeb analitycznych, regulacyjnych i decyzyjnych powoduje konieczność wyszukiwania i dokładnego badania tych danych. Oto niektóre wyzwania, które mogą się pojawić podczas pracy z danymi nieustrukturyzowanymi:

  • Długie oczekiwanie na nowe i zmienione dane: analizowanie całych systemów plików pamięci masowej i przetwarzanie codziennych zmian na dużych wolumenach setek milionów, a nawet miliardów plików bez struktury zajmuje bardzo dużo czasu.
  • Trudno znaleźć dane wysokiej jakości: jeśli chodzi o jakość, nieustrukturyzowane dane mogą być dość niespójne. Ponieważ dane są trudne do zweryfikowania, a co za tym idzie nie zawsze poprawne, brakuje spójności jakościowej.
  • Zarządzanie danymi jest trudne: te dane są w swojej surowej formie i nie zostały w żaden sposób ustrukturyzowane. Znalezienie wiarygodnych danych może być trudne. Ponadto znajdowanie odpowiednich danych i indeksowanie to złożone zadania.
  • Niewystarczająca pamięć masowa: Starsze ograniczenia dotyczące kopii zapasowych zmuszają przedsiębiorstwa do tworzenia kosztownych replikacji, które „dołączają” dane do jednego dostawcy pamięci masowej i marki.
  • Niedostępne dane: nieskalowalne oprogramowanie do tworzenia kopii zapasowych nie może szybko i bezpiecznie przesyłać krytycznych danych między pamięciami masowymi. Utrudnia to migrację danych ze starego do nowego magazynu.

Wniosek

Nieuporządkowane dane mogą wydawać się przytłaczające z powodu dezorganizacji i dużej ilości informacji. Można to jednak po prostu obsłużyć, a za pomocą sztucznej inteligencji można pozyskiwać różnorodne dane.

Lepiej rozpoznawaj rywali i klientów. Przejmij kontrolę nad swoimi nieustrukturyzowanymi danymi i zarządzaj nimi, aby uzyskać informacje, które można natychmiast wykorzystać. Oprogramowanie do analizy oparte na uczeniu maszynowym umożliwia głębokie zanurzenie się w nieustrukturyzowanych danych big data, aby obserwować duży obraz lub przeprowadzać szczegółowe badania.

QuestionPro oferuje rozwiązania dla każdego problemu i branży, dzięki czemu jest czymś więcej niż tylko oprogramowaniem ankietowym. Do obsługi danych mamy również systemy takie jak nasza biblioteka badawcza InsightsHub.

Organizacje na całym świecie korzystają z systemów i rozwiązań do zarządzania wiedzą, takich jak InsightsHub, aby lepiej zarządzać danymi, minimalizować czas potrzebny na uzyskanie wglądu i zwiększyć wykorzystanie danych historycznych przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i zwiększeniu zwrotu z inwestycji. Wypróbuj QuestionPro teraz!