Date nestructurate: ce sunt și pentru ce sunt?

Datele nestructurate sunt cel mai comun tip în lumea de astăzi a datelor mari. Există o mulțime de informații utile în acest tip de depozit de date care pot fi folosite pentru a ajuta la luarea deciziilor de afaceri. Inteligența artificială (AI) și învățarea automată sunt folosite pentru a crea noi soluții software care filtrează cantități masive de date în căutarea unor informații utile despre afaceri.

Majoritatea informațiilor create și adunate de companii sunt nestructurate, iar volumul acesteia se extinde rapid. În acest articol, vom defini datele nestructurate, vom discuta despre diferitele lor tipuri și vom discuta despre utilizările pe care le au în diferite domenii.

Ce sunt datele nestructurate?

Datele nestructurate sunt complexe de utilizat pentru un program de calculator, deoarece le lipsește un cadru clar. Nu respectă un model de date și nu are o structură de recunoscut. Cele mai multe dintre aceste tipuri de date constau în text, dar pot include și alte tipuri de informații, cum ar fi date, numere și fapte.

Următoarea este o listă de caracteristici ale datelor:

• Datele sunt nestructurate și nu urmează un model de date.
• Datele nu au o structură clar definită.
• Datele nu urmează un anumit format sau ordine.
• Lipsa unei structuri recunoscute face dificilă utilizarea programelor de calculator.
• Datele nu pot fi păstrate în rânduri și coloane ca în bazele de date.

Se extinde rapid datorită mai multor persoane care folosesc servicii și aplicații digitale. Datele structurate sunt cruciale, dar dacă datele nestructurate sunt evaluate corect, acestea pot fi mult mai benefice pentru companii. Poate oferi o varietate de perspective pe care cifrele și statisticile nu le pot transmite. Să explorăm câteva exemple de tipurile sale.

Tipuri de date nestructurate

Datele nestructurate includ diverse formate și surse, cum ar fi acte juridice, audio, conversații, videoclipuri, fotografii, text de pe un site web și multe altele. Mai jos veți găsi câteva exemple ale unora dintre cele mai comune tipuri ale acestuia.

• E-mailuri

Există o mulțime de date nestructurate produse în fiecare zi de numeroasele e-mailuri pe care le trimitem, iar instrumentele tradiționale de analiză nu le pot analiza. Cu toate acestea, metadatele unui e-mail îi oferă o anumită structură, iar anumiți algoritmi de analiză a textului pot prelua informații importante din mii de e-mailuri în câteva secunde.

• Social Media

Datele colectate de pe platformele de rețele sociale sunt nestructurate. Dar, ca și e-mailurile, poate fi configurat în moduri specifice. Un exemplu excelent în acest sens ar fi hashtag-urile.

Utilizatorii pot folosi hashtag-uri pentru a găsi subiecte care îi interesează. Cu toate acestea, mesajele hashtag-urilor sunt nestructurate.

• Răspunsuri la sondaj

Chestionarele de cercetare de piață, implicarea angajaților și experiența clienților conțin adesea întrebări cu răspunsuri multiple și deschise. Aceste întrebări necesită răspunsuri text nestructurate.

• Publicaţii

Datele nestructurate sunt publicate în multe forme de publicații, directoare și portaluri. Exemplele de conținut includ articole de știri, postări de locuri de muncă, recenzii de filme, listări imobiliare, recenzii de restaurante, baze de date de CV-uri, solicitări de propuneri și așa mai departe. Datele în text sau imagini sunt incluse în fiecare dintre ele.

• Date de comunicații

În zilele noastre, există multe modalități de a avea conversații semnificative cu ceilalți, atât profesional, cât și personal. Imaginați-vă o afacere ai cărei angajați se angajează frecvent în conversații cu clienții și furnizorii pe diverse canale, generând date audio, imagini și text nestructurate.

• Fișiere multimedia

Fișierele multimedia sunt încă nestructurate, deoarece nu suntem siguri ce reprezintă imaginea, muzica sau videoclipul, chiar dacă pot fi etichetate cu titluri sau subiecte și salvate în baze de date precum MP3, JPG, PNG, GIF etc.

• Documente

Evaluările, documentele juridice și prezentările de diapozitive pentru companii sunt adesea scrise de mână, publicate pe internet sau salvate ca fișiere PDF. Aceste fișiere pot include, de asemenea, foi de calcul, imagini sau fișiere XML. Chiar dacă fișierele text pot fi scrise într-o manieră standard, datele nu sunt aranjate într-un mod care să facă posibilă efectuarea de analize fără tehnologii AI sofisticate.

• Pagini web

Datele nestructurate sunt produse la o rată exponențială pe internetul considerabil. Text, fotografii, audio, video și alte tipuri de materiale pot fi găsite pe paginile web.

Utilizări ale datelor nestructurate

Datele nestructurate sunt inerent incompatibile cu programele de procesare a tranzacțiilor; Analytics și BI sunt utilizările sale principale.

Comercianții cu amănuntul, producătorii analizează aceste tipuri de date și alte companii pentru a îmbunătăți experiența clienților și pentru a permite reclame eficiente. În plus, analizează feedback-ul clienților pentru a afla cum se simt despre produsele, serviciile și mărcile unei companii prin prisma analizei sentimentelor.

Unul dintre cazurile de utilizare emergente pentru analiza cu date nestructurate este întreținerea predictivă. De exemplu, producătorii pot examina datele senzorilor pentru a detecta problemele echipamentelor din sistemele de producție sau produsele finale din teren.

Analiza datelor din jurnalul sistemului IT relevă tendințele de utilizare, restricțiile de capacitate și cauzele problemelor aplicațiilor, defecțiunilor sistemului și blocajelor de performanță. În plus, seturi uriașe de date nestructurate pot fi utilizate pentru următoarele:

• Examinarea mesajelor pentru conformitatea cu reglementările.
• Monitorizarea și evaluarea interacțiunilor clienților și a comentariilor pe rețelele sociale.
• Obținerea de informații de încredere despre preferințele și comportamentul general al clienților.

Provocări de date nestructurate

Disponibilitatea și aplicarea datelor nestructurate pentru nevoi analitice, de reglementare și de luare a deciziilor determină cerința de a căuta și examina cu atenție aceste date. Următoarele sunt câteva provocări care pot apărea în timpul lucrului cu date nestructurate:

• Așteptare lungă pentru date noi și modificate: este nevoie de foarte mult timp pentru a analiza întregi sisteme de fișiere de stocare și a procesa modificări zilnice pe volume mari de sute de milioane sau chiar miliarde de fișiere nestructurate.
• Dificil de găsit date de înaltă calitate: când vine vorba de calitate, datele nestructurate pot fi destul de inconsecvente. Deoarece datele sunt greu de verificat și, prin urmare, nu sunt întotdeauna corecte, există o lipsă de consistență în calitate.
• Gestionarea datelor este dificilă: Aceste date sunt în forma sa brută și nu au fost structurate în niciun fel. Găsirea unor date fiabile poate fi o provocare. În plus, găsirea datelor relevante și indexarea sunt sarcini complexe.
• Stocare inadecvată: limitele vechi ale backup-ului determină întreprinderile să construiască replicări costisitoare care „atașează” datele unui singur furnizor de stocare și unei mărci.
• Date inaccesibile: software-ul de backup nescalabil nu poate transmite date critice rapid și în siguranță între stocare. Acest lucru face ca migrarea datelor de la stocarea veche la cea nouă să fie dificilă.

Concluzie

Datele nestructurate pot părea copleșitoare din cauza dezorganizării și a unui volum mare de informații. Cu toate acestea, poate fi gestionat simplu și o varietate de date pot fi achiziționate folosind inteligența artificială.

Recunoaște-ți mai bine rivalii și clienții. Preluați-vă și gestionați datele dvs. nestructurate pentru informații care pot fi utilizate imediat. Software-ul de analiză bazat pe învățarea automată vă permite să vă scufundați în profunzime în datele nestructurate ale datelor mari pentru a observa imaginea de ansamblu sau pentru a face studii detaliate.

QuestionPro oferă soluții pentru fiecare problemă și industrie, făcându-l mult mai mult decât un simplu software pentru sondaje. Pentru manipularea datelor, avem și sisteme precum biblioteca noastră de cercetare InsightsHub.

Organizațiile din întreaga lume folosesc sisteme și soluții de management al cunoștințelor precum InsightsHub pentru a gestiona mai bine datele, pentru a minimiza timpul necesar pentru a obține informații și pentru a spori utilizarea datelor istorice, economisind costuri și sporind rentabilitatea investiției. Încercați QuestionPro acum!

AFLAȚI MAI MULTE