Неструктурированные данные: что это такое и для чего они нужны?

Неструктурированные данные являются наиболее распространенным типом в современном мире больших данных. В этом типе хранилища данных содержится много полезной информации, которую можно использовать для принятия бизнес-решений. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение используются для создания новых программных решений, которые фильтруют огромные объемы данных в поисках полезных бизнес-идей.

Большая часть информации, создаваемой и собираемой бизнесом, неструктурирована, и ее объем быстро увеличивается. В этой статье мы дадим определение неструктурированным данным, обсудим их различные виды и обсудим их использование в различных областях.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные сложны для использования компьютерной программой, потому что им не хватает четкой структуры. Он не соответствует модели данных и не имеет структуры для распознавания. Большинство этих типов данных состоят из текста, но могут также включать в себя другие виды информации, такие как даты, числа и факты.

Ниже приведен список характеристик данных:

• Данные неструктурированы и не соответствуют модели данных.
• Данные не имеют четко определенной структуры.
• Данные не имеют определенного формата или порядка.
• Отсутствие узнаваемой структуры затрудняет использование компьютерных программ.
• Данные нельзя хранить в строках и столбцах, как в базах данных.

Он быстро расширяется из-за того, что все больше людей используют цифровые услуги и приложения. Структурированные данные имеют решающее значение, но если правильно оценить неструктурированные данные, они могут быть гораздо более полезными для бизнеса. Он может предложить множество идей, которые не могут передать цифры и статистика. Давайте рассмотрим некоторые примеры его типов.

Типы неструктурированных данных

Неструктурированные данные включают в себя различные форматы и источники, такие как юридические документы, аудио, разговоры, видео, фотографии, текст на веб-сайте и многие другие. Ниже вы найдете несколько примеров некоторых из наиболее распространенных его типов.

• электронные письма

Каждый день в многочисленных электронных письмах, которые мы отправляем, создается огромное количество неструктурированных данных, и традиционные инструменты аналитики не могут их проанализировать. Однако метаданные электронной почты обеспечивают некоторую структуру, и определенные алгоритмы анализа текста могут извлекать важную информацию из тысяч электронных писем за считанные секунды.

• Социальные медиа

Данные, собранные с платформ социальных сетей, неструктурированы. Но, как и электронные письма, его можно настроить определенным образом. Отличным примером этого могут быть хэштеги.

Пользователи могут использовать хэштеги, чтобы найти интересующие их темы. Однако сообщения хэштегов неструктурированы.

• Ответы на опрос

Анкеты исследования рынка, вовлечения сотрудников и клиентского опыта часто содержат открытые вопросы с несколькими вариантами ответов. Эти вопросы требуют неструктурированных текстовых ответов.

• Публикации

Неструктурированные данные публикуются во многих формах публикациями, каталогами и порталами. Примеры контента включают новостные статьи, объявления о вакансиях, обзоры фильмов, списки недвижимости, обзоры ресторанов, базы данных резюме, запросы предложений и т. д. Данные в виде текста или изображений включены в каждый из них.

• Коммуникационные данные

В наши дни есть много способов вести содержательные беседы с другими людьми, как в профессиональном, так и в личном плане. Представьте себе компанию, сотрудники которой часто общаются с клиентами и поставщиками по различным каналам, генерируя неструктурированные аудио-, графические и текстовые данные.

• Мультимедийные файлы

Мультимедийные файлы по-прежнему неструктурированы, поскольку мы не уверены в том, что на самом деле представляет собой изображение, музыка или видео, даже если они могут быть помечены заголовками или темами и сохранены в таких базах данных, как MP3, JPG, PNG, GIF и т. д.

• Документы

Оценки, юридические документы и слайд-шоу для бизнеса часто пишутся от руки, публикуются в Интернете или сохраняются в формате PDF. Эти файлы могут также включать электронные таблицы, изображения или XML-файлы. Даже если текстовые файлы могут быть написаны стандартным образом, данные не организованы таким образом, чтобы можно было выполнять анализ без сложных технологий искусственного интеллекта.

• Интернет страницы

Неструктурированные данные производятся с экспоненциальной скоростью в значительной части Интернета. Текст, фотографии, аудио, видео и другие материалы можно найти на веб-страницах.

Использование неструктурированных данных

Неструктурированные данные по своей природе несовместимы с программами обработки транзакций; Аналитика и бизнес-аналитика — его основные области применения.

Розничные продавцы, производители анализируют эти типы данных и другие предприятия, чтобы повысить качество обслуживания клиентов и обеспечить эффективную рекламу. Кроме того, они анализируют отзывы клиентов, чтобы узнать, как они относятся к продуктам, услугам и брендам компании через призму анализа настроений.

Одним из новых вариантов использования аналитики с неструктурированными данными является профилактическое обслуживание. Например, производители могут анализировать данные датчиков для выявления проблем с оборудованием в производственных системах или конечных продуктов в полевых условиях.

Анализ данных журнала ИТ-системы позволяет выявить тенденции использования, ограничения емкости и причины проблем с приложениями, системных сбоев и узких мест в производительности. Кроме того, огромные неструктурированные наборы данных можно использовать для следующего:

• Проверка сообщений на соответствие регламенту.
• Мониторинг и оценка взаимодействия с клиентами и комментариев в социальных сетях.
• Получение достоверной информации об общих предпочтениях и поведении клиентов.

Проблемы с неструктурированными данными

Доступность и применение неструктурированных данных для целей анализа, регулирования и принятия решений требуют поиска и тщательного изучения этих данных. Ниже приведены некоторые проблемы, которые могут возникнуть при работе с неструктурированными данными:

• Длительное ожидание новых и измененных данных. Анализ целых файловых систем хранилища и обработка ежедневных изменений в больших объемах сотен миллионов или даже миллиардов неструктурированных файлов занимает очень много времени.
• Трудно найти высококачественные данные: когда дело доходит до качества, неструктурированные данные могут быть довольно противоречивыми. Поскольку данные трудно проверить и, следовательно, они не всегда точны, отсутствует постоянство качества.
• Управление данными затруднено: эти данные находятся в необработанном виде и никак не структурированы. Поиск надежных данных может быть сложной задачей. Кроме того, поиск релевантных данных и их индексация являются сложными задачами.
• Недостаточное хранилище. Устаревшие ограничения резервного копирования вынуждают предприятия создавать дорогостоящие репликации, которые «привязывают» данные к одному поставщику хранилища и торговой марке.
• Недоступные данные: немасштабируемое программное обеспечение для резервного копирования не может быстро и безопасно передавать важные данные между хранилищами. Это затрудняет перенос данных из старого хранилища в новое.

Вывод

Неструктурированные данные могут показаться подавляющими из-за их неорганизованности и большого объема информации. Однако с ним можно просто обращаться, и различные данные можно получать с помощью искусственного интеллекта.

Лучше узнавайте своих конкурентов и клиентов. Возьмите на себя ответственность за свои неструктурированные данные и управляйте ими, чтобы получить информацию, которую можно использовать немедленно. Программное обеспечение для анализа на основе машинного обучения позволяет вам глубоко погрузиться в неструктурированные данные больших данных, чтобы увидеть общую картину или провести детальные исследования.

QuestionPro предлагает решения для каждой проблемы и отрасли, что делает его гораздо больше, чем просто программное обеспечение для проведения опросов. Для обработки данных у нас также есть такие системы, как наша исследовательская библиотека InsightsHub.

Организации по всему миру используют системы управления знаниями и решения, такие как InsightsHub, чтобы лучше управлять данными, минимизировать время, необходимое для получения информации, и повысить эффективность использования исторических данных при одновременном снижении затрат и повышении рентабельности инвестиций. Попробуйте QuestionPro сейчас!

УЧИТЬ БОЛЬШЕ