Uutislähetys: tiedon määrä maailmassa kasvaa. Yrityksesi tiedot kasvavat räjähdysmäisesti. Mutta tässä on todellinen uutinen: kaikki data ei ole samanlaista. Word-dokumenttien ja PowerPoint-pisteiden sisältämät tiedot ovat hyvin erilaisia kuin myyntipisteen tiedot tai puhelinnumeroluettelo. Data luokitellaan strukturoituun ja strukturoimattomaan dataan, ja jokainen luokitus vaikuttaa siihen, miten sitä kerätään, käsitellään ja analysoidaan.

Rakenteettoman datan maailmankaikkeus: Taulukkolaskentataulukoita pidemmälle

Tarkastellaan rakenteisen ja jäsentymättömän datan eroja, esimerkkejä kummastakin ja jäsentymättömän datan lisääntymisen aiheuttamia ongelmakohtia.

Strukturoimattoman tiedon haasteet ja mahdollisuudet

Strukturoitu data - tai määrällinen data - on tietotyyppiä, joka sopii hyvin relaatiotietokantaan. Se on hyvin organisoitua ja helposti analysoitavaa. Useimmat IT-henkilöstön jäsenet ovat tottuneet työskentelemään strukturoitujen tietojen kanssa.

Kun ajattelet strukturoitua dataa, ajattele asioita, jotka sopivat hyvin taulukkolaskentataulukkoon. Esimerkkejä ovat:

• Päivämäärät
• Puhelinnumerot
• Postinumerot
• Asiakkaiden nimet
• Tuotevarastot
• Myyntipisteen (POS) tapahtumatiedot

Sen luontaisen rakenteen ja järjestyksen ansiosta sitä on helppo kysyä ja analysoida. Yleisiä sovelluksia, jotka perustuvat relaatiotietokannoissa oleviin strukturoituihin tietoihin, ovat esimerkiksi CRM, ERP- ja POS-järjestelmät.

Strukturoimaton data - tai laadullinen data - on juuri päinvastaista. Se ei sovi mukavasti taulukkolaskentataulukkoon tai tietokantaan. Se voi olla tekstimuotoista tai ei-tekstimuotoista. Se voi olla ihmisen tai koneen tuottamaa.

Esimerkkejä strukturoimattomasta datasta ovat:

• Media: Ääni- ja videotiedostot, kuvat
• Tekstitiedostot: Word-dokumentit, PowerPoint-esitykset, sähköposti, chat-lokit.
• Sähköposti: Viestikenttä on kuitenkin jäsentymätön ja sitä on vaikea analysoida perinteisillä työkaluilla.
• Sosiaalinen media: Tiedot sosiaalisista verkostosivustoista, kuten Facebook, Twitter ja LinkedIn.
• Mobiilidata: Tekstiviestit, sijainnit
• Viestintä: Chat, puhelutallenteet

Nämä esimerkit ovat suurelta osin ihmisten tuottamia, mutta koneellisesti tuotettu tieto voi olla myös jäsentymätöntä: satelliittikuvat, tieteellinen tieto, valvontakuvat ja -videot, sääanturitiedot.

Datan kasvu ja jäsentymättömien tietojen merkitys

Ongelma on kaksijakoinen ja monimutkainen... Strukturoimaton data on tärkeää. Strukturoimattoman datan määrä kasvaa - ja kasvu kiihtyy. Tällä hetkellä asiantuntijoiden mukaan 80-90 prosenttia datasta on jäsentymätöntä. Katso tämä IDC:n kaavio:

Jos strukturoimattomalla tiedolla olisi vain vähäinen merkitys, sen määrällä ei olisi merkitystä. Rakenteettomalla tiedolla on kuitenkin arvoa. Myyntiehdotukset sisältävät älykkyyttä ja PowerPoint-esitykset mielenkiintoisia faktoja ja lukuja. Öljy- ja kaasuyhtiöiden paikkatietokuviin liittyy dollarin arvo.

Rakenteettoman datan kesyttäminen: M-Files pelastusoperaatioihin

Jos olisi mahdollista tai toteuttamiskelpoista muuttaa jäsentymätön data yhtäkkiä jäsennellyksi dataksi, älykkyyden luominen jäsentymättömästä datasta olisi helppoa, eikö niin? SE ON MAHDOLLISTA JA TOTEUTETTAVISSA.

Älykkään tiedonhallinta-alustan (IIM), kuten M-Files, avulla rakenteettomat tiedot ovat saatavilla, haettavissa ja käytettävissä. Yritykset tekevät tiedosta merkityksellistä soveltamalla metatiedon muodossa olevaa rakennetta. Metatieto on avain linnaan. Metatieto kuvaa, mitä tieto on, miten se liittyy muihin tietoihin, asiakirjojen keskeiset tietopisteet ja sen, mihin tiettyyn liiketoimintaprosessiin tieto sopii.

Älykkään tiedonhallinnan (IIM) voima

Kun strukturoimaton tieto on saatavilla, haettavissa, käytettävissä ja merkityksellistä, se muuttuu tiedoksi, jota yritys voi käyttää parempien päätösten tekemiseen. Organisaatiot voivat hyödyntää rakenteettoman datan voimaa IIM-alustan avulla.

Arvon vapauttaminen metatiedon ja tekoälyn avulla

Kun tähän lisätään vielä tekoäly ja koneoppiminen, rakenteettoman datan käyttö muuttuu voimakkaasti. Useat tekoälyteknologiat ovat saapumassa juuri sopivasti auttamaan yrityksiä lisäämään automaattisesti rakennetta tietoihinsa. Esim:

Luonnollisen kielen prosessointi, jonka avulla voidaan poimia keskeiset tietopisteet ja lopulta antaa merkitys liiketoiminta-asiakirjoille, sähköposteille, lehtiartikkeleille ja sosiaalisen median viesteille.
kuvantunnistusalgoritmit, joilla tunnistetaan ihmisiä, eläimiä tai muita kohteita digitaalisista kuvista ja videoista.
Puheesta tekstiksi -muunnos, jolla muunnetaan äänipuhe ja videosta poimittu ääni hakukelpoiseksi tekstiksi.

M-Files: Avaimesi jäsentymättömän tiedon oivalluksiin.

Kun on siis kyse strukturoidusta datasta ja strukturoimattomasta datasta, M-Files tarjoaa kaiken edellä mainitun älykkäällä tiedonhallinta-alustalla, jonka tekoäly mahdollistaa. Rakenteettoman datan ongelmaan on puututtava lopulta. Todellisessa mielessä ennemmin on tässä tapauksessa parempi ennemmin kuin myöhemmin.

Oletko valmis avaamaan jäsentymättömän datasi piilotetun arvon? Varaa ilmainen demo tai aloita ilmainen kokeilujakso jo tänään ja koe M-Files:n mullistava voima.