Vad är strukturerad respektive ostrukturerad data?

Nyhetsflash: Mängden data i världen växer. Din affärsdata exploderar. Men här är den verkliga nyheten: All data är inte skapad lika. Data i Word-dokument och PowerPoints är helt annorlunda än data från försäljningsställen eller en telefonkatalog. Data klassificeras som strukturerad data respektive ostrukturerad data och varje klassificering har betydelse för hur den samlas in, bearbetas och analyseras.

Universum för ostrukturerad data: Bortom kalkylblad

Låt oss undersöka skillnaderna mellan strukturerad och ostrukturerad data, exempel på var och en och de smärtpunkter som utlöses av den kraftiga ökningen av ostrukturerad data.

Utmaningar och möjligheter med ostrukturerad data

Strukturerad data - eller kvantitativ data - är den typ av data som passar bra in i en relationsdatabas. Den är välorganiserad och lätt att analysera. De flesta IT-personal är vana vid att arbeta med strukturerad data.

När du tänker på strukturerad data tänker du på saker som skulle passa bra i ett kalkylblad. Några exempel är:

• Datum
• Telefonnummer
• Postnummer
• Namn på kunder
• Varulager
• Transaktionsinformation från försäljningsstället (POS)

Dess inneboende struktur och ordning gör den enkel att söka och analysera. Vanliga applikationer som förlitar sig på strukturerad data i relationsdatabaser är CRM, ERP- och POS-system.

Ostrukturerade data - eller kvalitativa data - är raka motsatsen. De passar inte in i ett kalkylblad eller en databas. De kan vara textuella eller icke-textuella. De kan vara genererade av människor eller maskiner.

Exempel på ostrukturerad data är

• Medier: Ljud- och videofiler, bilder
• Textfiler: Word-dokument, PowerPoint-presentationer, e-post, chattloggar
• E-post: Det finns en viss intern metadatastruktur, så det kallas ibland halvstrukturerat, men meddelandefältet är ostrukturerat och svårt att analysera med traditionella verktyg.
• Sociala medier: Data från sociala nätverkssajter som Facebook, Twitter och LinkedIn
• Mobila data: Textmeddelanden, platser
• Kommunikation: Chatt, inspelningar av samtal

Dessa exempel är till stor del mänskligt genererade, men maskingenererade data kan också vara ostrukturerade: satellitbilder, vetenskapliga data, övervakningsbilder och video, data från vädersensorer.

Datatillväxt och betydelsen av ostrukturerade insikter

Här är det tvåfaldiga, förvärrade problemet... Ostrukturerad data är viktig. Volymen av ostrukturerad data växer - och tillväxten accelererar. Just nu menar experter att 80-90 % av alla data är ostrukturerade. Kolla in den här grafen från IDC:

Om ostrukturerad data var av minimal betydelse skulle det inte spela någon roll hur mycket det fanns av den. Men det finns ett värde i ostrukturerad data. Det finns intelligens i försäljningsförslagen och intressanta fakta och siffror i PowerPoint-presentationerna. Det finns ett dollarbelopp kopplat till de geospatiala bilderna för olje- och gasföretag.

Att tämja det ostrukturerade datamonster: M-Files till undsättning

Om det vore möjligt eller genomförbart att plötsligt omvandla ostrukturerad data till strukturerad data, då skulle det vara enkelt att skapa intelligens från ostrukturerad data, eller hur? DET ÄR MÖJLIGT OCH GENOMFÖRBART.

Med en plattform för intelligent informationshantering (IIM) som M-Files blir ostrukturerade data tillgängliga, sökbara och användbara. Genom att tillämpa struktur i form av metadata gör företagen denna information relevant. Metadata är nyckeln till slottet. Den beskriver vad data handlar om, hur den hänger samman med annan data, viktiga uppgifter i dokumenten och var i en viss affärsprocess data passar in.

Styrkan i intelligent informationshantering (IIM)

När ostrukturerade data är tillgängliga, sökbara, åtkomliga och relevanta omvandlas de till information som ett företag kan använda för att fatta bättre beslut. Med en IIM-plattform kan företag i princip utnyttja kraften i ostrukturerad data.

Frigör värde med metadata och AI

Lägg därtill artificiell intelligens och maskininlärning, och du har en kraftfull omvandling som sker med ostrukturerad data. Flera tekniker för artificiell intelligens (AI) kommer precis i rätt tid för att hjälpa företag att automatiskt lägga till struktur i sina data. Ett exempel på detta är

Naturlig språkbehandling för att extrahera viktiga datapunkter och i slutändan ge affärsdokument, e-postmeddelanden, tidningsartiklar och inlägg på sociala medier en mening
Algoritmer för mönsterigenkänning för att identifiera människor, djur eller andra objekt i digitala bilder och videor
Tal-till-text-konvertering för att konvertera ljud och ljud som extraherats från video till sökbar text

M-Files: Nyckeln till insikter i ostrukturerade data

När det gäller strukturerade data kontra ostrukturerade data M-Files allt detta genom en intelligent plattform för informationshantering som bygger på artificiell intelligens. Förr eller senare måste du ta itu med problemet med ostrukturerade data. I det här fallet gäller det verkligen att det är bättre att ta itu med det tidigare än senare.

Är du redo att ta tillvara det dolda värdet i dina ostrukturerade data? Boka en kostnadsfri demonstration eller börja din kostnadsfria provperiod redan idag för att uppleva den omvälvande kraften i M-Files.