5 strategier for h?ndtering av ustrukturerte data

En av de st?rste utfordringene dagens selskaper st?r overfor er ? utnytte ustrukturerte data, digital informasjon som ikke kan lagres effektivt i relasjonsdatabaser fordi den ikke bruker forh?ndsdefinerte datamodeller.

De fleste selskaper har samlet enorme mengder ustrukturerte data, inkludert bilder, lyd- eller videoklipp, e-poster, sosiale medier, dokumenter og mer i ?revis. Og som s?dan sitter de p? en skattekiste av data som de ikke utnytter godt nok.

Alle disse dataene inneholder verdifull informasjon som kan hjelpe organisasjoner med ? ta bedre, mer informerte forretningsbeslutninger, forbedre sine prosesser og produkter, og operere mer effektivt.

Imidlertid, p? grunn av volumet, variasjonen og hastigheten til ustrukturerte data, finner ofte organisasjoner det vanskelig ? avdekke innsiktene de trenger for ? ta de beste forretningsbeslutningene. I tillegg er kvaliteten p? disse ustrukturerte dataene ikke like god som kvaliteten p? strukturerte data, noe som betyr at selskaper m? rense og berike dem for ? gj?re dem brukbare.

Utfordringer med h?ndtering av ustrukturerte data

Selskaper st?r overfor en rekke utfordringer n?r det gjelder ? h?ndtere sine ustrukturerte data. Disse inkluderer:

• Data lagret i siloer: Hver avdeling eller team samler inn sine egne data og lagrer dem i ulike formater og i forskjellige systemer. Imidlertid b?r bedrifter lagre sine data p? ett sted slik at arbeidstakere kan f? tilgang til dem raskt.
• Kvaliteten p? dataene: Ustrukturerte data m? ofte renses f?r de kan organiseres. Det kan v?re utfordrende for selskaper ? rense og forberede store mengder data; imidlertid er datavask n?dvendig for ? f? mest mulig ut av dataene.
• Kostnader ved data: Ettersom organisasjonenes ustrukturerte data ?ker, m? de lagre det et sted, noe som ?ker kostnadene ved ? h?ndtere dataene. Selskaper b?r komprimere dataene sine for ? redusere mengden lagring og minimere plassen de vil bruke. Dette hjelper organisasjoner med ? h?ndtere dataene sine effektivt og holde kostnadene nede.

Hvorfor selskaper burde h?ndtere sine ustrukturerte data

Selskaper kan bruke ustrukturerte data til ? analysere kunders sosiale medieadferd for ? hjelpe dem med ? utvikle mer m?lrettede markedsf?ringskampanjer, for eksempel ved ? identifisere demografien til kunder som snakker om visse produkter. Organisasjoner kan ogs? analysere lydopptak fra kundesentre for ? avdekke markedsinnsikt.

? ha en god strategi for datah?ndtering for ? samle, organisere og analysere ustrukturerte data kan hjelpe bedrifter med ? ?ke produktiviteten fordi ansatte vet hvor dataene de trenger er plassert. Arbeidere kan enkelt s?ke i disse dataene fordi alt er p? ett sted.

I tillegg kan selskaper som bruker verkt?y for ? analysere ustrukturerte data i sanntid, raskt oppdage kritiske problemer og iverksette tiltak for ? l?se dem. Og organisasjoner som sikrer at deres ustrukturerte data er organisert og oppdatert, er bedre i stand til ? opprettholde samsvar med gjeldende standarder og forskrifter.

Bunnlinjen: Organisasjoner som effektivt h?ndterer sine ustrukturerte data, kan hente mer verdi fra disse dataene og oversette det til forretningsmuligheter.

Her er fem strategier for ? hjelpe organisasjoner med ? h?ndtere sine ustrukturerte data:

Kjenn dine data

For effektivt ? h?ndtere sine ustrukturerte data, m? selskaper f?rst forst? sine data og etablere innsyn i slike ting som:

• Hvor mye data de har
• Hvem som eier dataene
• Hvem som har tilgang til dataene
• Hvor gamle dataene er
• Hvor dataene er lagret
• Hvilke typer informasjon dataene inneholder
• Hva det koster ? lagre dataene

Denne innsikten er n?kkelen siden ustrukturerte data typisk er huset i datasiloer, noe som betyr at hver avdeling lagrer sin egen lyd, video, dokumenter, applikasjonsdata, rapporter osv., noe som gj?r det vanskelig ? dele p? tvers av virksomheten. Hvis selskaper ikke vet hvilke ustrukturerte data de har, kan de ikke ta informerte beslutninger om hvordan de skal h?ndtere dem.

Rengj?r dine data

Organisasjoner m? rense sine ustrukturerte data f?r de kan organisere dem. Dupliserte, up?litelige, utdaterte eller un?yaktige data f?rer til data av d?rlig kvalitet som vil endre resultatene n?r organisasjoner analyserer sine ustrukturerte data. Det er kritisk for bedrifter ? rense sine ustrukturerte data for ? f? mest mulig ut av dem.

Bedrifter b?r bruke verkt?y for datarensing (ogs? kalt datavasking) og skrubbing for ? bli kvitt foreldede, redundante, un?yaktige, ufullstendige og/eller irrelevante data. Eliminering av denne overfl?dige dataen gj?r det enklere for bedrifter ? sortere og vurdere de relevante dataene i systemene sine. Rensing av ustrukturerte data gj?r det enklere for organisasjoner ? h?ndtere dataene, da det ogs? fikser strukturelle feil og skrivefeil.

Forbedre dine data

Dataforbedring ?ker n?yaktigheten av dataanalyse ved ? kombinere organisasjoners data med ytterligere data fra andre kilder, inkludert eksterne tredjepartskilder. Dette lar bedrifter samle flere datapunkter for ? muliggj?re mer informert beslutningstaking ved ? forbedre de eksisterende dataene. ? berike data, eller ? legge til data i data, bringer struktur til ustrukturerte data, forbedrer p?liteligheten og gj?r dem mer verdifulle.

Organsier og katalogiser dataene dine

For ? raskt hente de dataene de trenger, b?r bedrifter organisere og katalogisere sine ustrukturerte data. Det finnes mange skybaserte innholdsstyringssystemer som automatiserer organisering, katalogisering og lagring av ustrukturerte datafiler, noe som gj?r det enkelt for brukere ? f? tilgang til og s?ke i dataene. Siden dette er en enkel l?sning ? implementere, b?r bedrifter vurdere denne strategien n?r det gjelder ? h?ndtere sine ustrukturerte data.

Bruk standardbaserte datastyringsverkt?y

Bedrifter b?r velge verkt?y for ? h?ndtere sine ustrukturerte data som er basert p? standarder. Dette sikrer at de kan migrere dataene sine fra én plattform til en annen uten ? v?re avhengig av spesifikke leverand?rer for ? muliggj?re denne funksjonaliteten. ? h?ndtere ustrukturerte data med styringsverkt?y basert p? standarder er spesielt viktig med tanke p? at dataplattformer og verkt?y stadig utvikler seg.