Dane nieustrukturyzowane: 5 strategii zarz?dzania

Jednym z najwi?kszych wyzwań dla wspó?czesnych firm jest próba wykorzystania danych nieustrukturyzowanych. S? to informacje cyfrowe, które nie mog? by? efektywnie przechowywane przez relacyjne bazy danych z powodu braku ustalonych modeli danych.

Mimo to wi?kszo?? firm od lat gromadzi ogromne ilo?ci danych niestrukturalnych, w tym obrazów, klipów audio lub wideo, e-maili, postów w mediach spo?eczno?ciowych, dokumentów i innych. Jest to prawdziwa kopalnia wiedzy, której przedsi?biorstwa niestety nie wykorzystuj? w pe?ni.

Wszystkie wymienione dane zawieraj? bowiem cenne informacje, pomocne w podejmowaniu lepszych, bardziej ?wiadomych decyzji biznesowych, jak równie? w udoskonalaniu procesów i produktów czy podnoszeniu efektywno?ci dzia?ań.

Jednak — ze wzgl?du na obj?to??, ró?norodno?? i szybko?? nap?ywu danych niestrukturalnych — organizacje cz?sto maj? trudno?ci z wyci?ganiem z nich wniosków niezb?dnych do podejmowania lepszych decyzji biznesowych.

Problemy stwarza tak?e fakt, ?e dane nieustrukturyzowane nie posiadaj? tak dobrej jako?ci, jak dane ustrukturyzowane. Firmy musz? je wi?c oczyszcza? i wzbogaca?, aby by?y u?yteczne.

Wyzwania zwi?zane z zarz?dzaniem nieustrukturyzowanymi danymi

Firmy napotykaj? szereg wyzwań zwi?zanych z zarz?dzaniem danymi niestrukturalnymi. Do najwa?niejszych z nich nale??:

• Dane przechowywane w silosach — Ka?dy dzia? lub zespó? zazwyczaj zbiera w?asne dane i przechowuje je w ró?nych formatach oraz systemach. Tymczasem przedsi?biorstwa powinny magazynowa? dane w jednym miejscu, aby pracownicy mogli szybko uzyska? do nich dost?p.
• Jako?? danych — Dane nieustrukturyzowane cz?sto wymagaj? oczyszczenia, zanim mog? zosta? zorganizowane. A oczyszczenie i przygotowanie ogromnych ilo?ci danych stanowi du?e wyzwanie dla firm. Nale?y je jednak podj??, aby w pe?ni wykorzysta? potencja? posiadanych informacji.
• Koszty przechowywania danych — W miar? jak ilo?? danych niestrukturalnych ro?nie, konieczne staje si? ich przechowywanie, co zwi?ksza ogólny koszt zarz?dzania nimi. Dlatego firmy powinny kompresowa? dane, aby zredukowa? ilo?? potrzebnej przestrzeni magazynowej i minimalizowa? zajmowan? przestrzeń. Pomaga to w efektywnym zarz?dzaniu i kontroli kosztów zwi?zanych z utrzymaniem zbiorów danych.

Dlaczego firmy powinny zarz?dza? swoimi nieustrukturyzowanymi danymi?

Firmy mog? wykorzysta? nieustrukturyzowane dane do analizy zachowań klientów w mediach spo?eczno?ciowych, co pomo?e im opracowa? bardziej ukierunkowane kampanie marketingowe (np. poprzez identyfikacj? demografii klientów rozmawiaj?cych o okre?lonych produktach).

Poza tym przedsi?biorstwa mog? równie? analizowa? nagrania audio z centrów kontaktowych, aby wyci?gn?? wnioski marketingowe.

Co wi?cej, dobrze opracowana strategia zarz?dzania danymi, która obejmuje ich zbieranie, organizowanie i analizowanie, mo?e tak?e zwi?kszy? produktywno??.

Dlaczego? Poniewa? pracownicy wiedz?, gdzie znajduj? si? potrzebne dane. Mog? wi?c ?atwo je przeszukiwa?, bo wszystkie zosta?y zgromadzone w jednym miejscu.

Ponadto firmy, które korzystaj? z narz?dzi do analizy danych niestrukturalnych w czasie rzeczywistym (np. wykorzystuj?cych AI i uczenie maszynowe), s? w stanie szybko wykrywa? krytyczne problemy i podejmowa? dzia?ania w celu ich rozwi?zania.

Dbanie o to, aby dane nieustrukturyzowane by?y zorganizowane i aktualne, pozwala tak?e lepiej przestrzega? obowi?zuj?cych standardów i regulacji.

W skrócie: organizacje, które skutecznie zarz?dzaj? swoimi danymi niestrukturalnymi, czerpi? z nich wi?ksz? warto??, co przek?ada si? na mo?liwo?ci biznesowe.

Poni?ej przedstawiamy pi?? strategii, które pomog? przedsi?biorstwom zarz?dza? danymi niestrukturalnymi:

Znajomo?? danych

Aby skutecznie zarz?dza? danymi niestrukturalnymi, firmy musz? najpierw zrozumie? swoje dane i uzyska? wgl?d w takie aspekty, jak:

• Ile maj? danych?
• Kto jest w?a?cicielem danych?
• Kto ma dost?p do danych?
• Jaki jest wiek danych?
• Gdzie dane s? przechowywane?
• Jakie informacje zawieraj??
• Jakie s? koszty ich przechowywania?

Jest to kluczowe, poniewa? dane nieustrukturyzowane zazwyczaj przechowuje si? w silosach danych, co oznacza, ?e ka?dy dzia? magazynuje swoje w?asne pliki audio, wideo, dokumenty, dane aplikacji, raporty itd.

Taka praktyka utrudnia dzielenie si? nimi w ca?ym przedsi?biorstwie.

Je?eli firma nie wie, jakie ma dane niestrukturalne, nie mo?e podejmowa? ?wiadomych decyzji dotycz?cych ich zarz?dzania.

(Przeczytaj tak?e: Silosy danych: czym s? i jak sobie z nimi radzi?)

Czyszczenie danych

Organizacje musz? oczy?ci? swoje dane nieustrukturyzowane, zanim b?d? mog?y je zorganizowa? w zbiory danych. Zduplikowane, niewiarygodne, przestarza?e lub nie?cis?e dane prowadz? bowiem do niskiej jako?ci wyników analizy.

Dlatego oczyszczanie danych niestrukturalnych jest kluczowe, aby w pe?ni wykorzysta? ich potencja?.

Firmy powinny wi?c korzysta? z narz?dzi do czyszczenia danych, aby pozby? si? przestarza?ych, niepotrzebnych, nie?cis?ych, niekompletnych i/lub nieistotnych danych. Usuni?cie ich u?atwi sortowanie i ocen? istotnych informacji w systemie.

Oczyszczanie danych niestrukturalnych usprawnia zarz?dzanie nimi, poniewa? naprawia równie? b??dy strukturalne i literówki.

Wzbogacanie danych

Wzbogacanie danych poprawia dok?adno?? analiz poprzez ??czenie danych organizacji z dodatkowymi danymi z innych ?róde?, w tym od zewn?trznych podmiotów trzecich.

Dzi?ki temu firmy mog? gromadzi? wi?cej punktów danych, co umo?liwia podejmowanie bardziej ?wiadomych decyzji poprzez ulepszanie istniej?cych informacji.

Wzbogacanie danych (czyli dodawanie danych do danych) nadaje struktur? danym niestrukturalnym, co poprawia ich wiarygodno?? i zwi?ksza warto??. Staj? si? wi?c niemal tak samo pomocne, jak ustrukturyzowane dane.

Porz?dkowanie i katalogowanie danych

Aby szybko odzyska? potrzebne dane, firmy powinny organizowa? i katalogowa? swoje dane niestrukturalne.

Istnieje wiele opartych na chmurze systemów zarz?dzania tre?ci?, które automatyzuj? organizowanie, katalogowanie i przechowywanie plików danych niestrukturalnych, co u?atwia u?ytkownikom dost?p do nich i wyszukiwanie potrzebnych informacji.

Poniewa? jest to ?atwe do wdro?enia rozwi?zanie, firmy powinny rozwa?y? t? strategi? przy zarz?dzaniu danymi niestrukturalnymi.

Korzystanie ze standaryzowanych narz?dzi do zarz?dzania danymi

Firmy powinny wybiera? narz?dzia oparte na standardach do zarz?dzania danymi niestrukturalnymi.

Zapewniaj? one bowiem mo?liwo?? migracji danych z jednej platformy na inn? bez polegania na konkretnych dostawcach w celu aktywowania tej funkcjonalno?ci.

Zarz?dzanie danymi niestrukturalnymi za pomoc? narz?dzi standaryzowanych jest szczególnie wa?ne, gdy we?miemy pod uwag?, ?e platformy i narz?dzia danych stale si? rozwijaj?. Oferuj? wi?c coraz lepsze sposoby przetwarzania big data.

Podsumowanie

Ka?da z opisanych w artykule strategii u?atwia obs?ug? nieustrukturyzowanych danych, czyni?c z nich ?ród?o dodatkowych i u?ytecznych informacji, które mo?na wykorzysta? do lepszego zarz?dzania firm?.

Wdro?enie tych rozwi?zań sprawia, ?e dane nieustrukturyzowane staj? si? równie pomocne, co dane strukturalne czy dane cz??ciowo ustrukturyzowane.

W efekcie przedsi?biorstwo mo?e zyska? przewag? konkurencyjn?, poniewa? b?dzie podejmowa? lepsze decyzje biznesowe na podstawie wniosków wyci?gni?tych z dodatkowych zbiorów danych.