5 strategier f?r hantering av ostrukturerad data

En av de st?rsta utmaningarna f?r dagens f?retag ?r att f?rs?ka utnyttja ostrukturerad data, digital information som inte kan lagras effektivt i relationsdatabaser eftersom den inte anv?nder f?rdefinierade datamodeller.

De flesta f?retag har samlat p? sig enorma m?ngder ostrukturerad data, inklusive bilder, ljud- och videoklipp, e-post, sociala medier, dokument och mycket annat i flera ?r. Det inneb?r att de sitter p? en skatt av data som de inte anv?nder p? ett bra s?tt.

Alla dessa data inneh?ller v?rdefull information som kan hj?lpa organisationer att fatta b?ttre och mer v?lgrundade aff?rsbeslut, f?rb?ttra sina processer och produkter samt arbeta mer effektivt.

Men p? grund av volymen, variationen och hastigheten hos ostrukturerade data har organisationer ofta sv?rt att f? fram de insikter de beh?ver f?r att fatta de b?sta aff?rsbesluten. Dessutom ?r kvaliteten p? dessa ostrukturerade data inte lika bra som kvaliteten p? strukturerade data, vilket inneb?r att f?retagen m?ste rensa och berika dem f?r att g?ra dem anv?ndbara.

Utmaningar vid hantering av ostrukturerad data

F?retag st?r inf?r ett antal utmaningar n?r det g?ller att hantera sina ostrukturerade data. Bland dessa kan n?mnas:

• Data lagras i silos: Varje avdelning eller team samlar vanligtvis in sina egna data och lagrar dem i olika format och i olika system. F?retag b?r dock lagra sina data p? en och samma plats s? att medarbetarna snabbt kan komma ?t dem.
• Kvaliteten p? data: Ostrukturerad data beh?ver ofta rensas innan den kan organiseras. Det kan vara sv?rt f?r f?retag att st?da och f?rbereda stora m?ngder data, men datast?dning ?r n?dv?ndigt f?r att f? ut mesta m?jliga av datan.
• Kostnader f?r data: N?r organisationers ostrukturerade data ?kar m?ste de lagra dem n?gonstans, vilket ?kar kostnaderna f?r att hantera deras data. F?retag b?r komprimera sina data f?r att minska lagringsm?ngden och minimera det utrymme de anv?nder. Detta hj?lper organisationer att hantera sina data effektivt och h?lla kostnaderna nere.

Varf?r f?retag b?r hantera sina ostrukturerade data

F?retag kan anv?nda ostrukturerade data f?r att analysera kundernas beteende p? sociala medier f?r att utveckla mer riktade marknadsf?ringskampanjer, till exempel genom att identifiera demografin f?r kunder som pratar om vissa produkter. Organisationer kan ocks? analysera ljudinspelningar fr?n kontaktcenter f?r att uppt?cka marknadsf?ringsinsikter.

En bra datahanteringsstrategi f?r att samla in, organisera och analysera ostrukturerad data kan hj?lpa f?retag att ?ka produktiviteten eftersom medarbetarna vet var de data de beh?ver finns. Medarbetarna kan enkelt s?ka efter data eftersom allt finns p? ett och samma st?lle.

F?retag som anv?nder verktyg f?r att analysera ostrukturerade data i realtid kan dessutom snabbt uppt?cka kritiska problem och vidta ?tg?rder f?r att l?sa dem. Och organisationer som ser till att deras ostrukturerade data ?r organiserade och uppdaterade har b?ttre f?ruts?ttningar att f?lja g?llande standarder och best?mmelser.

Slutsatsen ?r att Organisationer som hanterar sina ostrukturerade data effektivt kan utvinna mer v?rde ur dessa data och omvandla dem till aff?rsm?jligheter.

H?r ?r fem strategier som hj?lper organisationer att hantera sina ostrukturerade data:

1. K?nn till dina data

F?r att effektivt kunna hantera ostrukturerade data m?ste f?retagen f?rst f?rst? sina data och skapa insyn i t.ex:

• Hur mycket data de har
• Vem som ?ger data
• Vem som har tillg?ng till data
• Hur gamla data ?r
• Var data lagras
• Vilka typer av information som data inneh?ller
• Vad det kostar att lagra data

Denna insyn ?r viktig eftersom ostrukturerad data vanligtvis lagras i datasilos, vilket inneb?r att varje avdelning lagrar sitt eget ljud, video, dokument, applikationsdata, rapporter etc., vilket g?r det sv?rt att dela den inom hela verksamheten. Om f?retag inte vet vilka ostrukturerade data de har kan de inte fatta v?lgrundade beslut om hur de ska hanteras.

2. St?da dina data

Organisationer m?ste rensa sina ostrukturerade data innan de kan organisera dem. Duplicerade, otillf?rlitliga, f?r?ldrade eller felaktiga data leder till data av d?lig kvalitet som kommer att f?r?ndra resultaten n?r organisationer analyserar sina ostrukturerade data. Att st?da sina ostrukturerade data ?r avg?rande f?r att f?retagen ska f? ut mesta m?jliga av sina ostrukturerade data.

F?retagen b?r anv?nda datareng?ring (?ven kallad data cleansing) och scrubbing-verktyg f?r att bli av med f?r?ldrade, ?verfl?diga, felaktiga, ofullst?ndiga och/eller irrelevanta data. Genom att eliminera ?verskottsdata kan f?retagen l?ttare sortera och bed?ma relevanta data i sina system. Att rensa ostrukturerad data g?r det l?ttare f?r organisationer att hantera data eftersom det ocks? ?tg?rdar strukturella fel och stavfel.

3. Berika dina data

Databerikning f?rb?ttrar noggrannheten i dataanalysen genom att kombinera organisationens data med ytterligare data fr?n andra k?llor, inklusive externa tredjepartsk?llor. P? s? s?tt kan f?retagen samla in fler datapunkter och fatta mer v?lgrundade beslut genom att f?rb?ttra befintliga data. Genom att berika data, eller l?gga till data till data, struktureras ostrukturerad data, vilket f?rb?ttrar dess tillf?rlitlighet och g?r den mer v?rdefull.

4. Organisera och katalogisera dina data

F?r att snabbt kunna h?mta de data som beh?vs b?r f?retag organisera och katalogisera sina ostrukturerade data. Det finns m?nga molnbaserade inneh?llshanteringssystem som automatiserar organisering, katalogisering och lagring av ostrukturerade datafiler, vilket g?r det enkelt f?r anv?ndare att komma ?t och s?ka i data. Eftersom detta ?r en enkel l?sning att implementera b?r f?retag ?verv?ga denna strategi n?r det g?ller att hantera sina ostrukturerade data.

5. Anv?nd standardbaserade verktyg f?r datahantering

F?retag b?r v?lja verktyg f?r att hantera ostrukturerad data som ?r baserade p? standarder. Detta s?kerst?ller att de kan migrera sina data fr?n en plattform till en annan utan att beh?va f?rlita sig p? specifika leverant?rer f?r att m?jligg?ra denna funktionalitet. Att hantera ostrukturerad data med standardbaserade hanteringsverktyg ?r s?rskilt viktigt med tanke p? att dataplattformar och verktyg st?ndigt utvecklas.