Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
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Gewinnung von Erkenntnissen mit unstrukturiertem Datenmanagement
80 % der Daten auf der Welt sind heute unstrukturiert, das weiterhin rasant wächst. Zur weiteren Veranschaulichung: Strukturierte Unternehmensdatenbanken können bis zu mehreren zehn Terabyte an Daten umfassen (einschließlich Backups und duplizierter Datensätze). Aber wenn wir über unstrukturierte Datensätze sprechen, wie sie beispielsweise von IoT-Geräten generiert werden, kann die Größe groß sein Exabyte (Millionen Terabyte). Dieses schiere Volumen und diese Komplexität sind Faktoren, die das unstrukturierte Datenmanagement (UDM) zu einer schwierigen Aufgabe machen.
Was sind unstrukturierte Daten?
Unstrukturierte Daten können als Daten in jeder Form definiert werden, die kein vordefiniertes Modell oder Format haben. Diese Art von Daten wird aus verschiedenen Quellen generiert, darunter Audiodateien, Videos, Bilder, Social-Media-Beiträge und Textdateien.
Die meisten Organisationen verfügen über solide Strategien zur Verwaltung und Analyse ihrer strukturierten Daten. Der wahre Wert liegt jedoch in der Bewältigung dieser neuen Welle halbstrukturierter Daten oder unstrukturierter Inhalte. In diesem Blogbeitrag werden die Grundlagen unstrukturierter Datenmanagementlösungen für IT-Teams und Geschäftsinhaber vorgestellt.
Möglichkeiten zur Verfügung
Die Nutzung großer Datenmengen kann Unternehmen viele Möglichkeiten eröffnen. Unternehmen können Informationen in neuen Dimensionen betrachten, indem sie unstrukturierte Daten analysieren und so die Entscheidungsfindung verbessern. Hier sind zwei Schlüsselbereiche, in denen die Verwaltung unstrukturierter Daten von Vorteil sein kann:
- Business Intelligence: Ein guter Ansatz für Business Intelligence besteht darin, interne und externe Daten für die Datenanalyse zu nutzen. Der Zugriff auf strukturierte Daten aus einer internen Datenbank ist einfach, aber die Verwendung von Informationen, die in APIs von Drittanbietern und im Web verfügbaren Open-Source-Datensätzen enthalten sind, ist eine Herausforderung. Dies liegt daran, dass Benutzer diese Daten verarbeiten müssen, bevor sie sie in ein BI-System einspeisen. Die Verwendung unstrukturierter Daten kann Ihnen jedoch dabei helfen, Informationen aus neuen Blickwinkeln zu bewerten. Sie können beispielsweise Engpässe in der Customer Buyer Journey Ihres Online-Shops identifizieren, indem Sie Kundeninteraktionen mit einem Tool wie Hotjar untersuchen. Mithilfe dieser Informationen können Sie das Gesamtdesign Ihrer Website verbessern und Call-to-Actions effektiver gestalten, was sich letztendlich positiv auf die Conversion-Rate auswirkt.
- Produktentwicklung: Jedes Unternehmen möchte lernen, wie es seinen Produktentwicklungsprozess verbessern kann. Dabei kann die Erfassung und Analyse unstrukturierter Daten hilfreich sein. Wenn Sie beispielsweise wissen, worüber Ihre Kunden in den sozialen Medien sprechen, können Sie mehr über deren Interessen und Verhaltensmuster erfahren. Anschließend kann Ihr Produktentwicklungsteam all diese Informationen nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen mit hoher Nachfrage auf den Markt zu bringen, was letztendlich zu höheren Umsätzen führt.
Extraktionswerkzeug
Unstrukturiertes Datenmanagement vs. strukturiertes Datenmanagement
Strukturierte Daten Die Verwaltung ist einfach und bequem, insbesondere weil diese Art von Daten gut organisiert und gut formatiert ist. Relationale Datenbankverwaltungssysteme und Schemageneratoren sind nur zwei Beispiele für die Hunderte verfügbarer Tools zum Speichern, Zugreifen und Verwalten strukturierter Daten.
Andererseits ist das unstrukturierte Datenmanagement (UDM) aufgrund des deutlich höheren Datenvolumens und des Fehlens eines konsistenten Formats nicht so einfach. Die meisten unstrukturierten Daten werden maschinell generiert (z. B. durch ein IoT-Gerät) und weisen keine ordnungsgemäße Formatierung und Konsistenz auf. Darüber hinaus macht die Verfügbarkeit weniger Tools und Techniken auch die Verwaltung unstrukturierter Daten zu einer Herausforderung. Trotz der damit verbundenen Komplikationen wird jedoch empfohlen, in die Verwaltung der unstrukturierten Datenspeicherung zu investieren. Langfristig kann Ihnen eine unstrukturierte Datenmanagementlösung eine Fülle aussagekräftiger Erkenntnisse liefern.
Einer der Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ist die Art der Informationen, die sie bereitstellen. Mit einer strukturierten Datenbank sind Sie auf lediglich beschreibende oder diagnostische Daten beschränkt. Bei unstrukturierten Daten können Sie jedoch Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens anwenden, um prädiktive und präskriptive Daten zu erhalten.
Erfolgreiche Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen jetzt unstrukturierte Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ansonsten mit herkömmlichen Daten verborgen sind Datenextraktion Techniken.
Schlüsselanforderungen
Die Verwaltung unstrukturierter Daten kann schwierig sein, aber der Einsatz der richtigen Techniken und Tools kann den Prozess vereinfachen. Im Folgenden sind zwei wichtige Anforderungen aufgeführt, die Sie für die Indizierung unstrukturierter Daten erfüllen müssen:
- Alles aufbewahren: Die erste wichtige Voraussetzung für die Verwaltung von Daten ist der Beginn der Speicherung alle Daten, die Sie generieren. Da die Kosten für die Datenspeicherung immer geringer werden, kann die langfristige Aufbewahrung von Daten bei Cloud-basierten Speicherlösungen nur ein paar Dollar pro Terabyte pro Jahr kosten.
- Daten vom Speicher trennen: Nachdem Sie alle diese Informationen gespeichert haben, besteht der nächste Schritt darin, diese Daten zu verwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Verwenden von On-Premise-Tools wie z ReportMiner, kann dir helfen Extrakt unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und integrieren mit Ihren strukturierten Daten, um alle Informationen für Ihre Datenanalysetools verfügbar zu haben.
Beispiel für ein unstrukturiertes Datenmanagement
Um zu veranschaulichen, wie diese Anforderungen bei der unstrukturierten Datenverwaltung helfen können, betrachten wir ein Beispiel. Angenommen, die XYZ Corporation sammelt Kundenverhaltensdaten aus Social Media- und Website-Heatmaps. Dies sind unstrukturierte Daten, die in PDF- und Excel-Dateien gespeichert sind.
Beispiele für unstrukturierte Daten aus einer Protokolldatei sind:
P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203
Sobald sie diese Informationen von verschiedenen Websites generieren, können sie Extrakt es mit ReportMiner und speichern Sie es zusammen mit anderen Kundeninformationen in einer lokalen Datenbank. Sie können diese Daten mit anderen in ihrer CRM-Lösung gespeicherten Kundendaten integrieren und sie dann einem Business-Intelligence-Tool zuführen, um wichtige Details über die Kundenbedürfnisse zu erfahren. Anhand dieser Informationen kann das Unternehmen seine Marketing- und Vertriebskampagne planen und strategisch ausrichten, um den Umsatz zu steigern.
Verwalten unstrukturierter Daten mit ReportMiner
Lösungen für die Verwaltung unstrukturierter Daten kann Unternehmen dabei helfen, durch bessere Einblicke und verbesserte Analysen den Weg zu einer effektiven Entscheidungsfindung aufzudecken. Durch die Nutzung aller verfügbaren Daten können Sie einen umfassenderen Überblick über Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Produkte gewinnen.
ReportMiner ist ein modernes On-Premise unstrukturiert Software zur Datenextraktion Entwickelt, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu extrahieren. Die Software kann Ihnen dabei helfen, den ansonsten komplexen Prozess von UDM zu vereinfachen, indem sie visuelle Benutzeroberflächen- und Automatisierungsfunktionen bietet.
