Unstrukturiertes Datenmanagement: Herausforderungen und Chancen erklärt

By |2022-05-16T07:06:32+00:00April 23rd, 2020|

80 % der Daten in der heutigen Welt sind unstrukturiert, und diese Zahl wächst weiterhin schnell. Um diese Statistik weiter zu veranschaulichen, können strukturierte Unternehmensdatenbanken aus bis zu zehn Terabyte an Daten bestehen (einschließlich Backups und duplizierter Aufzeichnungen). 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.

Unstrukturierte-Daten-Verwaltung

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten können als Daten in beliebiger Form definiert werden, die kein vordefiniertes Modell oder Format haben. Diese Art von Daten wird aus verschiedenen Quellen generiert, einschließlich Audio, Video, Bildern und Text.

Die meisten Unternehmen verfügen über solide Strategien zur Verwaltung und Analyse ihrer strukturierten Daten, aber der wahre Wert liegt in der Verwaltung dieser neuen Welle halbstrukturierter Daten oder unstrukturierter Inhalte. Dieser Blogbeitrag stellt die Grundlagen unstrukturierter Datenverwaltungslösungen für IT-Teams und Geschäftsinhaber vor.

Möglichkeiten zur Verfügung

Die Möglichkeit, große Datenmengen – unstrukturiertes Datenmanagement – ​​zu nutzen und zu nutzen, kann Unternehmen viele Möglichkeiten eröffnen. Durch die Analyse unstrukturierter Daten können Unternehmen Informationen in neuen Dimensionen anzeigen, die die Entscheidungsfindung erheblich verbessern. Hier sind zwei Schlüsselbereiche, in denen die Verwaltung unstrukturierter Daten von Vorteil sein kann:

  1. Business Intelligence: Ein guter Ansatz für Business Intelligence besteht darin, Daten sowohl aus internen als auch aus externen Quellen für die Datenanalyse zu verwenden. Es ist einfach, auf strukturierte Daten aus einer internen Datenbank zuzugreifen, aber die Verwendung von Informationen, die in APIs von Drittanbietern und im Internet verfügbaren Open-Source-Datensätzen eingeschlossen sind, ist eine Herausforderung. Denn diese Daten müssen aufbereitet werden, bevor sie in ein BI-System eingespeist werden. Die Verwendung unstrukturierter Daten kann Ihnen jedoch 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. Sie können seine Informationen verwenden, um das Gesamtdesign Ihrer Website zu verbessern und Call-to-Actions effektiver zu gestalten, was sich letztendlich positiv auf die Conversion-Rate auswirkt.
  2. Produktentwicklung: Jedes Unternehmen möchte lernen, wie es seinen Produktentwicklungsprozess verbessern kann. Das Erfassen und Analysieren unstrukturierter Daten kann dabei helfen. Wenn Sie beispielsweise wissen, worüber Ihre Kunden in sozialen Medien gesprochen haben, können Sie mehr über ihre Interessen und Verhaltensmuster erfahren. All diese Informationen können von Ihrem Produktentwicklungsteam verwendet werden, um neue Produkte und Dienstleistungen mit hoher Nachfrage auf den Markt zu bringen, die letztendlich zu höheren Umsätzen führen.

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 auf 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. über ein IoT-Gerät), sodass es an der richtigen Formatierung und Konsistenz mangelt. Darüber hinaus macht die Verfügbarkeit weniger Tools und Techniken das unstrukturierte Datenmanagement zu einer Herausforderung. Es wird jedoch empfohlen, trotz der Komplikationen in die Verwaltung unstrukturierter Datenspeicher zu investieren, da eine unstrukturierte Datenverwaltungslösung Ihnen langfristig eine Fülle aussagekräftiger Erkenntnisse liefern kann.

Einer der Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ist die Art der Informationen, die sie bereitstellen. Bei strukturierten Daten beschränken Sie sich nur auf beschreibende oder diagnostische Daten. Bei unstrukturierten Daten können Sie jedoch Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen 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, der Prozess kann jedoch durch den Einsatz der richtigen Techniken und Tools vereinfacht werden. Im Folgenden sind zwei wichtige Anforderungen aufgeführt, die Sie für die Indizierung unstrukturierter Daten erfüllen müssen:

  1. Alles aufbewahren: Die erste wichtige Voraussetzung für die Verwaltung von Daten ist der Beginn der Speicherung Alle Daten, die Sie generieren, egal in welcher Form oder woher sie stammen. Da die Kosten für das Speichern von Daten immer günstiger werden, kann die langfristige Aufbewahrung von Daten bei Cloud-basierten Speicherlösungen nur ein paar Dollar pro Terabyte pro Jahr kosten.
  2. 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 es mit Ihren strukturierten Daten, so dass Sie alle Informationen für Ihre Datenanalysetools zur Verfügung 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 in einer lokalen Datenbank, in der auch andere Kundeninformationen gespeichert sind. Sie können diese Daten in andere Kundendaten integrieren, die in ihrer CRM-Lösung gespeichert sind, und sie dann einem Business Intelligence-Tool zuführen, um wichtige Details zu ihren Kundenanforderungen zu erfahren. Mithilfe dieser Informationen kann das Unternehmen dann seine Marketing- und Vertriebskampagne planen und strategisieren, um den Umsatz zu steigern.

Verwalten unstrukturierter Daten mit ReportMiner

Unstrukturierte Datenverwaltungslösungen können Unternehmen dabei helfen, den Weg zu einer effektiven Entscheidungsfindung durch bessere Einblicke und verbesserte Analysen aufzudecken. Sie können Ihnen helfen, einen breiteren Überblick über Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Produkte zu erhalten, indem Sie alle verfügbaren Daten nutzen.

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.