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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

    Extracción de conocimientos con gestión de datos no estructurados

    3rd septiembre, 2024

    El 80% de los datos en el mundo actual no están estructurados, que continúa creciendo rápidamente. Para ilustrar más, las bases de datos empresariales estructuradas pueden constar de hasta decenas de terabytes de datos (incluidas copias de seguridad y registros duplicados). Pero cuando hablamos de conjuntos de datos no estructurados, como los generados a partir de dispositivos IoT, el tamaño puede estar en exabytes (millones de terabytes). Este gran volumen y complejidad son factores que hacen que la gestión de datos no estructurados (UDM) sea una tarea difícil.

    Gestión de datos no estructurados

    ¿Qué son los datos no estructurados?

    Los datos no estructurados se pueden definir como datos en cualquier forma que no tengan un modelo o formato predefinido. Este tipo de datos se genera a partir de varias fuentes, incluidos archivos de audio, videos, imágenes, publicaciones en redes sociales y archivos de texto.

    La mayoría de las organizaciones tienen estrategias sólidas para administrar y analizar sus datos estructurados. Pero el valor real radica en administrar esta nueva ola de datos semiestructurados o contenido no estructurado. Esta publicación de blog presenta los fundamentos de las soluciones de administración de datos no estructurados para equipos de TI y propietarios de negocios.

    Oportunidades disponibles

    Aprovechar y utilizar grandes volúmenes de datos puede abrir muchas oportunidades para las organizaciones. Las empresas pueden ver información en nuevas dimensiones mediante el análisis de datos no estructurados, lo que mejora la toma de decisiones. Aquí hay dos áreas clave en las que la gestión de datos no estructurados puede ser beneficiosa:

    1. Inteligencia de negocios: Un buen enfoque de la inteligencia empresarial es utilizar datos internos y externos para el análisis de datos. Es fácil acceder a datos estructurados desde una base de datos interna, pero usar información atrapada en API de terceros y conjuntos de datos de código abierto disponibles en la web es un desafío. Esto se debe a que los usuarios tienen que procesar estos datos antes de introducirlos en un sistema de BI. Sin embargo, el uso de datos no estructurados puede ayudarlo a evaluar la información desde nuevos ángulos. Por ejemplo, puede identificar cuellos de botella en el recorrido de compra del cliente de su tienda en línea estudiando las interacciones de los clientes con una herramienta como Hotjar. Puede usar esta información para mejorar el diseño general de su sitio web y hacer que las llamadas a la acción sean más efectivas, lo que en última instancia tendrá un impacto positivo en la tasa de conversión.
    2. Desarrollo de productos: Toda organización quiere aprender cómo mejorar su proceso de desarrollo de productos. Capturar y analizar datos no estructurados puede ayudar con esto. Por ejemplo, si sabe de qué hablan sus clientes en las redes sociales, puede aprender más sobre sus intereses y patrones de comportamiento. Luego, su equipo de desarrollo de productos puede usar toda esta información para lanzar nuevos productos y servicios con una gran demanda, lo que eventualmente conducirá a un aumento de las ventas.

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    Gestión de datos no estructurados frente a gestión de datos estructurados

    Datos estructurados la gestión es sencilla y cómoda, sobre todo porque este tipo de datos está muy organizado y bien formateado. Los sistemas de administración de bases de datos relacionales y los generadores de esquemas son solo dos ejemplos de los cientos de herramientas disponibles para almacenar, acceder y administrar datos estructurados.

    Por otro lado, la gestión de datos no estructurados (UDM) no es tan simple debido al volumen significativamente mayor de datos y la falta de un formato coherente. La mayoría de los datos no estructurados son generados por máquinas (p. ej., a través de un dispositivo IoT) y carecen del formato y la consistencia adecuados. Además, la disponibilidad de menos herramientas y técnicas también hace que la gestión de datos no estructurados sea un desafío. Sin embargo, se recomienda invertir en la gestión del almacenamiento de datos no estructurados a pesar de sus complicaciones. A largo plazo, una solución de gestión de datos no estructurados puede proporcionarle un aluvión de conocimientos significativos.

    Una de las principales diferencias entre los datos estructurados y no estructurados es el tipo de información que proporcionan. Está limitado a solo datos descriptivos o de diagnóstico con una base de datos estructurada. Pero con datos no estructurados, puede aplicar inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para obtener datos predictivos y prescriptivos.

    Las organizaciones exitosas de todo el mundo ahora están haciendo uso de datos no estructurados para desbloquear información que de otro modo estaría oculta la extracción de datos técnicas.

    Requisitos clave

    La gestión de datos no estructurados puede ser difícil, pero el uso de las técnicas y herramientas adecuadas puede simplificar el proceso. A continuación se presentan dos requisitos clave que debe cumplir para indexar datos no estructurados:

    1. Almacenar todo: El primer requisito clave para administrar los datos es comenzar a almacenar all datos que generas. Con el costo de almacenar datos cada vez más barato, la retención de datos a largo plazo puede costarle tan solo unos pocos dólares por terabyte al año en soluciones de almacenamiento basadas en la nube.
    2. Separar datos del almacenamiento: Ahora que está almacenando toda esta información, el siguiente paso es usar estos datos para obtener información. Uso de herramientas locales, como ReportMiner, puedo ayudarte extraerlos datos no estructurados de diversas fuentes e integrarlo con sus datos estructurados para tener toda la información disponible para sus herramientas de análisis de datos.

    Ejemplo de gestión de datos no estructurados

    Para ilustrar cómo estos requisitos pueden ayudar con la gestión de datos no estructurados, consideremos un ejemplo. Suponga que XYZ Corporation recopila datos de comportamiento del cliente de redes sociales y mapas de calor del sitio web. Estos son datos no estructurados que se almacenan en archivos PDF y Excel.

    Los ejemplos de datos no estructurados de un archivo de registro incluyen:

    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

    Una vez que generan esta información desde diferentes sitios web, pueden extraerlos está usando ReportMiner y guárdelo en una base de datos local junto con otra información del cliente. Pueden integrar estos datos con otros datos de clientes almacenados en su solución de CRM y luego enviarlos a una herramienta de inteligencia comercial para conocer detalles importantes sobre las necesidades de los clientes. Con esta información, la empresa puede planificar y crear estrategias para su campaña de marketing y ventas para aumentar los ingresos.

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    Gestión de datos no estructurados con ReportMiner

    Soluciones de gestión de datos no estructurados puede ayudar a las empresas a descubrir el camino hacia la toma de decisiones efectiva a través de mejores conocimientos y análisis mejorados. Utilizar todos los datos disponibles puede ayudarlo a obtener una perspectiva más amplia de su negocio, clientes y productos.

     

    ReportMiner es un moderno local no estructurado software de extracción de datos diseñado para ayudar a extraer datos estructurados y no estructurados. El software puede ayudarlo a simplificar el complejo proceso de UDM al ofrecer UI visual y capacidades de automatización.

    Autores:

    • Tehreem Naeem
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