Gestión de datos no estructurados: desafíos y oportunidades explicados

By |2020-11-05T15:47:06+00:005th noviembre, 2020|

Una gran mayoría es decir 80% de datos en el mundo actual no está estructurado y este número continúa creciendo rápidamente. Para ilustrar más sobre esta estadística, 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.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados pueden definirse 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 audio, video, imágenes y texto.

La mayoría de las organizaciones cuentan con estrategias sólidas para administrar y analizar sus datos estructurados, pero el valor real radica en administrar esta nueva ola de contenido no estructurado. En esta publicación de blog, presentamos los fundamentos de las soluciones de administración de datos no estructurados para equipos de TI y propietarios de negocios.

Gestión de datos no estructurados: oportunidades disponibles

Poder aprovechar y utilizar grandes volúmenes de datos puede abrir muchas oportunidades para las organizaciones. Al analizar los datos no estructurados, las empresas pueden ver información en nuevas dimensiones que mejoran enormemente la toma de decisiones. Aquí hay dos áreas clave en las que la gestión de datos no estructurados puede resultar beneficiosa:

  1. Inteligencia de negocios: Un buen enfoque de la inteligencia empresarial es utilizar datos de fuentes internas y externas para el análisis. 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 estos datos deben procesarse antes de ingresar a 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 los cuellos de botella en el recorrido del comprador del cliente de su tienda en línea mediante el estudio de las interacciones del cliente con una herramienta como Hotjar. Puede utilizar su información para mejorar el diseño general de su sitio web y hacer que las llamadas a la acción sean más efectivas, lo que finalmente tendrá un impacto positivo en la tasa de conversión.
  1. Desarrollo de productos: Toda organización quiere aprender cómo pueden mejorar su proceso de desarrollo de productos. Capturar y analizar datos no estructurados puede ayudar con esto. Por ejemplo, si sabía de qué hablaban sus clientes en las redes sociales, puede obtener más información sobre sus intereses y patrones de comportamiento. El equipo de desarrollo de productos puede utilizar toda esta información para lanzar nuevos productos y servicios que tengan una gran demanda, lo que eventualmente generará mayores ventas.

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Gestión de datos no estructurados frente a gestión de datos estructurados

Datos estructurados La administración es simple y conveniente, particularmente porque este tipo de datos está altamente 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 que están disponibles para almacenar, acceder y administrar datos estructurados.

Por otro lado, administrar datos no estructurados no es tan simple debido al volumen de datos significativamente mayor y la falta de un formato consistente. La mayoría de los datos no estructurados son generados por máquinas (por ejemplo, a través de un dispositivo de IoT), por lo que carecen del formato y la coherencia adecuados. Además, la disponibilidad de menos herramientas y técnicas también hace que la UDM sea un desafío. Sin embargo, se recomienda invertir en la gestión del almacenamiento de datos no estructurados a pesar de sus complicaciones, ya que, a largo plazo, puede proporcionarle una gran cantidad de información significativa.

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

Las organizaciones exitosas de todo el mundo ahora están utilizando datos no estructurados para desbloquear información, que de otro modo estaría oculta, utilizando los métodos tradicionales. la extracción de datos técnicas.

Gestión de datos no estructurados: requisitos clave

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

  1. Almacenar todo: El primer requisito clave para administrar datos no estructurados es comenzar a almacenar todas datos que genera, sin importar de qué forma sean o de dónde provengan. Con el costo del almacenamiento de datos cada vez más barato, la retención de datos a largo plazo puede costarle unos pocos dólares por terabyte anualmente 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 varias fuentes y integrar con sus datos estructurados para que tenga 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.

Entre los ejemplos de datos no estructurados de un archivo de registro se 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 de diferentes sitios web, pueden extraerla usando ReportMiner y almacenarlo en una base de datos local, donde también se almacena otra información del cliente. Pueden integrar estos datos con otros datos de clientes almacenados en su solución CRM y luego enviarlos a una herramienta de inteligencia empresarial para conocer detalles importantes sobre las necesidades de sus clientes. Con esta información, la empresa puede planificar y diseñar estrategias para su campaña de marketing y ventas para aumentar los ingresos.

Gestión de datos no estructurados con ReportMiner

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

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