Próximo seminario web

Únase a nosotros para un seminario web GRATUITO sobre Procesamiento automatizado de archivos EDI de atención médica con Astera

27 de junio de 2024: 11 a. m. PT / 1 p. m. CT / 2 p. m. ET

Blog

Inicio / Blog / Cómo los datos no estructurados pueden ayudarle a llenar los vacíos en su análisis

Tabla de Contenido
El automatizado, Sin código Pila de datos

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

Cómo los datos no estructurados pueden ayudarlo a llenar los vacíos en su análisis

10 julio,2020

IDC estima que los datos no estructurados constituirán el 80% de todos los datos para 2025. La razón for así de alto porcentaje es que los datos no estructurados comes de varias fuentes diferentes, incluidoIng. comentarios y reseñas de redes sociales, imágenes, audio, informes médicos e incluso los correos electrónicos que las personas escriben tanto a clientes como a colegas.  

Características de los datos no estructurados

La principal diferencia entre los datos estructurados y no estructurados es que este último no sigue ningún formato o regla particular. relacionado con structura. Estos datos no pueden almacenarse en filas y columnas, y ningún modelo de datos predefinido puede identificarse con solo mirarlo. Debido a la falta de estructura, estos datos son intrínsecamente difíciles de organizar e incluso pueden contener varios duplicados o valores inexactos.  

El caso de los datos no estructurados 

Los datos no estructurados pueden existir en una variedad de formatos. y no tiene ningún esquema o reglas predefinidos, por lo que puede ser muy difícil extraerle valor. Como resultado, la mayoría de los datos no estructurados nunca se utilizan para inteligencia empresarial o análisis.  

Esto puede ser una limitación., especialmente cuando se trata de tomar decisiones e impulsar la innovación, principalmente porque los datos no estructurados pueden contener mucha información útil que las empresas pueden aprovechar. Agregue a esto el hecho de que el 58% de los encuestados de un encuesta en la toma de decisiones basada en datos, dicen que menos de la mitad de las decisiones comerciales en sus empresas están basadas en datos e información, y es fácil entender cuánto más propuesta de negocios can extraerlos dando sentido a los datos no estructurados.  

Tome el ejemplo de un hospital. Si bien las identificaciones de los pacientes y las fechas de las citas generalmente están en un formato estructurado, muchas otras   la información como las recetas, el historial médico y los comentarios de los pacientes se almacenan en TXT archivos y PDFToda esta información, cuando se ve en conjunto, puede ayudar a los hospitales a obtener información valiosa y mejorar la calidad de la atención al paciente Ofrecido 

Con un extracción y gestión de datos no estructurados extracción y Management, las empresas pueden obtener una mejor comprensión del panorama general gracias a 'poco convencional' datos que pueden usar. Además, usando herramientas para administrar datos no estructurados, las empresas también pueden usar hacer uso de datos almacenados en múltiples ubicaciones y finalmente exportar a su destino de elección para inteligencia de negocios o cualquier otro propósito 

La siguiente infografía muestra por qué administrar los datos no estructurados son desafiante, por qué debería agregarle estructura y usar casos para comprender cómo it se puede aprovechar en varios entornos e industrias.   

Infografía de datos no estructurados, extracción de datos no estructurados

También te puede interesar
Una introducción a la gobernanza activa de datos
Una guía para la gobernanza de datos automatizada: importancia y beneficios
El manual de gobernanza de datos
Considerando Astera ¿Para sus necesidades de gestión de datos?

Establezca conectividad sin códigos con sus aplicaciones empresariales, bases de datos y aplicaciones en la nube para integrar todos sus datos.

¡Conectémonos ahora!
conectemos