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Extraindo insights com gerenciamento de dados não estruturados
80% dos dados no mundo hoje não são estruturados, que continua a crescer rapidamente. Para ilustrar melhor, os bancos de dados corporativos estruturados podem consistir em até dezenas de terabytes de dados (incluindo backups e registros duplicados). Mas quando falamos de conjuntos de dados não estruturados, como os gerados a partir de dispositivos IoT, o tamanho pode estar em exabytes (milhões de terabytes). Esse volume e complexidade são fatores que tornam o gerenciamento de dados não estruturados (UDM) uma tarefa difícil.
O que são dados não estruturados?
Dados não estruturados podem ser definidos como dados em qualquer formato que não tenha um modelo ou formato predefinido. Esse tipo de dado é gerado a partir de várias fontes, incluindo arquivos de áudio, vídeos, imagens, postagens em redes sociais e arquivos de texto.
A maioria das organizações possui estratégias robustas para gerenciar e analisar seus dados estruturados. Mas o valor real está no gerenciamento dessa nova onda de dados semiestruturados ou conteúdo não estruturado. Esta postagem de blog apresenta os fundamentos das soluções de gerenciamento de dados não estruturados para equipes de TI e proprietários de empresas.
Oportunidades disponíveis
Aproveitar e utilizar grandes volumes de dados pode abrir muitas oportunidades para as organizações. As empresas podem visualizar informações em novas dimensões analisando dados não estruturados, melhorando a tomada de decisões. Aqui estão duas áreas principais em que o gerenciamento de dados não estruturados pode ser benéfico:
- Inteligência de Negócios: Uma boa abordagem para inteligência de negócios é usar dados internos e externos para análise de dados. É fácil acessar dados estruturados de um banco de dados interno, mas usar informações contidas em APIs de terceiros e conjuntos de dados de código aberto disponíveis na Web é um desafio. Isso ocorre porque os usuários precisam processar esses dados antes de inseri-los em um sistema de BI. No entanto, o uso de dados não estruturados pode ajudá-lo a avaliar as informações de novos ângulos. Por exemplo, você pode identificar gargalos na jornada de compra do cliente da sua loja online estudando as interações do cliente usando uma ferramenta como o Hotjar. Você pode usar essas informações para melhorar o design geral do seu site e tornar as frases de chamariz mais eficazes, impactando positivamente a taxa de conversão.
- Desenvolvimento de produto: Toda organização quer aprender como melhorar seu processo de desenvolvimento de produtos. Capturar e analisar dados não estruturados pode ajudar nisso. Por exemplo, se você souber o que seus clientes falam nas mídias sociais, poderá aprender mais sobre seus interesses e padrões de comportamento. Então, sua equipe de desenvolvimento de produtos pode usar todas essas informações para lançar novos produtos e serviços com alta demanda, levando ao aumento das vendas.
ferramenta de extração
Gerenciamento de dados não estruturados vs. gerenciamento de dados estruturados
Dados estruturados o gerenciamento é simples e conveniente, principalmente porque esse tipo de dados é altamente organizado e bem formatado. Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional e geradores de esquema são apenas dois exemplos das centenas de ferramentas disponíveis para armazenar, acessar e gerenciar dados estruturados.
Por outro lado, o gerenciamento de dados não estruturados (UDM) não é tão simples devido ao volume significativamente maior de dados e à falta de um formato consistente. A maioria dos dados não estruturados é gerada por máquina (por exemplo, por meio de um dispositivo IoT), sem formatação e consistência adequadas. Além disso, a disponibilidade de menos ferramentas e técnicas também torna o gerenciamento de dados não estruturados um desafio. No entanto, investir no gerenciamento de armazenamento de dados não estruturados é recomendado, apesar de suas complicações. A longo prazo, uma solução de gerenciamento de dados não estruturados pode fornecer uma enxurrada de insights significativos.
Uma das principais diferenças entre dados estruturados e não estruturados é o tipo de informação que eles fornecem. Você está limitado a apenas dados descritivos ou diagnósticos com um banco de dados estruturado. Mas com dados não estruturados, você pode aplicar inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para obter dados preditivos e prescritivos.
Organizações de sucesso em todo o mundo agora estão fazendo uso de dados não estruturados para desbloquear insights que, de outra forma, seriam ocultados por meio do uso tradicional extração de dados técnicas.
Requisitos-chave
Gerenciar dados não estruturados pode ser difícil, mas usar as técnicas e ferramentas certas pode simplificar o processo. Abaixo estão dois requisitos principais que você precisa cumprir para indexar dados não estruturados:
- Armazene tudo: O primeiro requisito fundamental para gerenciar dados é começar a armazenar todos os dados que você gera. Com o custo de armazenamento de dados cada vez mais barato, a retenção de dados a longo prazo pode custar apenas alguns dólares por terabyte anualmente em soluções de armazenamento baseadas em nuvem.
- Separe os dados do armazenamento: Agora que você está armazenando todas essas informações, o próximo passo é usar esses dados para obter insights. Usando ferramentas locais, como ReportMiner, pode ajudá-lo extrato dados não estruturados de várias fontes e integrá-lo com seus dados estruturados para ter todas as informações disponíveis para suas ferramentas de análise de dados.
Exemplo de gerenciamento de dados não estruturados
Para ilustrar como esses requisitos podem ajudar no gerenciamento não estruturado de dados, vamos considerar um exemplo. Suponha que a XYZ Corporation colete dados de comportamento do cliente a partir de mídias sociais e mapas de calor de sites. São dados não estruturados armazenados em arquivos PDF e Excel.
Exemplos de dados não estruturados de um arquivo de log incluem:
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
Depois de gerar essas informações de diferentes sites, eles podem extrato está usando ReportMiner e armazená-lo em um banco de dados local junto com outras informações do cliente. Eles podem integrar esses dados com outros dados de clientes armazenados em sua solução de CRM e, em seguida, alimentá-los em uma ferramenta de inteligência de negócios para aprender detalhes importantes sobre as necessidades do cliente. Usando essas informações, a empresa pode planejar e criar estratégias para sua campanha de marketing e vendas para aumentar a receita.
Gerenciando dados não estruturados com ReportMiner
Soluções de gerenciamento de dados não estruturados pode ajudar as empresas a descobrir o caminho para uma tomada de decisão eficaz por meio de melhores percepções e análises aprimoradas. Utilizar todos os dados disponíveis pode ajudá-lo a obter uma perspectiva mais ampla de seus negócios, clientes e produtos.
ReportMiner é um moderno local não estruturado software de extração de dados projetado para ajudar a extrair dados estruturados e não estruturados. O software pode ajudá-lo a simplificar o processo complexo do UDM, oferecendo IU visual e recursos de automação.
