O que é análise de dados não estruturados? Um guia completo

As empresas modernas continuam adotando a transformação digital em escala — com a análise de negócios na vanguarda dessa revolução. Em todos os setores, as organizações geram um grande volume de dados. Aqueles que usam a análise a seu favor são mais propensos a ter um desempenho melhor.

Investir em ferramentas de análise e inteligência de negócios (BI) capacita os líderes de negócios a tomar decisões mais informadas. Também os ajuda a atingir vários objetivos estratégicos, como otimizar operações, obter insights do consumidor, medir o desempenho e muito mais.

A ascensão da análise de dados não estruturados

Até recentemente, as empresas dependiam apenas de dados estruturados para tomar decisões de negócios — já que o software convencional não conseguia ingerir, processar e extrair as informações de texto não estruturado principalmente devido à... falta de estrutura. Os dados não estruturados não possuem um esquema pré-definido, portanto, não podem ser armazenados em um banco de dados tradicional até serem convertidos em um formato estruturado.

Mas dados não estruturados não são mais dados obscuros, indisponíveis para análise. Os avanços na tecnologia de inteligência artificial (IA) agora possibilitam que as organizações abram portas antes fechadas para big data que oferecem uma infinidade de insights inexplorados.

Os analistas de dados agora podem extrair informações valiosas de dados não estruturados para melhorar a precisão e eficácia de seu BI e análise de dados.

Por que a análise de dados não estruturados é importante?

Dado que mais de 80% dos dados de negócios não são estruturados, eles simplesmente não podem ser ignorados para análises. Ele pode oferecer uma riqueza de insights e fornecer uma imagem mais precisa e detalhada de um negócio.

A análise de dados não estruturados é um conceito relativamente “novo” que ainda está evoluindo. Mas as empresas devem evitar perder os benefícios que traz para a mesa. É justo, dado que os dados não estruturados podem conter informações valiosas para aumentar a competitividade de mercado de uma empresa.

Os dados não estruturados são qualitativos e mais categóricos por natureza. Ele não contém um modelo ou esquema de dados predeterminado, mas possui uma estrutura interna. Usando ferramentas modernas de extração de dados com inteligência artificial, ele pode ser convertido em um formato facilmente gerenciável para análise.

Por exemplo, documentos comerciais importantes, como faturas, pedidos de compra, recibos, formulários de feedback, contas de serviços públicos, etc., estão disponíveis em um formato não estruturado. Portanto, eles não podem ser usados ​​em análises.

Por outro lado, os dados estruturados armazenados em um arquivo do Excel ou arquivo de banco de dados podem ser facilmente exportados para ferramentas de BI para obter insights significativos.

Empresas de sucesso como a Amazon dependem fortemente de análise de dados não estruturados para entender o comportamento do consumidor. Ao transformar dados não estruturados em insights de clientes, as empresas atraem novos clientes, reduzem a rotatividade e maximizam a satisfação.

Vantagens da Análise de Dados Não Estruturados

Ganhe uma vantagem competitiva

Os relatórios convencionais preparados por processamento de números geralmente não fornecem insights em um nível granular, como fontes não estruturadas. Por exemplo, dados gerados por e-mails, entrevistas, pesquisas e testes de campo permitem que as empresas desvendem informações críticas sobre as tendências e o desempenho atuais do mercado.

O uso desses insights oferece oportunidades de P&D para as organizações, pois elas antecipam mudanças e elaboram estratégias de acordo.

Desbloqueie os insights do consumidor

Dados não estruturados de questionários preenchidos por grupos focados e formulários de pesquisa podem conter uma riqueza de inteligência para o departamento de marketing. Ele pode ter informações valiosas sobre o comportamento do consumidor e hábitos de consumo com base na geolocalização e vários outros fatores.

Ter as informações direcionadas facilita os gerentes no desenvolvimento de produtos e atividades de marketing.

Melhore a experiência do cliente

As empresas podem analisar dados não estruturados obtidos de chats de atendimento ao cliente, e-mails, formulários de feedback e várias outras fontes para oferecer uma melhor experiência ao cliente.

Por exemplo, a análise de sentimentos pode fornecer uma melhor compreensão da perspectiva do cliente em relação à marca, o que pode gerar otimizações de produtos, lançamentos de novos recursos e melhorias de desempenho.

Conformidade Regulamentar

As organizações que operam em um ambiente altamente regulamentado agem com cuidado. Eles cumprem todos os regulamentos para evitar multas e penalidades pesadas, pois isso pode afetar negativamente seu desempenho financeiro.

Um repositório centralizado de dados não estruturados permite que as empresas sejam mais proativas. Isso lhes permite descobrir a conformidade potencial e questões regulatórias antes que elas se agravem, protegendo seus recursos e reputação.

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Ativando a Análise de Dados Não Estruturados

As ferramentas de extração de dados com inteligência artificial agora permitem que as empresas extraiam automaticamente dados semiestruturados e não estruturados. Os analistas podem convertê-los em conjuntos de dados estruturados para analisar e obter insights significativos. Alimentadas por aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, essas soluções podem reconhecer padrões de dados, o que permite uma extração de dados mais rápida.

A combinação de estrutura e dados não estruturados permite que as empresas realizem inúmeras análises de negócios. Isso inclui análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas para identificar tendências e padrões. As empresas também podem encontrar causa e efeito, prever resultados futuros e determinar a melhor abordagem para decisões estratégicas, táticas e operacionais.

Por exemplo, os usuários podem fazer upload de formulários de feedback do cliente e a solução extrairá palavras-chave, nomes, endereços, detalhes de contato, comentários e outras informações relevantes e, em seguida, estruturará esses conjuntos de dados em um formato tabular.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera ReportMiner Encaixa

Astera ReportMiner é um moderno solução de extração de dados desenvolvido especificamente para automatizar e agilizar o gerenciamento de dados não estruturados. Combinando o poder de um mecanismo ETL de nível empresarial e extração de dados baseada em regras, é uma solução poderosa que permite às organizações extrair dados presos em documentos não estruturados com grande precisão e eficiência.

Vamos dar um exemplo de formulários de feedback do cliente acima. Usando Astera ReportMiner, uma empresa pode construir modelos de extração de dados reutilizáveis para capturar regiões de dados relevantes nos formulários. Com os documentos agora organizados, os usuários de negócios podem realizar análises pertinentes para melhorar a experiência do cliente.

Nossa solução de extração de dados de nível empresarial tem uma plataforma intuitiva e sem código que permite que os usuários de negócios criem modelos de extração reutilizáveis ​​para extrair dados de grandes volumes de documentos não estruturados sem problemas. O recurso de orquestração de processos automatiza as tarefas de mineração e download de relatórios para maximizar a eficiência e minimizar os custos.

Além disso, Astera ReportMinero recurso de extração de dados orientado por IA, Captura de IA, acelera e simplifica significativamente o processo de captura de dados de documentos não estruturados.

Usando detecção de tabela e algoritmos de processamento de linguagem natural, ReportMiner pode identificar e criar as regiões e campos de dados com apenas um clique. Agora, os usuários podem criar modelos de extração para documentos não estruturados em segundos.

Conclusão

A análise de dados não estruturados pode turbinar as iniciativas de business intelligence das empresas e ajudá-las a prosperar em ambientes altamente competitivos.

Se você deseja capitalizar o crescimento explosivo de dados não estruturados para obter benefícios para sua organização, entre em contato com nossa equipe de vendas para agendar uma demonstração ou saiba mais sobre nosso produto.