Dados não estruturados são informações que não possuem uma estrutura pré-definida. É um dos três principais tipos de dados, juntamente com formatos estruturados e semi-estruturados.

Exemplos de dados não estruturados incluem registros de chamadas, transcrições de bate-papo, contratos e dados de sensores, pois esses conjuntos de dados não são organizados de acordo com um modelo de dados predefinido. Dados não estruturados deve ser padronizado e estruturado em colunas e linhas para torná-lo legível por máquina, ou seja, pronto para análise e interpretação. Isso complica as coisas e leva a múltiplos desafios de dados não estruturados.

Dados não estruturados são de importância crescente, considerando mais de 80% de dados de negócios está disponível em um formato não estruturado. Se isso não bastasse, os dados não estruturados são projetado para crescer rapidamente em 2025 e além.

Além disso, não se trata apenas do volume; fontes de dados não estruturados contêm insights valiosos. Faturas de compra, por exemplo, podem ajudar uma operadora de telecomunicações a segmentar seus clientes com base em seus detalhes demográficos e econômicos. Este é apenas um exemplo; dados não estruturados podem ser usados ​​de várias maneiras para desvendar padrões e tendências para uma melhor tomada de decisão.

Apesar de sua importância, muitas empresas enfrentam problemas para acessar e usar dados não estruturados. Alguns desafios de dados não estruturados incluem:

• Incapacidade de processar volumes crescentes de dados
• Acessando dados em silos
• Não conformidade regulatória
• Usabilidade de dados reduzida
• Maior vulnerabilidade a ataques cibernéticos

Vamos discutir esses fatores com mais detalhes e como as empresas podem superá-los.

Superando desafios de dados não estruturados

Desafio nº 1: Incapacidade de processar volumes crescentes de dados

As empresas estão coletando quantidades cada vez maiores de informações hoje em dia. O volume de dados globais está projetado para aumentar para 221 zetabytes em 2026. Isso apresenta o desafio de capturar esses dados com precisão e em tempo hábil.

As empresas precisam capturar e armazenar dados não estruturados para extrair insights valiosos. Mas sem planejamento e solução de armazenamento adequados, esses volumes crescentes de dados colocam pressão na capacidade de armazenamento existente. Claro, soluções tradicionais de armazenamento no local não conseguem lidar com dados em escala de petabytes.

Entre no armazenamento baseado em nuvem. A migração de dados para a nuvem faz parte de uma abordagem flexível e escalável para o armazenamento de dados. Os armazéns de dados on-line oferecem muitos benefícios, como conectividade com várias fontes de dados não estruturadas, análise mais rápida e recuperação de desastres mais suave.

Ferramentas modernas de integração de dados simplificar a conexão ao armazenamento em nuvem. Astera Construtor de pipeline de dados agiliza a migração de dados para a nuvem enquanto preserva a qualidade dos dados em um ambiente sem código. Além disso, seus recursos de automação permitem que os usuários corporativos capturem e transfiram dados não estruturados em tempo real.

Desafio nº 2: Acessando dados isolados

No ambiente de trabalho digitalizado de hoje, os funcionários exigem maior transparência de seus empregadores. Atos de privacidade, como CPRA e GDPR, enfatizaram a proteção das informações dos funcionários e a melhoria do acesso dos funcionários aos seus dados.

Além disso, as solicitações dos funcionários para acessar seus dados pessoais estão aumentando. O desafio é fornecer acesso contínuo a informações confidenciais armazenadas em silos de dados em vários destinos, como chats, e-mails e registros de áudio.

O primeiro passo para resolver esse desafio é descobrir as fontes de informações dos funcionários. O próximo passo é combinar informações díspares armazenadas em vários sistemas e criar um repositório único. Posteriormente, os empregadores devem implementar um mecanismo robusto de verificação de identidade e mascaramento de dados para evitar vazamentos de dados.

O gerenciamento ético dos dados dos funcionários, fornecendo-os mediante solicitação e comunicando novas leis relacionadas à privacidade dos funcionários, ajudam a cultivar um ambiente de confiança dentro de uma organização.

Desafio nº 3: Não conformidade regulatória

Dados não estruturados geralmente não são verificados, pois são difíceis de armazenar e analisar. De acordo com o IDC, cerca de 90% desses dados permanecem inutilizados e a maioria das empresas não sabe onde eles residem. Dados não regulamentados podem levar a vários riscos legais e de conformidade, por exemplo:

• Informações confidenciais, como detalhes do cliente, podem ser perdidas em uma violação de dados se não forem protegidas adequadamente.
• Usar dados não estruturados para fins de marketing pode minar o consentimento obtido durante a coleta de dados. Por exemplo, usar faturas reais de clientes para exibir a funcionalidade de um software é uma violação de privacidade que pode levar a um processo judicial.
• Dados não categorizados podem ser armazenados em armazenamento secundário. Os regulamentos de privacidade exigem que as empresas armazenem informações confidenciais em seu armazenamento primário.
• A não conformidade com as solicitações dos funcionários para recuperação e exclusão de informações pode prejudicar a reputação de uma empresa.

A não conformidade com as solicitações dos funcionários para recuperação e exclusão de informações pode prejudicar a reputação de uma empresa. Como as empresas podem permanecer dentro dos limites das leis de privacidade? Priorizando a identificação de dados não marcados e capacitando os funcionários a reconhecê-los e revisá-los.

Uma empresa deve localizar fontes de dados não estruturados dentro da empresa e estabelecer diretrizes sobre o que constitui informação de identificação pessoal (PII). Todas as informações confidenciais devem ser marcadas e armazenadas com segurança e devem ser acessíveis apenas a usuários autorizados.

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Desafio nº 4: Usabilidade de dados reduzida

A usabilidade de dados reduzida apresenta outro desafio para a utilização de dados não estruturados. As empresas devem transformar dados não estruturados em um formato legível por máquina antes de processá-lo. Esses dados também precisam de indexação e esquema para serem úteis. Os requisitos adicionais de processamento de dados aumentam o tempo de percepção, o que pode causar atrasos na tomada de decisões.

Por exemplo, recibos digitalizados não podem ser analisados ​​diretamente e devem ser passados ​​por uma ferramenta de OCR para capturar dados relevantes. Da mesma forma, as postagens de mídia social devem ser copiadas e convertidas em um formato estruturado para conduzir a análise de sentimento.

Atualmente, as ferramentas de extração de dados podem automatizar a extração, processamento e carregamento de dados, essencialmente todo o processo. Essas soluções podem coletar e processar dados não estruturados em escala. A maioria das empresas prefere soluções de código zero que lhes permitem estruturar dados não estruturados sem escrever nenhum código.

Astera ReportMiner é uma ferramenta poderosa, orientada por IA, que simplifica a extração, o processamento e o gerenciamento de dados não estruturados. Ela permite que os usuários gerem modelos com um clique e garante a precisão e a integridade dos dados por meio de extensas verificações de qualidade de dados.

Desafio nº 5: Maior vulnerabilidade a ataques cibernéticos

Relatório de tendências de governança de dados de 2021 da Egnyte afirma que o crescimento descontrolado de dados e a desorganização aumentam o risco cibernético. Isso é particularmente verdadeiro para dados não estruturados, pois são mais propensos a má administração e armazenados em sistemas de dados isolados.

Pequenas e médias empresas correm maior risco de violações de dados. Além da perda de dados, os ataques cibernéticos podem resultar em perda de confiança do cliente e multas pesadas. Podem danificar permanentemente a credibilidade e a reputação de uma marca.

A solução para aumentar as ameaças à segurança de dados não é apenas fortalecer os protocolos de segurança. As empresas precisam identificar dados dispersos e consolidá-los em um repositório centralizado para minimizar a vulnerabilidade política. Eles também devem criar um procedimento para armazenar com segurança novos dados recebidos.

An ferramenta de integração de dados ponta a ponta é uma excelente opção para consolidar dados de múltiplas fontes não estruturadas. Escolha uma solução que ofereça segurança robusta e recursos de permissão de usuário para garantir a integridade e a segurança dos dados.

Além dos cinco desafios mencionados acima, existem outros obstáculos para a utilização eficaz de dados não estruturados. Douglas Laney, uma das principais autoridades em dados e análises, explicou alguns desses desafios em um webinar recente.

Como as empresas podem utilizar dados não estruturados – uma perspectiva de telecomunicações

Discutimos os desafios de gerenciar dados não estruturados. Agora vamos ver como esses dados podem ajudar a criar valor. A indústria de telecomunicações é um caso excelente, pois os provedores de telecomunicações (telcos) coletam grandes quantidades de informações por meio de chamadas, redes e dados de clientes. Essas informações podem ser analisadas para extrair insights valiosos.

As empresas de telecomunicações preveem o risco de rotatividade de cada cliente analisando suas compras anteriores. Prever a rotatividade de clientes envolve comparar dados atuais de clientes com dados de clientes que se rotacionaram e construir um modelo de previsão por meio de um algoritmo de classificação. Consequentemente, as empresas de telecomunicações podem atingir clientes com alto risco de rotatividade por meio de pacotes personalizados.

A segmentação proativa pode reduzir significativamente a rotatividade de clientes e economizar tempo e dinheiro na atração de novos clientes. Outros benefícios incluem uma base de clientes mais satisfeita com maior LTV.

Existem outras aplicações de mineração de dados além da previsão de churn. Ao analisar os registros de detalhes de chamadas, eles podem encontrar os locais mais chamados por seus clientes. Talvez um grande subconjunto de clientes faça ligações regulares para a Espanha. Esses insights os ajudam a projetar planos de chamadas internacionais relevantes.

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A análise de dados ajuda a descobrir insights lucrativos para provedores de telecomunicações. Existem benefícios adicionais além da elaboração de campanhas de marketing relevantes. Os insights obtidos com a análise de dados podem ajudar a reduzir a fraude de chamadas e melhorar a otimização da rede.

No entanto, análises eficazes requerem conjuntos de dados estruturados e limpos. Mesmo a ferramenta analítica mais poderosa será ineficaz sem dados precisos. Extrair, preparar e combinar dados de várias fontes é essencial para visualizar uma imagem completa.

Uma ferramenta de nível empresarial com tecnologia de IA, como Astera O Data Pipeline Builder pode melhorar significativamente como as empresas utilizam seus dados estruturados e não estruturados para insights. O ADPB capacita as empresas ao combinar e padronizar dados de fontes distintas, preparando-os para análise e garantindo que estejam prontos para uma variedade de aplicativos downstream.

A ferramenta também oferece suporte a latências de dados variadas, apresenta ferramentas de preparação de dados baseadas na nuvem e permite que os usuários desenvolvam e automatizem pipelines usando comandos em inglês. Astera O Data Pipeline Builder foi projetado para economizar tempo e aumentar a precisão nos processos de ETL, ELT e preparação de dados.

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