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Como os dados não estruturados podem ajudá-lo a preencher as lacunas em sua análise

Julho 10th, 2020

IDC estimativas dados não estruturados representarão 80% de todos os dados até 2025. O motivo para esta alta porcentagem é que dados não estruturados comos de várias fontes diferentes, incluiring comentários e análises de mídia social, imagens, áudio, relatórios médicos e até os e-mails que as pessoas escrevem para clientes e colegas.  

Características dos dados não estruturados

A principal diferença entre dados estruturados e não estruturados é que estes não seguem nenhum formato ou regra em particular relacionado a strcriar. Esses dados não podem ser armazenados em linhas e colunas e nenhum modelo de dados predefinido pode ser identificado apenas olhando para ele. Devido à falta de estrutura, esses dados são inerentemente difíceis de organizar e podem até conter várias duplicatas ou valores imprecisos.  

O caso dos dados não estruturados 

Dados não estruturados podem existir em vários formatos e não possui nenhum esquema ou regra predefinido, é por isso que pode ser muito difícil extrair valor dele. Como resultado, a maioria dos dados não estruturados nunca é usada para análise ou inteligência de negócios.  

Isso pode ser uma limitação, especialmente quando se trata de tomar decisões e impulsionar a inovação, principalmente porque os dados não estruturados podem potencialmente conter muitas informações úteis que as empresas podem aproveitar. Adicione a isso o fato de 58% dos entrevistados de um vistoria na tomada de decisões orientada a dados, afirma que menos da metade das decisões de negócios em suas empresas são conduzidas por dados e informações, e é fácil entender quanto mais valor negócios pode extrato fazendo sentido dos dados não estruturados.  

Veja o exemplo de um hospital. Embora os IDs dos pacientes e as datas das consultas geralmente estejam em um formato estruturado, muitas outras relevante informações como prescrições, histórico médico e feedback do paciente são armazenadas em Arquivos e PDFs TXTTodas essas informações, quando vistas em conjunto, podem ajudar os hospitais a extrair informações valiosas e melhorar a qualidade do atendimento ao paciente oferecido 

Com o extração e gerenciamento de dados não estruturados extração e de grupos, as empresas podem entender melhor o panorama geral graças à "não convencional " dados que eles podem usar. Além disso, o uso de ferramentas para gerenciar dados não estruturados, as empresas também podem usar fazer uso de dados armazenados em vários locais e, finalmente, exportar ao seu destino de escolha para business intelligence ou qualquer outra finalidade 

O infográfico abaixo mostra por que gestão dados não estruturados são desafiante, por que você deve adicionar estrutura a ela e usar casos para entender como it pode ser aproveitado em vários ambientes e indústrias.   

Infográfico de dados não estruturados, extração de dados não estruturados

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