Что такое анализ неструктурированных данных? Полное руководство

Современные предприятия продолжают широкомасштабную цифровую трансформацию, причем бизнес-аналитика находится на переднем крае этой революции. В разных отраслях организации генерируют огромные объемы данных. Те, кто использует аналитику в своих интересах, с большей вероятностью будут работать лучше.

Инвестиции в инструменты аналитики и бизнес-аналитики (BI) позволяют бизнес-лидерам принимать более обоснованные решения. Это также помогает им достичь нескольких стратегических целей, таких как оптимизация операций, сбор информации о потребителях, измерение производительности и многое другое.

Расцвет аналитики неструктурированных данных

До недавнего времени предприятия полагались исключительно на структурированные данные для принятия бизнес-решений, поскольку обычное программное обеспечение не могло принимать, обрабатывать и извлекать информацию из неструктурированного текста, главным образом из-за… отсутствия структуры. Неструктурированные данные не имеют заранее определенной схемы, поэтому их нельзя хранить в традиционной базе данных до тех пор, пока они не будут преобразованы в структурированный формат.

Но неструктурированные данные больше не являются темными данными, недоступными для анализа. Достижения в области технологий искусственного интеллекта (ИИ) теперь позволяют организациям открыть ранее закрытые двери к большим данным, которые предлагают множество неиспользованных идей.

Аналитики данных теперь могут извлекать ценную информацию из неструктурированные данные повысить точность и эффективность своей BI и аналитики данных.

Почему важен анализ неструктурированных данных?

При условии более 80% Бизнес-данных неструктурированы, их просто нельзя игнорировать для аналитики. Он может предложить множество идей и предоставить более точную и подробную картину бизнеса.

Аналитика неструктурированных данных — относительно «новая» концепция, которая все еще развивается. Но предприятиям следует избегать упущения выгод, которые это приносит. Это справедливо, поскольку неструктурированные данные могут содержать ценную информацию, позволяющую повысить рыночную конкурентоспособность бизнеса.

Неструктурированные данные носят качественный и более категоричный характер. Он не содержит заранее определенной модели или схемы данных, но имеет внутреннюю структуру. Используя современные инструменты извлечения данных на базе искусственного интеллекта, их можно преобразовать в легко управляемый формат для аналитики.

Например, важные деловые документы, такие как счета-фактуры, заказы на покупку, квитанции, формы обратной связи, счета за коммунальные услуги и т. д., доступны в неструктурированном формате. Следовательно, их нельзя использовать в аналитике.

Напротив, структурированные данные, хранящиеся в файле Excel или файле базы данных, можно легко экспортировать в инструменты BI для получения значимой информации.

Успешные компании, такие как Amazon, в значительной степени полагаются на анализ неструктурированных данных, чтобы понять поведение потребителей. Преобразуя неструктурированные данные в информацию о клиентах, компании привлекают новых клиентов, сокращают отток клиентов и максимизируют удовлетворенность.

Преимущества анализа неструктурированных данных

Получите конкурентное преимущество

Обычные отчеты, подготовленные путем анализа цифр, обычно не дают информации на таком детальном уровне, как неструктурированные источники. Например, данные, полученные с помощью электронной почты, интервью, опросов и полевых испытаний, позволяют компаниям получить важную информацию о текущих рыночных тенденциях и производительности.

Использование этих идей предоставляет организациям возможности для исследований и разработок, поскольку они предвидят изменения и вырабатывают соответствующую стратегию.

Разблокируйте информацию о потребителях

Неструктурированные данные из анкет, заполненных целевыми группами, и форм опросов могут содержать ценную информацию для отдела маркетинга. Он может содержать ценную информацию о поведении потребителей и привычках расходования средств на основе географического местоположения и ряда других факторов.

Наличие целевой информации облегчает менеджерам разработку продукта и маркетинговую деятельность.

Улучшение качества обслуживания клиентов

Компании могут анализировать неструктурированные данные, полученные из чатов службы поддержки клиентов, электронных писем, форм обратной связи и различных других источников, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

Например, анализ настроений может обеспечить лучшее понимание взглядов клиентов на бренд, что может способствовать оптимизации продукта, внедрению новых функций и повышению производительности.

Соответствие нормативным требованиям

Организации, работающие в строго регулируемой среде, действуют осторожно. Они соблюдают все правила, чтобы избежать огромных штрафов и пеней, поскольку это может отрицательно повлиять на их финансовые показатели.

Централизованное хранилище неструктурированных данных позволяет предприятиям действовать более активно. Это позволяет им выявить потенциальное соответствие и регуляторные проблемы до того, как они обострятся, защищая свои ресурсы и репутацию.

ПРОВЕРЯТЬ, ВЫПИСЫВАТЬСЯ: Aclaimant полностью исключает ручную расшифровку из процесса управления данными о претензиях

Включение анализа неструктурированных данных

Инструменты извлечения данных на базе искусственного интеллекта теперь позволяют предприятиям автоматически извлекать полуструктурированные и неструктурированные данные. Аналитики могут преобразовать их в структурированные наборы данных для анализа и получения значимой информации. Эти решения, основанные на машинном обучении и обработке естественного языка, могут распознавать шаблоны данных, что обеспечивает более быстрое извлечение данных.

Сочетание структурированных и неструктурированных данных позволяет предприятиям проводить многочисленные бизнес-анализы. К ним относятся описательная, диагностическая, прогнозирующая и предписывающая аналитика для выявления тенденций и закономерностей. Компании также могут находить причины и следствия, прогнозировать будущие результаты и определять лучший подход для принятия стратегических, тактических и оперативных решений.

Например, пользователи могут загружать формы обратной связи с клиентами, и решение извлекает ключевые слова, имена, адреса, контактные данные, комментарии и другую соответствующую информацию, а затем структурирует эти наборы данных в табличный формат.

Как Astera ReportMiner Вписывается в

Astera ReportMiner это современный решение для извлечения данных специально создан для автоматизации и оптимизации управления неструктурированными данными. Сочетая в себе мощь механизма ETL корпоративного уровня и извлечения данных на основе правил, это мощное решение, которое позволяет организациям извлекать данные, содержащиеся в неструктурированных документах, с высокой точностью и эффективностью.

Возьмем пример формы обратной связи с клиентами, приведенный выше. С использованием Astera ReportMiner, предприятие может построить многоразовые шаблоны извлечения данных для захвата соответствующих областей данных в формах. Теперь, когда документы организованы, бизнес-пользователи могут выполнять аналитику, необходимую для улучшения качества обслуживания клиентов.

Наше решение для извлечения данных корпоративного уровня имеет интуитивно понятную платформу без кода, которая позволяет бизнес-пользователям создавать многократно используемые шаблоны извлечения для без каких-либо проблем извлекать данные из больших объемов неструктурированных документов. Функция оркестрации процессов автоматизирует задачи анализа и загрузки отчетов, чтобы максимизировать эффективность и минимизировать затраты.

Более того, Astera ReportMinerфункция извлечения данных на основе искусственного интеллекта, AI-захват, значительно ускоряет и упрощает процесс сбора данных из неструктурированных документов.

Используя алгоритмы обнаружения таблиц и обработки естественного языка, ReportMiner может идентифицировать и создавать области и поля данных одним щелчком мыши. Теперь пользователи могут создавать шаблоны извлечения неструктурированных документов за считанные секунды.

Заключение

Аналитика неструктурированных данных может стимулировать инициативы предприятий по бизнес-аналитике и помочь им процветать в условиях жесткой конкуренции.

Если вы хотите извлечь выгоду из бурного роста неструктурированных данных и получить выгоду для своей организации, свяжитесь с нашим отделом продаж, чтобы запланировать демонстрацию или узнайте больше о нашем продукте.