Проблемы неструктурированных данных в 2026 году и их решения

Неструктурированные данные — это информация, не имеющая заранее определенной структуры. Это один из трех основных типов данных, наряду с структурированные и полуструктурированные форматы.

Примерами неструктурированных данных являются журналы вызовов, стенограммы чатов, контракты и данные датчиков, поскольку эти наборы данных не организованы в соответствии с предустановленной моделью данных. Неструктурированные данные должны быть стандартизированы и структурированы в столбцы и строки, чтобы сделать их пригодными для машинного чтения, т. е. готовыми для анализа и интерпретации. Это усложняет ситуацию и приводит к многочисленным проблемам с неструктурированными данными.

Неструктурированные данные приобретают все большее значение, учитывая более чем 80%. бизнес-данных доступны в неструктурированном формате. Если этого недостаточно, неструктурированные данные по прогнозам, будет быстро расти в 2025 и далее.

Плюс, дело не только в объеме; неструктурированные источники данных содержат ценную информацию. Например, счета-фактуры на закупки могут помочь поставщику телекоммуникационных услуг сегментировать своих клиентов на основе их демографических и экономических данных. Это всего лишь один пример; неструктурированные данные можно использовать множеством способов для выявления закономерностей и тенденций для улучшения процесса принятия решений.

Несмотря на важность, многие предприятия сталкиваются с проблемами доступа и использования неструктурированных данных. Некоторые проблемы неструктурированных данных включают:

• Неспособность обрабатывать растущие объемы данных
• Доступ к разрозненным данным
• Несоблюдение нормативных требований
• Снижение удобства использования данных
• Повышенная уязвимость к кибератакам

Давайте обсудим эти факторы более подробно и то, как предприятия могут их преодолеть.

Преодоление проблем с неструктурированными данными

Проблема № 1: неспособность обрабатывать растущие объемы данных

В настоящее время компании собирают все больше информации. Прогнозируется, что объем глобальных данных вырастет до 221 зеттабайт к 2026 годуЭто создает проблему точного и своевременного сбора этих данных.

Предприятиям необходимо собирать и хранить неструктурированные данные для извлечения ценных сведений. Но без надлежащего планирования и решения для хранения эти растущие объемы данных оказывают давление на существующую емкость хранения. Конечно, традиционные локальные решения для хранения не могут обрабатывать данные в масштабах петабайтов.

Войдите в облачное хранилище. Миграция данных в облако — это часть гибкого и масштабируемого подхода к хранению данных. Онлайн-хранилища данных предлагают множество преимуществ, таких как подключение к множеству источников неструктурированных данных, более быстрый анализ и более плавное аварийное восстановление.

Современные инструменты интеграции данных упростить подключение к облачному хранилищу. Astera Centerprise оптимизирует миграцию данных в облако, сохраняя при этом качество данных в среде без программирования. Кроме того, возможности автоматизации позволяют бизнес-пользователям собирать и передавать неструктурированные данные в режиме реального времени.

Задача № 2: доступ к разрозненным данным

В современной цифровой рабочей среде сотрудники требуют большая прозрачность от своих работодателей. В законах о конфиденциальности, таких как CPRA и GDPR, особое внимание уделяется защите информации сотрудников и улучшению доступа сотрудников к их данным.

Более того, количество запросов сотрудников на доступ к их личным данным увеличивается. Задача состоит в том, чтобы обеспечить беспрепятственный доступ к конфиденциальной информации, хранящейся в хранилищах данных в различных местах назначения, например, в чатах, электронной почте и аудиозаписях.

Первым шагом к решению этой проблемы является обнаружение источников информации о сотрудниках. Следующий шаг — объединение разрозненной информации, хранящейся в нескольких системах, и создание единого репозитория. Впоследствии работодатели должны внедрить надежный механизм проверки личности и маскировки данных, чтобы предотвратить утечки данных.

Этичное управление данными сотрудников, предоставление их по запросу и распространение новых законов, касающихся конфиденциальности сотрудников, помогают создать атмосферу доверия внутри организации.

Проблема № 3: Несоблюдение нормативных требований

Неструктурированные данные часто остаются без контроля, поскольку их сложно хранить и анализировать. По данным IDC, около 90%. часть этих данных остается неиспользованной, и большинство компаний не знают, где они находятся. Нерегулируемые данные могут привести к многочисленным юридическим рискам и рискам, связанным с соблюдением требований, например:

• Конфиденциальная информация, такая как данные клиента, может быть потеряна в результате утечки данных, если она не будет должным образом защищена.
• Использование неструктурированных данных в маркетинговых целях может подорвать согласие, полученное во время сбора данных. Например, использование реальных счетов клиентов для демонстрации функциональности программного обеспечения является нарушением конфиденциальности, которое может привести к судебному иску.
• Неклассифицированные данные могут храниться во вторичном хранилище. Правила конфиденциальности требуют, чтобы компании хранили конфиденциальную информацию в своем основном хранилище.
• Невыполнение требований сотрудников об извлечении и удалении информации может нанести вред репутации компании.

Невыполнение требований сотрудников об извлечении и удалении информации может нанести вред репутации компании. Как предприятия могут оставаться в рамках законов о конфиденциальности? Уделяя приоритетное внимание выявлению непомеченных данных и предоставляя работникам возможность распознавать и просматривать их.

Компания должна найти источники неструктурированных данных внутри компании и установить правила относительно того, что представляет собой личную информацию (PII). Вся конфиденциальная информация должна быть помечена и надежно сохранена и должна быть доступна только авторизованным пользователям.

Узнайте больше о проблемах с неструктурированными данными

Откройте для себя возможности автоматического извлечения данных в решении проблем, связанных с неструктурированными данными. Astera ReportMiner предлагает возможности корпоративного уровня для оптимизации процессов извлечения и повышения качества данных.

Скачать бесплатную электронную книгу

Проблема № 4: снижение удобства использования данных

Снижение удобства использования данных представляет собой еще одну проблему для использования неструктурированных данных. Компании должны трансформироваться неструктурированные данные в машиночитаемый формат перед его обработкой. Эти данные также нуждаются в индексации и схеме, чтобы быть полезными. Дополнительные требования к обработке данных увеличивают время получения информации, что может привести к задержкам в принятии решений.

Например, отсканированные квитанции не могут быть проанализированы напрямую и должны быть пропущены через инструмент оптического распознавания символов для сбора соответствующих данных. Аналогичным образом, сообщения в социальных сетях необходимо очистить и преобразовать в структурированный формат для проведения анализа настроений.

В настоящее время инструменты извлечения данных могут автоматизировать извлечение, обработку и загрузку данных, по сути, весь процесс. Эти решения могут собирать и обрабатывать неструктурированные данные в любом масштабе. Большинство компаний предпочитают решения с нулевым кодом, которые позволяют им структурировать неструктурированные данные без написания кода.

Astera ReportMiner мощный инструмент на основе искусственного интеллекта, который упрощает извлечение, обработку и управление неструктурированными данными. Он позволяет пользователям создавать шаблоны одним щелчком мыши и обеспечивает точность и полноту данных с помощью расширенных проверок качества данных.

Проблема № 5: Повышенная уязвимость к кибератакам

Отчет Egnyte о тенденциях управления данными за 2021 год заявляет, что неконтролируемый рост данных и дезорганизация увеличивают киберриск. Это особенно актуально для неструктурированных данных, поскольку они более подвержены неправильному управлению и хранятся в разрозненных системах данных.

Малые и средние предприятия подвержены большему риску утечки данных. Помимо потери данных, кибератаки могут привести к потере доверия клиентов и крупным штрафам. Это может нанести непоправимый ущерб репутации и авторитету бренда.

Решение проблемы растущих угроз безопасности данных заключается не только в усилении протоколов безопасности. Компаниям необходимо выявлять разрозненные данные и объединять их в централизованное хранилище, чтобы минимизировать политическую уязвимость. Им также следует создать процедуру безопасного хранения новых поступающих данных.

An инструмент сквозной интеграции данных отличный вариант для консолидации данных из нескольких неструктурированных источников. Выберите решение, которое предлагает надежные функции безопасности и разрешения пользователей для обеспечения целостности и безопасности данных.

Помимо пяти проблем, указанных выше, существуют и другие препятствия на пути эффективного использования неструктурированных данных. Дуглас Лэни, ведущий специалист в области данных и аналитики, объяснил некоторые из этих проблем на недавнем вебинаре.

Как предприятия могут использовать неструктурированные данные – взгляд на телекоммуникации

Мы обсудили проблемы управления неструктурированными данными. Теперь давайте посмотрим, как эти данные могут помочь создать ценность. Телекоммуникационная отрасль является отличным примером, поскольку провайдеры телекоммуникационных услуг (телекоммуникационные компании) собирают большие объемы информации через данные о звонках, сети и клиентах. Эту информацию можно проанализировать для получения ценной информации.

Телекоммуникационные компании прогнозируют риск оттока для каждого клиента, анализируя их прошлые покупки. Прогнозирование оттока клиентов включает сравнение текущих данных клиентов с данными оттока клиентов и построение модели прогнозирования с помощью алгоритма классификации. Следовательно, телекоммуникационные компании могут нацеливаться на клиентов с высоким риском оттока с помощью индивидуальных пакетов.

Проактивное таргетинг может значительно сократить отток клиентов и сэкономить время и деньги на привлечении новых клиентов. Другие преимущества включают более удовлетворенную клиентскую базу с более высоким LTV.

Помимо прогнозирования оттока, существуют и другие приложения интеллектуального анализа данных. Анализируя подробные записи вызовов, они могут найти места, куда чаще всего звонят их клиенты. Возможно, большая часть клиентов регулярно звонит в Испанию. Эти знания помогают им разрабатывать соответствующие планы международных звонков.

Решайте проблемы неструктурированных данных с помощью Astera

Аналитика данных помогает поставщикам телекоммуникационных услуг получать прибыльную информацию. Помимо разработки соответствующих маркетинговых кампаний, существуют дополнительные преимущества. Информация, полученная в результате анализа данных, может помочь снизить уровень мошенничества при вызовах и улучшить оптимизацию сети.

Однако эффективная аналитика требует структурированных и очищенных наборов данных. Даже самый мощный аналитический инструмент будет неэффективен без точных данных. Извлечение, подготовка и объединение данных из нескольких источников необходимы для просмотра полной картины.

Инструмент корпоративного уровня на базе искусственного интеллекта, такой как Astera Centerprise ADPB может значительно улучшить способы использования структурированных и неструктурированных данных предприятиями для получения ценных аналитических выводов. ADPB помогает компаниям объединять и стандартизировать данные из разрозненных источников, подготавливать их к анализу и обеспечивать их готовность к различным последующим приложениям.

Инструмент также поддерживает различные задержки данных, включает облачные инструменты подготовки данных и позволяет пользователям разрабатывать и автоматизировать конвейеры с использованием команд на английском языке. Astera Centerprise Данная технология разработана для экономии времени и повышения точности в процессах ETL, ELT и подготовки данных.

График демо сегодня, чтобы лично убедиться в его мощных возможностях.