Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Проблемы неструктурированных данных на 2023 год и их решения
Примеры неструктурированных данных включают журналы вызовов, стенограммы чатов, контракты и данные датчиков, поскольку эти наборы данных не упорядочены в соответствии с заранее заданной моделью данных. Неструктурированные данные должны быть стандартизированы и структурированы в столбцы и строки, чтобы сделать их машиночитаемыми, т. е. готовыми к анализу и интерпретации. Это затрудняет управление 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 2023 году и далее. Плюс, дело не только в объеме; неструктурированные источники данных содержат ценную информацию. Например, счета за покупку могут помочь провайдеру телекоммуникационных услуг сегментировать своих клиентов на основе их демографических и экономических данных. Это всего лишь один пример; неструктурированные данные можно использовать множеством способов, чтобы выявить закономерности и тенденции и улучшить процесс принятия решений.
Несмотря на их важность, многие предприятия сталкиваются с проблемами доступа и использования неструктурированных данных. Вот некоторые из этих проблем:
- Неспособность обрабатывать растущие объемы данных
- Доступ к разрозненным данным
- Несоблюдение нормативных требований
- Снижение удобства использования данных
- Повышенная уязвимость к кибератакам
Давайте обсудим эти проблемы более подробно и то, как предприятия могут их преодолеть.
Преодоление проблем с неструктурированными данными
Проблема № 1: неспособность обрабатывать растущие объемы данных
В настоящее время предприятия собирают постоянно растущие объемы информации. По прогнозам, к 175 году объем глобальных данных вырастет до 2025 зеттабайт. Это представляет собой проблему точного и своевременного сбора этих данных.
Предприятиям необходимо собирать и хранить неструктурированные данные для получения ценной информации. Но без надлежащего планирования и решения хранилища растущие объемы данных оказывают давление на существующую емкость хранилища. Конечно, традиционные локальные решения для хранения данных не могут обрабатывать данные петабайтного масштаба.
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.
Надежный инструмент интеграции данных упрощает 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 на пути к решению этой проблемы является обнаружение источников информации о сотрудниках. Следующий шаг — объединение разрозненной информации, хранящейся в нескольких системах, и создание единого хранилища. Впоследствии работодатели должны внедрить надежный механизм проверки личности и маскировки данных, чтобы предотвратить утечку 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 при сборе 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.
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, упрощающий извлечение и обработку неструктурированных данных. Оснащенный расширенными возможностями искусственного интеллекта, он позволяет пользователям создавать шаблоны одним щелчком мыши и обеспечивает точность и полноту данных за счет тщательной проверки 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 подвергаются большему риску утечки данных. Помимо потери данных, кибератаки могут привести к потере доверия клиентов и крупным штрафам. Это может нанести непоправимый ущерб авторитету и репутации 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.
Инструмент комплексной 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 каждого клиента, анализируя его прошлые покупки. Прогнозирование оттока клиентов включает сравнение текущих данных о клиентах с данными об оттоке клиентов и построение модели прогнозирования с помощью алгоритма классификации. Следовательно, телекоммуникационные компании могут ориентироваться на клиентов с высоким риском оттока, используя индивидуальные пакеты услуг. Проактивный таргетинг может значительно снизить 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.
Как здесь подходит автоматизированное извлечение данных
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 автоматического извлечения данных необходим для сбора неструктурированных данных. Идеальное решение должно быть способно точно и быстро извлекать необработанные данные с минимальным вмешательством человека. Он также должен содержать проверки достоверности данных для обеспечения качества данных.
Решения для извлечения данных корпоративного уровня, такие как ReportMiner автоматизируйте и оптимизируйте извлечение данных, чтобы помочь организациям быстрее получать полезную информацию.
