Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Извлечение информации с помощью управления неструктурированными данными
Сегодня 80% данных в мире неструктурированы., который продолжает быстро расти. Для иллюстрации: структурированные корпоративные базы данных могут содержать до десятков терабайт данных (включая резервные копии и дублированные записи). Но когда мы говорим о неструктурированных наборах данных, например, созданных устройствами Интернета вещей, размер может быть экзабайт (миллионы терабайт). Огромный объем и сложность являются факторами, которые делают управление неструктурированными данными (UDM) сложной задачей.
Что такое неструктурированные данные?
Неструктурированные данные можно определить как данные в любой форме, не имеющие заранее определенной модели или формата. Этот тип данных генерируется из различных источников, включая аудиофайлы, видео, изображения, сообщения в социальных сетях и текстовые файлы.
Большинство организаций имеют надежные стратегии управления и анализа структурированных данных. Но реальная ценность заключается в управлении этой новой волной полуструктурированных данных или неструктурированного контента. В этом сообщении блога представлены основы решений по управлению неструктурированными данными для ИТ-команд и владельцев бизнеса.
Возможности доступные
Использование больших объемов данных может открыть множество возможностей для организаций. Компании могут просматривать информацию в новых измерениях, анализируя неструктурированные данные, улучшая процесс принятия решений. Вот две ключевые области, в которых управление неструктурированными данными может быть полезным:
- Бизнес-аналитика: Хороший подход к бизнес-аналитике — использовать внутренние и внешние данные для анализа данных. Получить доступ к структурированным данным из внутренней базы данных легко, но использование информации, содержащейся в сторонних API и наборах данных с открытым исходным кодом, доступных в Интернете, является сложной задачей. Это связано с тем, что пользователям приходится обрабатывать эти данные, прежде чем подавать их в систему BI. Однако использование неструктурированных данных может помочь вам оценить информацию под новым углом. Например, вы можете выявить узкие места на пути покупателя вашего интернет-магазина, изучая взаимодействие с клиентами с помощью такого инструмента, как Hotjar. Вы можете использовать эту информацию, чтобы улучшить общий дизайн вашего веб-сайта и сделать призывы к действию более эффективными, что в конечном итоге положительно повлияет на коэффициент конверсии.
- Разработка продукта: Каждая организация хочет узнать, как улучшить процесс разработки своей продукции. В этом может помочь сбор и анализ неструктурированных данных. Например, если вы знаете, о чем ваши клиенты говорят в социальных сетях, вы можете узнать больше об их интересах и моделях поведения. Затем ваша команда разработчиков продуктов может использовать всю эту информацию для запуска новых продуктов и услуг, пользующихся большим спросом, что в конечном итоге приведет к увеличению продаж.
инструмент для извлечения
Управление неструктурированными данными и управление структурированными данными
Структурированные данные управление просто и удобно, особенно потому, что этот тип данных хорошо организован и хорошо отформатирован. Системы управления реляционными базами данных и генераторы схем — это лишь два примера из сотен доступных инструментов для хранения, доступа и управления структурированными данными.
С другой стороны, управление неструктурированными данными (UDM) не так просто из-за значительно большего объема данных и отсутствия единообразного формата. Большая часть неструктурированных данных генерируется машиной (например, с помощью устройства Интернета вещей), и им не хватает надлежащего форматирования и согласованности. Более того, доступность меньшего количества инструментов и методов также затрудняет управление неструктурированными данными. Однако рекомендуется инвестировать в управление хранилищем неструктурированных данных, несмотря на его сложности. В долгосрочной перспективе решение для управления неструктурированными данными может предоставить вам массу значимой информации.
Одним из основных различий между структурированными и неструктурированными данными является тип информации, которую они предоставляют. Вы ограничены только описательными или диагностическими данными в структурированной базе данных. Но с неструктурированными данными вы можете применять алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для получения прогнозных и предписывающих данных.
Успешные организации по всему миру теперь используют неструктурированные данные для раскрытия информации, которая в противном случае была бы скрыта с помощью традиционных методов. извлечение данных (pin drop).
Основные требования
Управление неструктурированными данными может быть трудным, но использование правильных методов и инструментов может упростить этот процесс. Ниже приведены два ключевых требования, которые необходимо выполнить для индексации неструктурированных данных:
- Храните все: Первое ключевое требование для управления данными — начать их хранить. Найти данные, которые вы генерируете. Поскольку стоимость хранения данных становится все дешевле, хранение данных в долгосрочной перспективе может стоить вам всего несколько долларов за терабайт в год при использовании облачных решений хранения.
- Отделить данные от хранилища: Теперь, когда вы храните всю эту информацию, следующим шагом будет использование этих данных для получения ценной информации.. Использование локальных инструментов, таких как ReportMiner, могу помочь тебе извлечение неструктурированные данные из различных источников и интегрировать его с вашими структурированными данными, чтобы иметь всю информацию, доступную для ваших инструментов анализа данных.
Пример управления неструктурированными данными
Чтобы проиллюстрировать, как эти требования могут помочь в управлении неструктурированными данными, давайте рассмотрим пример. Предположим, что корпорация XYZ собирает данные о поведении клиентов из социальных сетей и тепловых карт веб-сайтов. Это неструктурированные данные, которые хранятся в файлах PDF и Excel.
Примеры неструктурированных данных из файла журнала:
P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203
Получив эту информацию с разных веб-сайтов, они могут извлечение это с помощью ReportMiner и хранить ее в локальной базе данных вместе с другой информацией о клиентах. Они могут интегрировать эти данные с другими данными о клиентах, хранящимися в их решении CRM, а затем передать их в инструмент бизнес-аналитики, чтобы узнать важные подробности о потребностях клиентов. Используя эту информацию, компания может планировать и разрабатывать стратегию своей маркетинговой и торговой кампании для увеличения доходов.
Управление неструктурированными данными с помощью ReportMiner
Решения для управления неструктурированными данными может помочь предприятиям найти путь к эффективному принятию решений посредством более глубокого понимания и улучшенной аналитики. Использование всех доступных данных может помочь вам получить более широкое представление о вашем бизнесе, клиентах и продуктах.
ReportMiner представляет собой современную локальную неструктурированную программное обеспечение для извлечения данных предназначен для извлечения структурированных и неструктурированных данных. Программное обеспечение может помочь вам упростить сложный процесс UDM, предлагая визуальный пользовательский интерфейс и возможности автоматизации.
