Järjestämätön data

Järjestämätön data voi aiheuttaa omat ongelmansa varsinkin sellaisissa yrityksissä, joiden liiketoiminta perustuu tehokkaaseen tiedon käyttämiseen ja sen soveltamiseen.

Varsinkin nykyaikana tämä saattaa koitua ongelmaksi, koska tietoa on saatavilla niin hurjia määriä. Siksi jokaisessa yrityksessä tulisi pohtia tarkasti sitä, miten juuri heidän tiedonhallinta hoidetaan laadukkaalla ja tehokkaalla tavalla.

Mikäli haluat tietää lisää aiheesta, lukaise nopeasti seuraavat kappaleet ja kerromme asiasta lisää. Näin saat helposti hyvän perustason käsityksen siitä, minkälaisia ongelmia ei-rakenteellinen big data saattaa aiheuttaa yrityksille ja työntekijöille.

Mitä järjestämätön data tarkoittaa?

Järjestäytymätön data on digitaalista tietoa, jota ei voida tehokkaasti tallentaa relaatiotietokantaan (RDMS), koska se ei käytä ennalta määriteltyjä datamalleja tai kaavioita.

Rakenteeton data, joka voi olla raakamuodossa, tallennetaan usein tietoaltaaseen. Järjestämättömän datan lähteitä ovat muun muassa sensorit ja toimilaitteet, sähköpostit ja tekstiviestit, Word-asiakirjat, PowerPoint-esitykset, sähköiset terveystiedot, digitaaliset kuvat, ääni- ja videotiedostot.

Asiakaskeskeisissä yrityksissä ei-rakenteellisesssa muodossa olevaa dataa voidaan analysoida suhde- ja asiakassuhteiden hallinnan (CRM) parantamiseksi.

Ongelmaksi tällainen tieto saattaa tulla esimerkiksi silloin, kun kyseessä on big data. Silloin tietoa on käytössä valtavat määrät, jolloin relevenatin tiedon löytäminen saattaa olla erittäin haasteellista.

Jos yrityksesi työskentelee varsinkin big datan parissa, silloin asiaan kannattaa liittää erityistä huomiota.

Ei-rakenteellinen data tarkemmassa syynissä

Järjestäytymätön data ja analytiikka viittaa sellaisiin tietoihin, jotka noudattavat vähemmän järjestäytyneitä muotoja verrattuna esimerkiksi taulukkolaskenta-sivuihin, tietokantatauluihin tai muihin lineaarisiin ja järjestettyihin tietojoukkoihin. Itse asiassa termi “tietojoukko” on hyödyllinen, koska se liittyy helposti saatavilla oleviin tietoihin, jotka eivät sisällä ylimääräistä sisältöä ja jotka on linkitetty tai merkitty tiettyyn rakenteeseen.

Muita esimerkkejä rakenteettomasta tekstidatasta ovat Word-asiakirjat, PowerPoint-esitykset, pikaviestit, yhteistyöohjelmistot, asiakirjat, kirjat, sosiaalisen median julkaisut ja lääketieteelliset tiedot. Ei-tekstimuotoista rakenteetonta dataa luodaan yleensä multimediassa, kuten MP3-äänitiedostoissa, JPEG-kuvissa ja Flash-videotiedostoissa.

Ei-rakenteellinen data ei yleensä sisällä ennalta määriteltyä datamallia, eikä se välttämättä sovi hyvin relaatiotaulukoihin. Rakenteeton data on yleensä tekstipainotteista. Se voi kuitenkin sisältää myös numeroita ja päivämääriä sekä muita datatyyppejä. Nykyään dataa voidaan tallentaa niin monessa eri muodossa, että sen hallinointiin voi liittyä merkittäviä ongelmia.

Tämä voi johtaa epäselvyyksiin, joita on vaikea tunnistaa perinteisten ohjelmistojen avulla. Haasteeksi tämä muodostaa helposti nykyaikana, jolloin dataa käytetään yrityksen päätöksenteon tukena.

Rakenteellisesta datasta apua yrityksen toimintaan

Laadukkaan datan avulla yrityksen johto voi tehdä huomattavasti parempia päätöksiä kuin silloin, kun sellaista ei ole käytettävissä.

Jos suuren ja rakenteettoman datan tallennusta yrityksen sisällä ei hallita hyvin, se voi johtaa esimerkiksi korkeampiin kustannuksiin. Dataa tulisi käyttää mahdollisimman tehokkaasti, jolloin yritystoimintaan liittyviä kustannuksia voidaan itse asiassa alentaa.

Sekä paperi- että sähköisessä muodossa olevan datan on oltava skannattuna, jotta hakusovellus voi erottaa sisällön tarkoituksen riippuen sanojen käytöstä tietyissä konteksteissa. Tällöin puhutaan semanttisesta hausta, jonka avulla data saadaan rakenteellisempaan muotoon.

Parhaillaan datasta saatetaan saada irti sellaista tietoa, jota muutoin olisi erittäin hankala saada käytäntäntöön.

Lisäksi kannattaa huomioida, että varsinkin AI-työkalujen kehittyessä dataa voidaan käyttää tekoälyn kouluttamiseen. Tällöin on taas mahdollista luoda sellaisia tekoälyyn pohjautuvia sovelluksia, joiden avulla monia yrityksen käytäntöjä voidaan automatisoida.

Samankaltaiset termit

Margaret Rouse

Margaret Rouse on palkittu teknologiatoimittaja ja opettaja, joka tunnetaan hänen kyvyistään selittää vaikeitakin teknologisia konsepteja aiheesta vähemmän tietävälle finanssialan yleisölle. Viimeisen 20 vuoden ajan hänen selityksensä ovat ilmestyneet TechTargetin nettisivuille, minkä lisäksi häntä ovat siteeranneet asiantuntijana New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine ja Discovery Magazine. Margaretin mielestä mikään ei ole hauskempaa kuin opettaa IT-alan ja finanssialan ammattilaisille, kuinka toisen alan hyvin spesifillä kielellä puhutaan. Jos sinulla on ideoita selitettävistä termeistä tai parannuksista aikaisempiin selityksiin, lähetä sähköpostia Margaretille tai ota yhteyttä häneen LinkedInissä tai Twitterissä.