5 strategier for håndtering av ustrukturerte data

En av de største utfordringene dagens selskaper står overfor er å utnytte ustrukturerte data, digital informasjon som ikke kan lagres effektivt i relasjonsdatabaser fordi den ikke bruker forhåndsdefinerte datamodeller.

De fleste selskaper har samlet enorme mengder ustrukturerte data, inkludert bilder, lyd- eller videoklipp, e-poster, sosiale medier, dokumenter og mer i årevis. Og som sådan sitter de på en skattekiste av data som de ikke utnytter godt nok.

Alle disse dataene inneholder verdifull informasjon som kan hjelpe organisasjoner med å ta bedre, mer informerte forretningsbeslutninger, forbedre sine prosesser og produkter, og operere mer effektivt.

Imidlertid, på grunn av volumet, variasjonen og hastigheten til ustrukturerte data, finner ofte organisasjoner det vanskelig å avdekke innsiktene de trenger for å ta de beste forretningsbeslutningene. I tillegg er kvaliteten på disse ustrukturerte dataene ikke like god som kvaliteten på strukturerte data, noe som betyr at selskaper må rense og berike dem for å gjøre dem brukbare.

Utfordringer med håndtering av ustrukturerte data

Selskaper står overfor en rekke utfordringer når det gjelder å håndtere sine ustrukturerte data. Disse inkluderer:

• Data lagret i siloer: Hver avdeling eller team samler inn sine egne data og lagrer dem i ulike formater og i forskjellige systemer. Imidlertid bør bedrifter lagre sine data på ett sted slik at arbeidstakere kan få tilgang til dem raskt.
• Kvaliteten på dataene: Ustrukturerte data må ofte renses før de kan organiseres. Det kan være utfordrende for selskaper å rense og forberede store mengder data; imidlertid er datavask nødvendig for å få mest mulig ut av dataene.
• Kostnader ved data: Ettersom organisasjonenes ustrukturerte data øker, må de lagre det et sted, noe som øker kostnadene ved å håndtere dataene. Selskaper bør komprimere dataene sine for å redusere mengden lagring og minimere plassen de vil bruke. Dette hjelper organisasjoner med å håndtere dataene sine effektivt og holde kostnadene nede.

Hvorfor selskaper burde håndtere sine ustrukturerte data

Selskaper kan bruke ustrukturerte data til å analysere kunders sosiale medieadferd for å hjelpe dem med å utvikle mer målrettede markedsføringskampanjer, for eksempel ved å identifisere demografien til kunder som snakker om visse produkter. Organisasjoner kan også analysere lydopptak fra kundesentre for å avdekke markedsinnsikt.

Å ha en god strategi for datahåndtering for å samle, organisere og analysere ustrukturerte data kan hjelpe bedrifter med å øke produktiviteten fordi ansatte vet hvor dataene de trenger er plassert. Arbeidere kan enkelt søke i disse dataene fordi alt er på ett sted.

I tillegg kan selskaper som bruker verktøy for å analysere ustrukturerte data i sanntid, raskt oppdage kritiske problemer og iverksette tiltak for å løse dem. Og organisasjoner som sikrer at deres ustrukturerte data er organisert og oppdatert, er bedre i stand til å opprettholde samsvar med gjeldende standarder og forskrifter.

Bunnlinjen: Organisasjoner som effektivt håndterer sine ustrukturerte data, kan hente mer verdi fra disse dataene og oversette det til forretningsmuligheter.

Her er fem strategier for å hjelpe organisasjoner med å håndtere sine ustrukturerte data:

Kjenn dine data

For effektivt å håndtere sine ustrukturerte data, må selskaper først forstå sine data og etablere innsyn i slike ting som:

• Hvor mye data de har
• Hvem som eier dataene
• Hvem som har tilgang til dataene
• Hvor gamle dataene er
• Hvor dataene er lagret
• Hvilke typer informasjon dataene inneholder
• Hva det koster å lagre dataene

Denne innsikten er nøkkelen siden ustrukturerte data typisk er huset i datasiloer, noe som betyr at hver avdeling lagrer sin egen lyd, video, dokumenter, applikasjonsdata, rapporter osv., noe som gjør det vanskelig å dele på tvers av virksomheten. Hvis selskaper ikke vet hvilke ustrukturerte data de har, kan de ikke ta informerte beslutninger om hvordan de skal håndtere dem.

Rengjør dine data

Organisasjoner må rense sine ustrukturerte data før de kan organisere dem. Dupliserte, upålitelige, utdaterte eller unøyaktige data fører til data av dårlig kvalitet som vil endre resultatene når organisasjoner analyserer sine ustrukturerte data. Det er kritisk for bedrifter å rense sine ustrukturerte data for å få mest mulig ut av dem.

Bedrifter bør bruke verktøy for datarensing (også kalt datavasking) og skrubbing for å bli kvitt foreldede, redundante, unøyaktige, ufullstendige og/eller irrelevante data. Eliminering av denne overflødige dataen gjør det enklere for bedrifter å sortere og vurdere de relevante dataene i systemene sine. Rensing av ustrukturerte data gjør det enklere for organisasjoner å håndtere dataene, da det også fikser strukturelle feil og skrivefeil.

Forbedre dine data

Dataforbedring øker nøyaktigheten av dataanalyse ved å kombinere organisasjoners data med ytterligere data fra andre kilder, inkludert eksterne tredjepartskilder. Dette lar bedrifter samle flere datapunkter for å muliggjøre mer informert beslutningstaking ved å forbedre de eksisterende dataene. Å berike data, eller å legge til data i data, bringer struktur til ustrukturerte data, forbedrer påliteligheten og gjør dem mer verdifulle.

Organsier og katalogiser dataene dine

For å raskt hente de dataene de trenger, bør bedrifter organisere og katalogisere sine ustrukturerte data. Det finnes mange skybaserte innholdsstyringssystemer som automatiserer organisering, katalogisering og lagring av ustrukturerte datafiler, noe som gjør det enkelt for brukere å få tilgang til og søke i dataene. Siden dette er en enkel løsning å implementere, bør bedrifter vurdere denne strategien når det gjelder å håndtere sine ustrukturerte data.

Bruk standardbaserte datastyringsverktøy

Bedrifter bør velge verktøy for å håndtere sine ustrukturerte data som er basert på standarder. Dette sikrer at de kan migrere dataene sine fra én plattform til en annen uten å være avhengig av spesifikke leverandører for å muliggjøre denne funksjonaliteten. Å håndtere ustrukturerte data med styringsverktøy basert på standarder er spesielt viktig med tanke på at dataplattformer og verktøy stadig utvikler seg.