Dane nieustrukturyzowane: 5 strategii zarządzania

Jednym z największych wyzwań dla współczesnych firm jest próba wykorzystania danych nieustrukturyzowanych. Są to informacje cyfrowe, które nie mogą być efektywnie przechowywane przez relacyjne bazy danych z powodu braku ustalonych modeli danych.

Mimo to większość firm od lat gromadzi ogromne ilości danych niestrukturalnych, w tym obrazów, klipów audio lub wideo, e-maili, postów w mediach społecznościowych, dokumentów i innych. Jest to prawdziwa kopalnia wiedzy, której przedsiębiorstwa niestety nie wykorzystują w pełni.

Wszystkie wymienione dane zawierają bowiem cenne informacje, pomocne w podejmowaniu lepszych, bardziej świadomych decyzji biznesowych, jak również w udoskonalaniu procesów i produktów czy podnoszeniu efektywności działań.

Jednak — ze względu na objętość, różnorodność i szybkość napływu danych niestrukturalnych — organizacje często mają trudności z wyciąganiem z nich wniosków niezbędnych do podejmowania lepszych decyzji biznesowych.

Problemy stwarza także fakt, że dane nieustrukturyzowane nie posiadają tak dobrej jakości, jak dane ustrukturyzowane. Firmy muszą je więc oczyszczać i wzbogacać, aby były użyteczne.

Wyzwania związane z zarządzaniem nieustrukturyzowanymi danymi

Firmy napotykają szereg wyzwań związanych z zarządzaniem danymi niestrukturalnymi. Do najważniejszych z nich należą:

• Dane przechowywane w silosach — Każdy dział lub zespół zazwyczaj zbiera własne dane i przechowuje je w różnych formatach oraz systemach. Tymczasem przedsiębiorstwa powinny magazynować dane w jednym miejscu, aby pracownicy mogli szybko uzyskać do nich dostęp.
• Jakość danych — Dane nieustrukturyzowane często wymagają oczyszczenia, zanim mogą zostać zorganizowane. A oczyszczenie i przygotowanie ogromnych ilości danych stanowi duże wyzwanie dla firm. Należy je jednak podjąć, aby w pełni wykorzystać potencjał posiadanych informacji.
• Koszty przechowywania danych — W miarę jak ilość danych niestrukturalnych rośnie, konieczne staje się ich przechowywanie, co zwiększa ogólny koszt zarządzania nimi. Dlatego firmy powinny kompresować dane, aby zredukować ilość potrzebnej przestrzeni magazynowej i minimalizować zajmowaną przestrzeń. Pomaga to w efektywnym zarządzaniu i kontroli kosztów związanych z utrzymaniem zbiorów danych.

Dlaczego firmy powinny zarządzać swoimi nieustrukturyzowanymi danymi?

Firmy mogą wykorzystać nieustrukturyzowane dane do analizy zachowań klientów w mediach społecznościowych, co pomoże im opracować bardziej ukierunkowane kampanie marketingowe (np. poprzez identyfikację demografii klientów rozmawiających o określonych produktach).

Poza tym przedsiębiorstwa mogą również analizować nagrania audio z centrów kontaktowych, aby wyciągnąć wnioski marketingowe.

Co więcej, dobrze opracowana strategia zarządzania danymi, która obejmuje ich zbieranie, organizowanie i analizowanie, może także zwiększyć produktywność.

Dlaczego? Ponieważ pracownicy wiedzą, gdzie znajdują się potrzebne dane. Mogą więc łatwo je przeszukiwać, bo wszystkie zostały zgromadzone w jednym miejscu.

Ponadto firmy, które korzystają z narzędzi do analizy danych niestrukturalnych w czasie rzeczywistym (np. wykorzystujących AI i uczenie maszynowe), są w stanie szybko wykrywać krytyczne problemy i podejmować działania w celu ich rozwiązania.

Dbanie o to, aby dane nieustrukturyzowane były zorganizowane i aktualne, pozwala także lepiej przestrzegać obowiązujących standardów i regulacji.

W skrócie: organizacje, które skutecznie zarządzają swoimi danymi niestrukturalnymi, czerpią z nich większą wartość, co przekłada się na możliwości biznesowe.

Poniżej przedstawiamy pięć strategii, które pomogą przedsiębiorstwom zarządzać danymi niestrukturalnymi:

Znajomość danych

Aby skutecznie zarządzać danymi niestrukturalnymi, firmy muszą najpierw zrozumieć swoje dane i uzyskać wgląd w takie aspekty, jak:

• Ile mają danych?
• Kto jest właścicielem danych?
• Kto ma dostęp do danych?
• Jaki jest wiek danych?
• Gdzie dane są przechowywane?
• Jakie informacje zawierają?
• Jakie są koszty ich przechowywania?

Jest to kluczowe, ponieważ dane nieustrukturyzowane zazwyczaj przechowuje się w silosach danych, co oznacza, że każdy dział magazynuje swoje własne pliki audio, wideo, dokumenty, dane aplikacji, raporty itd.

Taka praktyka utrudnia dzielenie się nimi w całym przedsiębiorstwie.

Jeżeli firma nie wie, jakie ma dane niestrukturalne, nie może podejmować świadomych decyzji dotyczących ich zarządzania.

(Przeczytaj także: Silosy danych: czym są i jak sobie z nimi radzić)

Czyszczenie danych

Organizacje muszą oczyścić swoje dane nieustrukturyzowane, zanim będą mogły je zorganizować w zbiory danych. Zduplikowane, niewiarygodne, przestarzałe lub nieścisłe dane prowadzą bowiem do niskiej jakości wyników analizy.

Dlatego oczyszczanie danych niestrukturalnych jest kluczowe, aby w pełni wykorzystać ich potencjał.

Firmy powinny więc korzystać z narzędzi do czyszczenia danych, aby pozbyć się przestarzałych, niepotrzebnych, nieścisłych, niekompletnych i/lub nieistotnych danych. Usunięcie ich ułatwi sortowanie i ocenę istotnych informacji w systemie.

Oczyszczanie danych niestrukturalnych usprawnia zarządzanie nimi, ponieważ naprawia również błędy strukturalne i literówki.

Wzbogacanie danych

Wzbogacanie danych poprawia dokładność analiz poprzez łączenie danych organizacji z dodatkowymi danymi z innych źródeł, w tym od zewnętrznych podmiotów trzecich.

Dzięki temu firmy mogą gromadzić więcej punktów danych, co umożliwia podejmowanie bardziej świadomych decyzji poprzez ulepszanie istniejących informacji.

Wzbogacanie danych (czyli dodawanie danych do danych) nadaje strukturę danym niestrukturalnym, co poprawia ich wiarygodność i zwiększa wartość. Stają się więc niemal tak samo pomocne, jak ustrukturyzowane dane.

Porządkowanie i katalogowanie danych

Aby szybko odzyskać potrzebne dane, firmy powinny organizować i katalogować swoje dane niestrukturalne.

Istnieje wiele opartych na chmurze systemów zarządzania treścią, które automatyzują organizowanie, katalogowanie i przechowywanie plików danych niestrukturalnych, co ułatwia użytkownikom dostęp do nich i wyszukiwanie potrzebnych informacji.

Ponieważ jest to łatwe do wdrożenia rozwiązanie, firmy powinny rozważyć tę strategię przy zarządzaniu danymi niestrukturalnymi.

Korzystanie ze standaryzowanych narzędzi do zarządzania danymi

Firmy powinny wybierać narzędzia oparte na standardach do zarządzania danymi niestrukturalnymi.

Zapewniają one bowiem możliwość migracji danych z jednej platformy na inną bez polegania na konkretnych dostawcach w celu aktywowania tej funkcjonalności.

Zarządzanie danymi niestrukturalnymi za pomocą narzędzi standaryzowanych jest szczególnie ważne, gdy weźmiemy pod uwagę, że platformy i narzędzia danych stale się rozwijają. Oferują więc coraz lepsze sposoby przetwarzania big data.

Podsumowanie

Każda z opisanych w artykule strategii ułatwia obsługę nieustrukturyzowanych danych, czyniąc z nich źródło dodatkowych i użytecznych informacji, które można wykorzystać do lepszego zarządzania firmą.

Wdrożenie tych rozwiązań sprawia, że dane nieustrukturyzowane stają się równie pomocne, co dane strukturalne czy dane częściowo ustrukturyzowane.

W efekcie przedsiębiorstwo może zyskać przewagę konkurencyjną, ponieważ będzie podejmować lepsze decyzje biznesowe na podstawie wniosków wyciągniętych z dodatkowych zbiorów danych.