5 strategier för hantering av ostrukturerad data

En av de största utmaningarna för dagens företag är att försöka utnyttja ostrukturerad data, digital information som inte kan lagras effektivt i relationsdatabaser eftersom den inte använder fördefinierade datamodeller.

De flesta företag har samlat på sig enorma mängder ostrukturerad data, inklusive bilder, ljud- och videoklipp, e-post, sociala medier, dokument och mycket annat i flera år. Det innebär att de sitter på en skatt av data som de inte använder på ett bra sätt.

Alla dessa data innehåller värdefull information som kan hjälpa organisationer att fatta bättre och mer välgrundade affärsbeslut, förbättra sina processer och produkter samt arbeta mer effektivt.

Men på grund av volymen, variationen och hastigheten hos ostrukturerade data har organisationer ofta svårt att få fram de insikter de behöver för att fatta de bästa affärsbesluten. Dessutom är kvaliteten på dessa ostrukturerade data inte lika bra som kvaliteten på strukturerade data, vilket innebär att företagen måste rensa och berika dem för att göra dem användbara.

Utmaningar vid hantering av ostrukturerad data

Företag står inför ett antal utmaningar när det gäller att hantera sina ostrukturerade data. Bland dessa kan nämnas:

• Data lagras i silos: Varje avdelning eller team samlar vanligtvis in sina egna data och lagrar dem i olika format och i olika system. Företag bör dock lagra sina data på en och samma plats så att medarbetarna snabbt kan komma åt dem.
• Kvaliteten på data: Ostrukturerad data behöver ofta rensas innan den kan organiseras. Det kan vara svårt för företag att städa och förbereda stora mängder data, men datastädning är nödvändigt för att få ut mesta möjliga av datan.
• Kostnader för data: När organisationers ostrukturerade data ökar måste de lagra dem någonstans, vilket ökar kostnaderna för att hantera deras data. Företag bör komprimera sina data för att minska lagringsmängden och minimera det utrymme de använder. Detta hjälper organisationer att hantera sina data effektivt och hålla kostnaderna nere.

Varför företag bör hantera sina ostrukturerade data

Företag kan använda ostrukturerade data för att analysera kundernas beteende på sociala medier för att utveckla mer riktade marknadsföringskampanjer, till exempel genom att identifiera demografin för kunder som pratar om vissa produkter. Organisationer kan också analysera ljudinspelningar från kontaktcenter för att upptäcka marknadsföringsinsikter.

En bra datahanteringsstrategi för att samla in, organisera och analysera ostrukturerad data kan hjälpa företag att öka produktiviteten eftersom medarbetarna vet var de data de behöver finns. Medarbetarna kan enkelt söka efter data eftersom allt finns på ett och samma ställe.

Företag som använder verktyg för att analysera ostrukturerade data i realtid kan dessutom snabbt upptäcka kritiska problem och vidta åtgärder för att lösa dem. Och organisationer som ser till att deras ostrukturerade data är organiserade och uppdaterade har bättre förutsättningar att följa gällande standarder och bestämmelser.

Slutsatsen är att Organisationer som hanterar sina ostrukturerade data effektivt kan utvinna mer värde ur dessa data och omvandla dem till affärsmöjligheter.

Här är fem strategier som hjälper organisationer att hantera sina ostrukturerade data:

1. Känn till dina data

För att effektivt kunna hantera ostrukturerade data måste företagen först förstå sina data och skapa insyn i t.ex:

• Hur mycket data de har
• Vem som äger data
• Vem som har tillgång till data
• Hur gamla data är
• Var data lagras
• Vilka typer av information som data innehåller
• Vad det kostar att lagra data

Denna insyn är viktig eftersom ostrukturerad data vanligtvis lagras i datasilos, vilket innebär att varje avdelning lagrar sitt eget ljud, video, dokument, applikationsdata, rapporter etc., vilket gör det svårt att dela den inom hela verksamheten. Om företag inte vet vilka ostrukturerade data de har kan de inte fatta välgrundade beslut om hur de ska hanteras.

2. Städa dina data

Organisationer måste rensa sina ostrukturerade data innan de kan organisera dem. Duplicerade, otillförlitliga, föråldrade eller felaktiga data leder till data av dålig kvalitet som kommer att förändra resultaten när organisationer analyserar sina ostrukturerade data. Att städa sina ostrukturerade data är avgörande för att företagen ska få ut mesta möjliga av sina ostrukturerade data.

Företagen bör använda datarengöring (även kallad data cleansing) och scrubbing-verktyg för att bli av med föråldrade, överflödiga, felaktiga, ofullständiga och/eller irrelevanta data. Genom att eliminera överskottsdata kan företagen lättare sortera och bedöma relevanta data i sina system. Att rensa ostrukturerad data gör det lättare för organisationer att hantera data eftersom det också åtgärdar strukturella fel och stavfel.

3. Berika dina data

Databerikning förbättrar noggrannheten i dataanalysen genom att kombinera organisationens data med ytterligare data från andra källor, inklusive externa tredjepartskällor. På så sätt kan företagen samla in fler datapunkter och fatta mer välgrundade beslut genom att förbättra befintliga data. Genom att berika data, eller lägga till data till data, struktureras ostrukturerad data, vilket förbättrar dess tillförlitlighet och gör den mer värdefull.

4. Organisera och katalogisera dina data

För att snabbt kunna hämta de data som behövs bör företag organisera och katalogisera sina ostrukturerade data. Det finns många molnbaserade innehållshanteringssystem som automatiserar organisering, katalogisering och lagring av ostrukturerade datafiler, vilket gör det enkelt för användare att komma åt och söka i data. Eftersom detta är en enkel lösning att implementera bör företag överväga denna strategi när det gäller att hantera sina ostrukturerade data.

5. Använd standardbaserade verktyg för datahantering

Företag bör välja verktyg för att hantera ostrukturerad data som är baserade på standarder. Detta säkerställer att de kan migrera sina data från en plattform till en annan utan att behöva förlita sig på specifika leverantörer för att möjliggöra denna funktionalitet. Att hantera ostrukturerad data med standardbaserade hanteringsverktyg är särskilt viktigt med tanke på att dataplattformar och verktyg ständigt utvecklas.