Wie IT-Führungskräfte unstrukturierte Daten nutzen

data driven Unternehmen sind an die Verwendung strukturierter Daten gewöhnt. Diese Art von Daten ist klar definiert, organisiert, in Tabellenform gespeichert und wird normalerweise in einem relational database management system RDBMS) verwaltet. Die Daten sind vordefiniert und so formatiert, dass sie in eine bestimmte Struktur passen. Für die Optimierung dieser Art von Daten, zu denen Kundennamen, Verkaufsdaten und Transaktionsdaten gehören, wurde eine breite Palette von Tools entwickelt. Im Gegensatz zu unstrukturierten Daten lassen sich die Daten mit Programmiersprachen und Data Analytics leicht durchsuchen.

Unstrukturierte Daten sind anders. Sie haben kein vordefiniertes Datenmodell und keine Struktur, was die Organisation, Verarbeitung und Analyse mit herkömmlichen Datenbanken oder strukturierten Datenformaten erschwert. Unstrukturierte Daten haben kein spezifisches Schema oder Format und können viele Formen annehmen, wie z. B. Text, Bilder, Videos, Audioaufzeichnungen, Beiträge social media und vieles mehr.

Lassen Sie uns kennenlernen wie IT-Führungskräfte unstrukturierte Daten nutzen können, um einen besseren Geschäftsvorteil zu erzielen.

Automatisieren von Workflows für unstrukturierte Daten

Die Mehrheit der Daten - zwischen 80% und 90%ist nach einigen Schätzungen unstrukturiert. Das bedeutet, dass die Daten eine riesige Fundgrube an Wert für Unternehmen darstellen, die sie wirksam nutzen und einsetzen können.

Die Automatisierung von Prozessen für unstrukturierte Daten kann dazu beitragen, dass die Daten ordnungsgemäß erfasst und so gespeichert werden, dass sie im gesamten Unternehmen zugänglich und nutzbar sind. Die Automatisierung von Prozessen steigert die Effizienz, ist jedoch aufgrund der Variabilität, der Größe und des fehlenden Standardformats der Daten oft sehr komplex. Gleichzeitig können Unternehmen, die unstrukturierte Daten erfolgreich automatisieren, schneller Erkenntnisse gewinnen und die Entscheidungsfindung vorantreiben.

Nach Angaben von TDWI"Die Automatisierung von Workflows zur Kuratierung und Bereitstellung von Daten für Cloud Analysetools wird IT-Organisationen dabei helfen, riesige Bestände an unstrukturierten Daten effizient zu nutzen und gleichzeitig den manuellen Aufwand für die Datenkuratierung durch Datenanalysten und Forscher zu reduzieren. Die Automatisierung vonData workflow wird zu einer neuen Anforderung an Plattformen Datenmanagement unstrukturierter Datenmanagement ."

IT-Führungskräfte, die Tools und Technologien implementieren, um unstrukturierte Daten nutzbar zu machen und sie Analysten und Geschäftsanwendern zur Verfügung zu stellen, können eine Reihe von Vorteilen nutzen:

• Extrahieren von Informationen aus Texten, um Kundenbedürfnisse, Kundenstimmungen und Markttrends besser zu verstehen.
• Auswertung social media und anderer unstrukturierter Daten, um die Stimmung, die Vorlieben und das Verhalten von Kunden zu verstehen und dann personalisierte Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte zu geben.
• Analyse von Text in Dokumenten wie z. B. Verträgen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
• Durchführung von Bildanalysen für Anwendungsfälle von der medizinischen Bilddiagnose bis zur Qualitätskontrolle.
• Identifizierung positiver und negativer Kundenrezensionen, um zu verstehen, wie Kunden eine Marke sehen und um Marketingstrategien zu entwickeln.
• Überprüfung unstrukturierter Datenquellen, einschließlich E-Mails, Textdaten und Transaktionsaufzeichnungen, um Betrug aufzudecken.
• Integration unstrukturierter Daten mit strukturierten Kundendaten, um einen vollständigen Überblick über die Kunden zu erhalten, der zur Personalisierung von Kampagnen, zur Verbesserung des Kundenservices und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit genutzt werden kann.

Unstrukturierte Daten für KI nutzen

Unternehmen aller Branchen suchen nach Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz (KI) oder Generative AI Anwendungsfälle zu implementieren. Diese Anwendungsfälle erfordern Daten - oft große Datenmengen -, die auch unstrukturierte Daten umfassen können.

Fast Companyschreibt, dass "unstrukturierte Daten der Treibstoff für KI sind, aber die meisten Unternehmen nutzen sie nicht richtig. Ein Grund dafür ist, dass unstrukturierte Daten aufgrund ihrer Größe und Verteilung in hybriden Cloud schwer zu finden, zu durchsuchen und zu verschieben sind.

Wenn alle Daten leicht verfügbar sind, kann eine Vielzahl von Anwendungsfällen unterstützt werden, auch solche, die KI beinhalten. Chatbots können zum Beispiel unstrukturierte Daten analysieren , um Kundenfragen an die richtige Quelle für eine Antwort weiterzuleiten.

Darüber hinaus können unstrukturierte Daten, einschließlich Streaming aus Beiträgen social media , Nachrichtenartikeln, Sensordaten und anderen Quellen, neue Möglichkeiten für KI und Maschinelles Lernen eröffnen. Dazu gehört, dass KI in der Lage ist, den Kontext zu verstehen und große Datensätze oder Textmengen schnell zu analysieren, um Zusammenhänge zu erkennen oder die Informationen zusammenzufassen.

Integrieren Sie Daten auf einer einfach zu verwendenden Plattform

Die Verwaltung und Nutzung unstrukturierter Daten ermöglicht es Unternehmen, tiefere und umfassendere Einblicke in alle Aspekte des Unternehmens zu gewinnen. Ebenso ist die Implementierung einer Datenmanagement die auch unstrukturierte Daten einbezieht, erhält die IT-Abteilung einen Überblick darüber, wo die Daten gespeichert sind, welches Team für die Daten zuständig ist, wie hoch die Kosten für die Speicherung sind und andere relevante Informationen.

Die Möglichkeit, alternative Daten, wie z. B. unstrukturierte Daten, zu nutzen, hilft Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, veränderte Marktbedingungen früher zu erkennen und Geschäftsziele schneller zu erreichen. Der Zugriff auf unstrukturierte Daten kann Prioritäten vorantreiben, die vielleicht nicht auf den ersten Blick erkennbar sind. So kann er beispielsweise bei Umwelt-, Sozial- und Governance-Initiativen (ESG) helfen, indem er die Transparenz erhöht, die ESG-Berichterstattung und -Offenlegung unterstützt und die ESG-Leistung mit der von Branchenführern vergleicht.

Die einheitliche ActianPlattform erleichtert den Umgang mit Daten in der Cloud, On-Premises und in hybriden Umgebungen, um Geschäftsanwender zu unterstützen und datenintensive Anwendungen voranzutreiben. Darüber hinaus unterstützt sie das Vertrauen der Unternehmen in ihre Daten, verbessert die Datenqualität, hilft bei der Senkung der Kosten und ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.

Die Actian Data Platform ist einzigartig in ihrer Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu sammeln, verwalten und zu analysieren, mit ihren transaktionalen Datenbank-, Datenintegrations-, Datenqualitäts- und Funktionen in einer einfach zu bedienenden Plattform. Testen Sie es um zu sehen, wie Ihr Unternehmen davon Nutzen kann.

Über Emma McGrattan

Als Chief Technology Officer bei Actian leitet Emma McGrattan die Technologiestrategie, Innovation und Produktentwicklung des Unternehmens und unterstützt damit Actians Mission, die Art und Weise zu vereinfachen, wie Unternehmen Daten verbinden, verwalten, steuern und analysieren, um Unternehmen zu transformieren. Seit ihrem Eintritt in das Unternehmen vor drei Jahrzehnten hat Emma Rattan eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Weiterentwicklung der Analyse-, Datenintegrations- und Datenmanagement von Actian gespielt, einschließlich der Actian Data Platform. Emma hat einen Abschluss in Elektronikingenieurwesen von der Dublin City University in Irland.