Cómo aprovechan los responsables de TI los datos no estructurados

Las organizaciones basadas en datos están acostumbradas a utilizar datos estructurados. Este tipo de datos está bien definido, organizado, almacenado en forma tabular y gestionado normalmente en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Los datos están predefinidos y formateados para ajustarse a una estructura establecida. Se ha desarrollado una amplia gama de herramientas para optimizar este tipo de datos, que incluyen nombres de clientes, datos de ventas y fechas de transacciones. A diferencia de los datos no estructurados, los lenguajes de programación y las herramientas de análisis de datos permiten realizar búsquedas fácilmente.

Los datos no estructurados son diferentes. No tienen un modelo o estructura de datos predefinidos, lo que hace más difícil organizarlos, procesarlos y analizarlos utilizando bases de datos tradicionales o formatos de datos estructurados. Los datos no estructurados carecen de un esquema o formato específico y pueden adoptar muchas formas, como texto, imágenes, vídeos, grabaciones de audio, publicaciones en redes sociales, etc.

Exploremos cómo los responsables de TI pueden aprovechar los datos no estructurados para obtener una mayor ventaja empresarial.

Automatizar flujos de trabajo para datos no estructurados

La mayoría de los datos, entre el 80% y 90%según algunas estimaciones, no están estructurados. Esto significa que los datos representan un enorme tesoro de valor para las empresas que sepan aprovecharlos y utilizarlos eficazmente.

La incorporación de procesos automatizados a los datos no estructurados puede ayudar a garantizar que los datos se ingieran y almacenen correctamente de forma que sean accesibles y utilizables en toda la empresa. Automatizar los procesos mejora la eficiencia, pero la automatización es a menudo compleja debido a la variabilidad de los datos, su tamaño y la falta de un formato estándar. Al mismo tiempo, las organizaciones que pueden automatizar con éxito los datos no estructurados pueden obtener información más rápidamente para impulsar la prise de décision.

Según TDWIla automatización de los flux de données trabajo para curar y entregar datos a las herramientas de análisis nativas de la nube ayudará a las organizaciones de TI a aprovechar eficientemente los almacenes masivos de datos no estructurados, al tiempo que reduce el esfuerzo manual necesario para la curación de datos por parte de los analistas e investigadores de datos. la automatizaciónflux de données se está convirtiendo en un nuevo requisito de las plataformas de gestion des données no estructurados".

Los responsables de TI que implementan las herramientas y tecnologías necesarias para aprovechar los datos no estructurados y ponerlos a disposición de los analistas y usuarios empresariales pueden obtener una serie de ventajas como:

• Extraer información de los textos para comprender mejor las necesidades de los clientes, sus sentimientos y las tendencias del mercado.
• Examinar las redes sociales y otros datos no estructurados para conocer la opinión, las preferencias y los comportamientos de los clientes y, a continuación, ofrecerles recomendaciones personalizadas de productos, servicios o contenidos.
• Analizar el texto de documentos como contratos legales para garantizar su cumplimiento.
• Realización de análisis de imágenes para casos de uso que abarcan desde el diagnóstico por imágenes médicas hasta el control de calidad.
• Identificar las opiniones positivas y negativas de los clientes para conocer su opinión sobre una marca y fundamentar las estrategias de marketing.
• Revisión de fuentes de datos no estructurados, incluidos correos electrónicos, datos de texto y registros de transacciones para ayudar a detectar el fraude.
• Integración de datos no estructurados con datos estructurados de clientes para proporcionar una visión completa de los clientes, que puede utilizarse para personalizar campañas, mejorar el servicio al cliente y mejorar las experiencias de los clientes.

Utilización de datos no estructurados para la IA

Organizaciones de todos los sectores buscan implantar Inteligencia Artificial (IA) o IA générative general. Estos casos de uso requieren datos, a menudo grandes volúmenes de datos, que pueden incluir datos no estructurados.

Fast Companyescribe que "los datos no estructurados son el combustible necesario para la IA y, sin embargo, la mayoría de las organizaciones no los están utilizando bien. Una de las razones es que los datos no estructurados son difíciles de encontrar, buscar y mover, debido a su tamaño y distribución en entornos de nube híbrida."

Facilitar el acceso a todos los datos puede dar soporte a una amplia gama de casos de uso, incluidos los relacionados con la IA. Por ejemplo, los chatbots pueden analizar datos no estructurados para dirigir las preguntas de los clientes a la fuente adecuada para obtener una respuesta.

Además, los datos no estructurados, incluidos los datos en flujo procedentes de publicaciones en redes sociales, artículos de noticias, datos de sensores y otras fuentes, pueden ofrecer nuevas posibilidades para la IA y el aprendizaje automático. Estas posibilidades incluyen permitir que la IA comprenda el contexto y analice rápidamente grandes conjuntos de datos o volúmenes de texto para identificar relaciones o resumir la información.

Integrar datos en una plataforma fácil de usar

Gestionar y aprovechar los datos no estructurados permite a las organizaciones obtener información más profunda y rica sobre todos los aspectos de la empresa. Asimismo, la implantación de una estrategia de gestión de datos que incluya datos no estructurados ofrece a TI visibilidad sobre dónde se almacenan los datos, a qué equipo pertenecen, los costes de almacenarlos y otra información pertinente.

La capacidad de aprovechar datos alternativos, como los datos no estructurados, ayuda a las empresas a tomar más décisions éclairées, identificar antes las condiciones cambiantes del mercado y alcanzar más rápidamente los objetivos empresariales. El acceso a datos no estructurados puede hacer avanzar prioridades que pueden no ser fácilmente evidentes. Por ejemplo, puede ayudar con las iniciativas medioambientales, sociales y de gouvernance (ESG) mejorando la transparencia, ayudando con los informes y la divulgación de ESG, y comparando el rendimiento ESG con los líderes del sector.

La plataforma unificada de Actian facilita el uso de datos en la nube, sur site y en entornos híbridos para empoderar a los usuarios empresariales e impulsar aplicaciones de uso intensivo de datos. También apoya la confianza de las empresas en sus datos, mejora la calidad de los datos, ayuda a reducir los costes y permite una mejor prise de décision en toda la empresa.

Actian Data Platform es única en su capacidad para recopilar, gestionar y analizar datos en tiempo real con su base de datos transaccional, integración de datos, calidad de datos y capacidades de almacén de datos en una plataforma fácil de usar.

Acerca de Emma McGrattan

Emma McGrattan es CTO en Actian, liderando la I+D global en análisis de alto rendimiento, gestión de datos e integración. Con más de dos décadas en Actian, Emma tiene múltiples patentes en tecnologías de datos y ha sido fundamental en el impulso de la innovación para aplicaciones de misión crítica. Es una autoridad reconocida, con frecuentes ponencias en conferencias del sector como Strata Data, y ha publicado artículos técnicos sobre analítica moderna. Conéctese con ella en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/emma-mcgrattan/. En sus publicaciones del blog de Actian, Emma aborda la optimización del rendimiento, las arquitecturas de nube híbrida y las estrategias de análisis avanzadas. Explore sus artículos principales para desbloquear el éxito impulsado por los datos.