Vad är ostrukturerad data?

Ostrukturerad data är information som inte finns i en traditionell databas med rader och kolumner. Den är vanligtvis texttung men kan innehålla data som datum, siffror och fakta.

Organisationer av alla storlekar förlitar sig på ostrukturerad data för att fatta kritiska affärsbeslut, fastställa finansiella prognoser och engagera sig i kunder - men datavetare måste framgångsrikt extrahera och organisera ostrukturerad data innan de kan använda den.

Med rätt verktyg på plats kan datavetare enkelt extrapolera, analysera och använda ostrukturerad data för att uppfylla affärsmål.

Vad menas med ostrukturerad data?

Ostrukturerad data har ingen fördefinierad struktur och är vanlig i källor som t.ex:

• E-postmeddelanden
• PDF-filer
• Bilder
• Ljudfiler
• Videofiler
• Inlägg i sociala medier

Även om ostrukturerade data inte har samma organisation som strukturerade data kan du ändå analysera dem för att hitta trender och insikter. För att göra detta måste företag investera i big data-teknik som OpenText™ IDOL Unstructured Data Analytics för att enkelt kunna bearbeta stora mängder ostrukturerad data.

Ostrukturerad data kontra strukturerad data

Strukturerad data är information som är organiserad på ett fördefinierat sätt. Detta inkluderar data som är ordnade i tabeller med rader och kolumner. Den här typen av data finns vanligtvis i en relationsdatabas. Strukturerad data är ofta lättare att komma åt, hantera och analysera.

Ostrukturerad data har inte någon fördefinierad datamodell eller struktur. Vanliga exempel på ostrukturerad data är kundinformation, produktkataloger och finansiella register. Eftersom den här typen av data inte är organiserad på ett fördefinierat sätt är den svårare att bearbeta och analysera med traditionella metoder.

Hur lagras ostrukturerad data?

Ostrukturerad data lagras vanligtvis i en icke-relationell databas som Hadoop eller NoSQL och bearbetas av analysprogram för ostrukturerad data som OpenText™ IDOL™. Dessa databaser kan lagra och bearbeta stora mängder ostrukturerad data.

Vanliga lagringsformat för ostrukturerad data är

• Textfiler (PDF-filer och e-postmeddelanden)
• Bildfiler (JPEG och PNG)
• Ljudfiler (MP3 och WAV)
• Videofiler (MPEG och AVI)

Vilka är fördelarna med ostrukturerad data?

Det finns många fördelar med att arbeta med ostrukturerad data. Data scientists använder ostrukturerad data för att förbättra kundservice, rikta marknadsföringskampanjer och fatta intelligenta affärsbeslut.

Några av de vanligaste fördelarna med ostrukturerad data är

• Förbättrad kundservice: Företag kan ge bättre kundservice genom att analysera kundernas åsikter i inlägg på sociala medier och recensioner på nätet.
• Riktade marknadsföringskampanjer: Marknadsföringsteamen kan använda ostrukturerad data för att identifiera kundernas behov och önskemål. Den här informationen kan sedan hjälpa dem att skapa riktade marknadsföringskampanjer.
• Bättre affärsbeslut: Ostrukturerade data kan hjälpa företag att hitta trender och insikter som annars skulle vara svåra att identifiera. Denna information hjälper i slutändan intressenterna att göra korrekta bedömningar och förbättra sina företag.

Vad kan företag göra med ostrukturerad data efter parsing?

Vissa företag har lyckats analysera ostrukturerad data med hjälp av textanalys och NLP (Natural Language Processing). Dessa tekniker hjälper organisationer att gå igenom stora mängder ostrukturerad data för att hitta den information de letar efter. Att analysera ostrukturerad data har dessutom flera viktiga fördelar, t.ex:

• Obegränsad användning: Ostrukturerad data är inte fördefinierad, vilket innebär att ägarna kan använda den på obegränsade sätt.
• Mångsidig formatering: Användare kan lagra ostrukturerad data i olika format.
• Prisvärd lagringskostnad: Företag har mer ostrukturerad rådata än strukturerad information. Att lagra ostrukturerad data är både bekvämt och kostnadseffektivt.
• Filutvinning: Få ut mer av dina data med stöd för över 1 500 filformat och en dokumentfilsläsare och filutvinning med fristående filformatdetektering, dekryptering av innehåll, textutvinning, bearbetning av underfiler, icke-nativ rendering och strukturerad exportlösning.
• AI Digital Assistent: När data har analyserats hämtas dialoger på naturligt språk från många olika källor för att ge mycket matchande svar på frågor. Besökare på din webbplats kan chatta med en automatiserad, människoliknande digital assistent med naturligt språk.
• AI Videoövervakning & Analys: Övervaka automatiskt tusentals CCTV-kameror i realtid eller i efterhand. Tagga video, skicka varningar, granska och distribuera till berörda parter. Inkluderar ansiktsigenkänning, händelseanalys, igenkänning av registreringsskyltar och mycket mer.
• OpenText™ IDOL™ Frågesvar och chatbot för naturligt språk: Söker i en mängd olika källor efter välmatchade svar och svarar i ett naturligt språkformat. Skapa en chattupplevelse med mänsklig dialog för kunderna med hjälp av AI och ML.

Vilka är utmaningarna med ostrukturerad data?

Att arbeta med ostrukturerad data kan vara en utmaning. Eftersom den här typen av information inte är organiserad på ett fördefinierat sätt är den mer utmanande att analysera.

Dessutom lagras ostrukturerad data ofta i en icke-relationell databas, vilket gör den svårare att söka i. Några av de vanligaste utmaningarna med ostrukturerad data är

• Säkerhetsrisker: Det kan vara svårt att skydda ostrukturerad data eftersom användarna kan sprida informationen över många lagringsformat och platser.
• Dålig indexering: På grund av sin godtyckliga natur är indexering vanligtvis både en utmanande och felbenägen process.
• Behov av datavetare: Ostrukturerad data kräver vanligtvis att datavetare analyserar den och gör tolkningar.
• Dyr utrustning för dataanalys: Avancerad programvara för dataanalys är nödvändig för att analysera ostrukturerad data, men den kan vara utom räckhåll för företag med en snäv budget.
• Många olika dataformat: Ostrukturerade data har inget specifikt format, vilket gör det svårt att använda dem i obearbetat skick.

Hur analyseras ostrukturerad data?

Det finns många sätt att analysera ostrukturerad data. Användare kan bearbeta ostrukturerade data med hjälp av NLP-tekniker som text mining och sentimentanalys. Dessutom kan intressenter analysera ostrukturerade data med hjälp av verktyg som har maskininlärning.

Några standardmetoder för att analysera ostrukturerad data är:

• Textutvinning: Denna teknik extraherar värdefull information från textbaserade källor. Text mining kan t.ex. analysera kundrecensioner för att identifiera mönster och trender.
• Sentimentanalys: Denna teknik identifierar känslor i textbaserade källor. Sentimentanalys kan till exempel undersöka inlägg på sociala medier för att fastställa positiva eller negativa känslor för ett varumärke eller en produkt.
• Maskininlärning: Denna teknik hittar mönster och insikter i data. Verktyg med maskininlärning kan till exempel inspektera kundbeteenden för att identifiera trender.

Hur kan OpenText IDOL ostrukturerad dataanalys hjälpa till?

OpenText analysplattformen för ostrukturerad data hjälper organisationer att analysera den här typen av information. OpenText IDOL innehåller verktyg och tekniker som samlar in, bearbetar och analyserar ostrukturerad data.

Viktiga funktioner på IDOL är bland annat

• Bildanalys: Den här funktionen gör det möjligt för företag att utvinna mening ur bilder. Med hjälp av bildanalys kan man till exempel identifiera objekt i en bild eller hitta ansikten i en bild med många människor.
• Ljudanalys: Den här funktionen gör det möjligt för företag att utvinna mening ur ljudfiler. Ljudanalys kan t.ex. identifiera nyckelord i en konversation eller upptäcka känslor i en röst.
• Tillgång till data och anslutningar: Användare kan enkelt ansluta till olika datakällor. Detta inkluderar sociala medier, företagsapplikationer och databaser.
• Kognitiv sökning: OpenText IDOL gör det möjligt för företag att hitta information med hjälp av frågor på naturligt språk. Kognitiv sökning kan t.ex. hjälpa datavetare att hitta dokument som innehåller ett visst nyckelord eller en viss fras.
• Programvara för analys av ostrukturerad data för OEM och SDK: Använd vår mjukvaruutvecklingssats för att bygga de appar och API:er du behöver för att dra nytta av dina ostrukturerade data.

Lär dig mer om OpenText IDOL

Du förtjänar en banbrytande plattform för att sprida ostrukturerad data med kuslig precision och bekvämlighet. Om du vill lära dig mer om IDOL kan du begära en live-demo idag. Vi kan svara på alla frågor om plattformen och hjälpa dig att fatta ett välgrundat beslut för att förbättra din ostrukturerade dataanalys.