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Dados não estruturados

Demystifying Dados não estruturados Management

O aproveitamento de dados não estruturados permite que as empresas obtenham insights valiosos a partir de fontes complexas, como e-mails, mídias sociais e arquivos multimídia.

Visão geral

Data Powers Everything in Today’s Digital Business World

Os dados fornecem a matéria-prima para a tomada de decisões informadas e permitem que as empresas identifiquem padrões, detectem tendências, tomem decisões estratégicas e prevejam resultados futuros.

That is, of course, if the data can be aggregated and analyzed intelligently. Not all data is created equal, and unstructured data is a great example of this. Unstructured data is information that doesn’t follow a predefined format and lacks a consistent data model that is easily organized into traditional database tables, making it difficult to search, sort, and analyze using traditional methods.

Fontes comuns de dados não estruturados incluem documentos de texto, e-mails, publicações em redes sociais, imagens, arquivos de áudio e arquivos de vídeo. Esses tipos de dados costumam ser armazenados em data lakes ou sistemas de armazenamento de blobs projetados para lidar com grandes volumes de dados diversos, o que também pode sobrecarregar os recursos de armazenamento.

Embora os dados não estruturados possam ser difíceis de processar, eles também prometem acesso a insights valiosos sobre a opinião dos clientes, o comportamento dos usuários, as tendências de mercado e as tendências emergentes. Lidar com formatos de dados não padronizados muitas vezes pode representar um desafio para as organizações, mas as empresas perderãoinformações essenciais que podem impulsionar decisões estratégicas de negóciose o crescimento se negligenciarem o gerenciamento de dados não estruturados.

definição

O que são dados não estruturados?

Os dados não estruturados podem assumir diversas formas e formatos, o que representa um desafio para muitas organizações empresariais. Mas, devido à sua própria natureza, os dados não estruturados podem conter uma riqueza de insights significativos sobre as intenções dos clientes, os padrões de comportamento dos usuários e informações comerciais essenciais que podem ajudar a moldar decisões e impulsionar o crescimento. De acordo comanalistas do setor, approximately 80% of the world’s data will be unstructured by 2025.

Os dados não estruturados não possuem uma estrutura predefinida e podem variar bastante em estilo e conteúdo. Isso significa que toda organização hoje possui dados não estruturados em seu domínio. Aqui estão alguns exemplos:

• Documents: PDFs, PowerPoint presentations, text files, body copy in emails, and more types of documents are considered to contain unstructured data.

• Social media posts: Updates across social networks, comments on corporate blogs, and community discussions on web pages also meet the unstructured data definition.

• Media files: Video files and audio recordings contain unstructured data and require specialized approaches and skills to extract the meaningful data for greater analysis.

Por definição, os dados não estruturados podem ser difíceis de definir, pois variam de acordo com as diferentes fontes. Mas, sem um formato ou organização específicos, eles são difíceis de processar e analisar.

Desafios

Desafios dos dados não estruturados

Por mais promissores que os dados não estruturados possam ser, superar os obstáculos para processá-los e gerenciá-los adequadamente é fundamental para as empresas que desejam obter insights essenciais a partir dessas fontes de dados.

• Data Volume and Variety
de dados : pode parecer óbvio, mas a quantidade de dados não estruturados e a diversidade de tipos constituem o primeiro desafio no gerenciamento desses dados.

• Management Complexity
do gerenciamento Por não possuírem um formato consistente, os dados não estruturados são difíceis de serem classificados, categorizados e gerenciados de forma eficaz pelas organizações. Frequentemente, as organizações precisam recorrer a ferramentas especializadas e conhecimento técnico, além de investir nelas, para processar e analisar adequadamente os dados não estruturados.

• Data Quality Issues
Unstructured data varies significantly in accuracy, relevancy, and quality, which can lead to inaccurate analysis and insights gleaned from it. It is imperative that unstructured data is carefully collected, cleaned, correlated – and validated – due to its very diverse nature.

• Storage and Scalability Concerns
com armazenamento e escalabilidade : o volume de dados não estruturados gerados em uma organização pode sobrecarregar os sistemas de armazenamento tradicionais e, em alguns cenários, pode exigir uma infraestrutura avançada para escalar e gerenciar adequadamente os grandes conjuntos de dados.

• Analysis Sophistication
da análise : Os dados não estruturados também representam desafios para a análise de dados. Extrair insights significativos a partir deles frequentemente requer abordagens sofisticadas, como o processamento de linguagem natural (NLP) e o aprendizado de máquina. Ambas as técnicas podem consumir muitos recursos e exigir habilidades especializadas.

• Security and Privacy Worries
Because it doesn’t follow the standard formats of other data sources, unstructured data potentially can contain hard-to-distinguish sensitive data that can be difficult to protect. This raises concerns over increasing risks around data breaches as well as falling out of compliance with privacy regulations.

• Data Integration Struggles
na integração de dados: a integração pode se tornar complexa quando os dados não estruturados são coletados juntamente com dados estruturados. Para compreender e extrair significado dos diversos conjuntos de dados, provavelmente serão necessários processos de transformação, normalização e mapeamento de dados, a fim de criar uma visão unificada e realizar uma análise abrangente.

Gerenciamento de dados não estruturados

Mastering Unstructured Data Management

To successfully manage unstructured data, organizations must put several processes in place. From conducting deduplication and compression to applying data governance, unstructured data management requires a well-documented process that leverages NLP and machine learning to unlock valuable insights from the disorganized data. Here are some steps that can help:

1. Data discovery and identification helps organizations locate all the sources of unstructured data across an environment to get an accurate picture of the volume and types of data.

2. Metadata enrichment adds descriptive tags to the data to provide context and improve searchability of the data. Some metadata tags can include file type, creation date, author, and overall subject matter.

3. Data lakes and other data storage solutions can be put in place to handle the large volume of diverse data types and remove the need for traditional relational databases.

4. Data cleansing and standardization helps organizations address inconsistencies and errors within unstructured data, which will ultimately improve the data quality and reliability for future analysis.

5. Applying advanced analytics such as machine learning and NLP as well as text-mining techniques enables organizations to extract meaningful insights from the unstructured data sets.

6. Establishing data governance policies and enforcing compliance are critical steps in managing unstructured data. The policies and procedures will enable organizations to control access, manage data quality, and follow regulatory requirements related to sensitive unstructured data.

Understanding unstructured data management involves comprehending how to effectivelyprotect, manage, and access diverse file-based datasuch as documents, emails, and images across various systems. It requires utilizing tools that perform backup, archiving, and data governance as well as capabilities that tackle granular recovery, deduplication, and indexing to optimize storage.

It is critical to enableeffective search and retrieval of unstructured datawhile also adhering to compliance requirements. Unstructured data represents an untapped well of meaningful insights into customers, trends, and the business, and businesses cannot afford to ignore the value buried in the data.