Компании перегружены данными. Согласно отчету AvePoint «2024 AI & Information Management Report», большинство организаций (64%) управляют как минимум одним петабайтом данных, а 41% превосходит этот показатель, имея не менее 500 Пб данных, пишет на портале BigDATAwire Скотт Фрэнсис, технологический евангелист компании PFU America.

По мере того как компании накапливают огромные объемы данных, процесс управления и использования этих данных для принятия более эффективных бизнес-решений становится все более сложным, особенно с ростом объемов неструктурированных данных — любых файлов или информации, которые не вписываются в традиционные структуры баз данных.

Неструктурированные данные — это проблема, с которым сталкивается каждая организация и которую невозможно игнорировать, — это цифровые видеофайлы, документы, текстовые файлы, электронные письма, изображения и даже контент социальных сетей. Они также представляют собой неиспользованную ценность: поскольку неструктурированные данные — основной компонент «темных» данных — не классифицируются, их невозможно использовать. По данным Deloitte, только 18% организаций могут рационально использовать эти данные.

Скрытая опасность и ценность неструктурированных данных

Поскольку неструктурированные данные представлены в различных форматах (текст, изображения, аудио, видео), их трудно стандартизировать. Несогласованность форматов неструктурированных данных в разных наборах также повышает сложность поддержания высокого качества данных. Это делает неструктурированные данные более сложными для контроля и защиты по сравнению со структурированными. Чувствительная информация, содержащаяся в неструктурированных форматах, таких как документы, электронные письма или контент социальных сетей, может быть не так легко идентифицируема. Это может привести к штрафам за несоблюдение нормативных требований, таких как HIPAA, GDPR или CCPA, если неструктурированные данные содержат личные или конфиденциальные данные клиентов или сотрудников.

Имея под рукой так много структурированных данных, компании могут считать, что неструктурированные данные не приносят никакой пользы, но это очень далеко от истины. На самом деле неструктурированные данные могут предоставить более глубокие инсайты и вывести компании вперед по сравнению с конкурентами. Однако прежде чем это произойдет, организации должны разобраться со всеми имеющимися у них данными. Хотя большинство неструктурированных данных являются цифровыми, некоторые компании имеют большое количество бумажных документов, которые еще не были переведены в цифровой формат. Используя сочетание ПО и сканеров документов, можно оцифровать бумажные копии и объединить их с неструктурированными данными.

Это может показаться слишком большими затратами времени и ресурсов, а также непосильной задачей для человека. Однако искусственный интеллект может кардинально изменить методы использования неструктурированных данных, позволяя компаниям извлекать ценные инсайты и принимать решения благодаря взаимодействию человека и машины.

Автоматизируйте сбор данных, а затем организуйте их

Для более организованного подхода к неструктурированным данным начните с использования инструмента ИИ, который автоматизирует процесс сбора данных. Microsoft Azure Cognitive Services, Tableau и DataRobot — вот несколько вариантов автоматизации сбора и ввода неструктурированных данных из различных источников, таких как электронная почта, веб-сайты или IoT-устройства.

Мультимодальные модели ИИ могут анализировать изображения и видео, распознавая и классифицируя объекты, людей или сцены, помечая и сортируя изображения в фото- и видеотеке в зависимости от того, что содержится в контенте. ИИ также полезен для очистки «шумных» или нерелевантных данных в неструктурированных источниках, например, для фильтрации спама в электронной почте и нерелевантного текста или удаления артефактов с низкокачественных изображений.

После того как неструктурированные данные собраны, их можно разделить на категории, например текст, аудио и изображения, чтобы облегчить управление и поиск. На этом этапе метки метаданных — например, ключевые слова, автор и дата создания — могут улучшить удобство поиска и классификации. Маркировка данных может еще больше упростить классификацию за счет использования тегов, которые четко определяют темы или настроения, группируя их для упрощения анализа.

ИИ также эффективен при объединении неструктурированных данных со структурированными для обогащения информации. Например, добавление контекстной информации из социальных сетей или отзывов клиентов о покупках или истории транзакций позволяет создать более богатый набор данных, который способствует более глубокому анализу.

Золотая жила унифицированных данных

Нет сомнений в том, что эффективное управление неструктурированными данными имеет решающее значение для успешной и целостной программы управления данными, но управление ими может быть сложным, перегруженным, ресурсоемким и трудным для анализа, поскольку они не совместимы с традиционными базами данных. В отличие от структурированных данных, которые можно легко превратить в бизнес-аналитику, неструктурированные данные часто требуют значительной обработки, прежде чем из них можно будет извлечь действенные инсайты.

К счастью, существует множество инструментов бизнес-аналитики, таких как Tableau и Power BI, которые позволяют эффективно визуализировать информацию, полученную из неструктурированных данных, для более эффективного принятия решений. Если неструктурированные данные анализируются, они могут улучшить прогностические модели, обеспечивая более целостную картину. Например, объединение структурированных данных (например, данных о продажах) с неструктурированными данными (такими как разговоры с клиентами или описания продуктов) позволяет выявить более глубокие закономерности и взаимосвязи, улучшая прогнозы и помогая организациям принимать более обоснованные стратегические решения.

Хотя неструктурированные данные могут давать ценные инсайты и помочь организациям принимать более эффективные решения, их сложность, потребность в ресурсах, проблемы безопасности и интеграции требуют тщательного контроля и управления. Организации должны внедрять правильные технологии и процессы, чтобы смягчить негативные стороны неструктурированных данных и максимизировать их ценность для бизнеса.