असंरचित डेटा आज की सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक चुनौतियों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। परिभाषित डेटा के विपरीत - जिस तरह की जानकारी आपको स्प्रेडशीट में मिलेगी या स्पष्ट रूप से टूटी हुई सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं में मिलेगी - असंरचित डेटा पाठ्य, वीडियो या ऑडियो हो सकता है, और इसका उत्पादन बढ़ रहा है।

वास्तव में, कुछ अनुमानों के अनुसार, जितना 80-90% नया डेटा असंरचित है, और यह डेटा प्रबंधन के दृष्टिकोण से वास्तविक चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है।

व्यवसाय कैसे असंरचित डेटा से अर्थ निकाल सकते हैं और आम तौर पर उन सभी सूचनाओं का प्रबंधन कैसे कर सकते हैं जो वे उत्पादक तरीके से उत्पन्न कर रहे हैं? यह एक चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया है, लेकिन उपकरणों की सही श्रृंखला के साथ यह संभव है।

सूचना का केंद्रीकरण

असंरचित डेटा का उपयोग करने की दिशा में पहला कदम इस जानकारी को केंद्रीकृत करने का एक तरीका खोजना है, और यह आज कई व्यवसायों के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता है। वास्तव में, 56% व्यवसाय ऐसा कहते हैं उनके असंरचित डेटा को क्लाउड में प्राप्त करना सर्वोच्च प्राथमिकता है.

माइग्रेशन पूरी तरह से प्रबंधन नहीं है, लेकिन यह असंरचित डेटा को व्यवस्थित और मूल्यांकन करने की दिशा में पहला कदम है, और यह महत्वपूर्ण है। हालाँकि, इस कार्य में सबसे बड़ी बाधा आईटी क्षमता और बजट की कमी है - लेकिन जो व्यवसाय इन खर्चों के लिए सफलतापूर्वक बजट बना सकते हैं, उन्हें उन शुरुआती लागतों की भरपाई करने की तुलना में उस डेटा में लाभदायक अंतर्दृष्टि मिल सकती है।

पता लगाएं कि अंदर क्या है

असंरचित डेटा को संबोधित करने का अगला पहलू इससे अधिक ठोस जानकारी निकालना है, और यह सबसे जटिल तत्व हो सकता है। आप असंरचित डेटा की मात्रा कैसे निर्धारित करते हैं? कई दृष्टिकोण हैं, लेकिन एआई सबसे महत्वपूर्ण उपकरणों में से एक है क्योंकि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) जैसे नवाचारों का उपयोग करके, सिस्टम अक्सर उपयोग किए जाने वाले शब्दों की पहचान कर सकता है, टोन का मूल्यांकन कर सकता है और बहुत कुछ कर सकता है।

एक बार जब व्यवसाय अपने असंरचित डेटा को "अंदर" देख सकते हैं, तो तलाशने के लिए बहुत कुछ है। बेहतर डेटा प्रबंधन व्यवसाय वृद्धि को गति दे सकता है, और कई परिचालन परिवर्तनों के लिए दिशा प्रदान करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, व्यवसायों ने सुरक्षा में सुधार, स्वास्थ्य देखभाल परिणामों को आगे बढ़ाने और कार्यकर्ता अंतर्दृष्टि के आधार पर व्यावसायिक सुविधाओं को स्वचालित करने के लिए असंरचित डेटा से प्राप्त जानकारी का उपयोग किया है - लेकिन आइए करीब से देखें।

स्वास्थ्य सेवा उद्योग में आम तौर पर एक प्रकार का असंरचित डेटा इमेजिंग है, चाहे वह सीटी, एमआरआई या एक्स-रे हो। रेडियोलॉजिस्ट गैर-आकस्मिक इमेजिंग का मूल्यांकन करने में धीमे हो सकते हैं, और मानव आंख केवल इतनी संवेदनशील है। जब इमेजिंग को AI के साथ जोड़ा जाता है हालाँकि, प्रौद्योगिकी, सुविधाएँ इमेजिंग परिणामों को अधिक तेज़ी से और अधिक सटीकता के साथ बदल सकती हैं।

स्वास्थ्य सेवा का एक अन्य क्षेत्र जो बेहतर असंरचित डेटा प्रबंधन और विश्लेषण से लाभ उठाने के लिए अच्छी स्थिति में है, वह है दवा विकास। यह एक काफी संरचित क्षेत्र की तरह लग सकता है, लेकिन असंरचित डेटा उत्पादन के बारे में हम जो जानते हैं, उसे देखते हुए, फार्मास्युटिकल अनुसंधान जितना आप सोच सकते हैं उससे कहीं अधिक उत्पन्न करता है। उद्योग ऐसे डेटा को प्राथमिकता देने और व्यवस्थित करने में भी संघर्ष करता है, जिसका सहयोग पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है फार्मास्युटिकल उद्योग में उत्पाद विकास.

सहयोग संबंधी विचार

जैसा कि फार्मास्युटिकल उद्योग के संबंध में कहा गया है, सहयोग एक महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्य है और सहयोग करने में असमर्थता प्रगति में गंभीर बाधा बन सकती है - और यह सभी उद्योगों में सच है। हालाँकि, असंरचित डेटा के साथ, आप केवल एक डेटा सेट के साथ नहीं भेज सकते हैं और, यह इस पर निर्भर करता है कि आप हाथ में मौजूद जानकारी का मूल्यांकन या हेरफेर कैसे करना चाहते हैं, व्यवसायों को अक्सर टीमों के बीच बड़ी फ़ाइलों का आदान-प्रदान, टिप्पणी करने और संशोधित करने में सक्षम होने की आवश्यकता होती है। और स्थान. तो, इस कार्य से निपटने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

अगर आप की जरूरत है बड़ी फ़ाइलें भेजें तेजी से सहयोग जारी रखते हुए, विचार करने का एक विकल्प क्लाउड-आधारित फ़ाइल भंडारण प्रणाली का उपयोग करना है। ये प्लेटफ़ॉर्म अनिवार्य रूप से फ़ाइलों को साझा रिपॉजिटरी में संग्रहीत करके नियमित रूप से स्थानांतरित करने की आवश्यकता को रोकते हैं, जिसमें पहुंच और गोपनीयता नियंत्रण होते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि किसी दस्तावेज़ पर सहयोग करते समय उपयोगकर्ताओं के पास हमेशा दस्तावेज़ का नवीनतम पुनरावृत्ति हो।

फ़ाइलों को संग्रहीत और स्थानांतरित करना मूल रूप से असंरचित डेटा की सामग्री के बारे में बहुत कुछ नहीं बता सकता है, लेकिन जैसा कि हमने देखा है, इन फ़ाइलों को केवल केंद्रीकृत करना कई व्यवसायों के लिए एक गंभीर मुद्दा बना हुआ है। जब तक प्रवासन जैसे बुनियादी कार्य प्रमुख निगमों के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता नहीं रह जाते, तब तक हम केंद्रीकृत स्थानांतरण और भंडारण उपकरणों के महत्व को कम नहीं आंक सकते।

विशेषज्ञ इस बात पर चिंता जताते रहते हैं कि व्यवसाय कैसे और क्या असंरचित डेटा का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन उस जानकारी को सक्रिय रूप से साझा करने के अलावा, जब तक मशीन लर्निंग प्रोटोकॉल तक पहुंच अधिक व्यापक नहीं हो जाती, तब तक इस जानकारी का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता से समझौता किया जाएगा। जबकि बड़ा खुदरा और वित्त संगठन वर्तमान में अग्रणी हैं इस संबंध में, छोटे व्यवसाय एक चुनौतीपूर्ण स्थिति में हैं क्योंकि एनएलपी और अन्य एआई उपकरण अभी भी महंगे हो सकते हैं, खासकर जब उन्हें अद्वितीय उद्योग शर्तों या कार्यों के अनुरूप संशोधित करने की आवश्यकता होती है। हालाँकि, असंरचित डेटा में निहित अंतर्दृष्टि तक पहुँचने की क्षमता के बिना, व्यवसाय आधुनिक बाज़ार में प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते हैं।

असंरचित डेटा को ठीक से नेविगेट करने के लिए विभिन्न प्रकार के उपकरणों की आवश्यकता होती है, और आपको किन उपकरणों की आवश्यकता होगी यह काफी हद तक असंरचित डेटा के प्रकारों पर निर्भर करता है जो किसी व्यवसाय के दृष्टिकोण पर हावी होते हैं।

दिन के अंत में, हालांकि, सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपकी कंपनी आपके असंरचित डेटा में जानकारी संलग्न करने के लिए सक्रिय प्रयास करती है जबकि यह अभी भी प्रासंगिक है। आपको जो कुछ जानने की जरूरत है वह वहां मौजूद है, बस उसके खुलने का इंतजार है।

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स्रोत: https://www.smartdatacollective.com/what-tools-do-you-need-to-manage-unstructured-data/