非構造化データは、今日の最も重要なビジネス課題の XNUMX つです。 定義済みデータ (スプレッドシートや明確に細分化されたアンケート回答で見つかる種類の情報) とは異なり、非構造化データはテキスト、ビデオ、またはオーディオの可能性があり、その生成は増加しています。

実際、いくつかの推定によると、 新しいデータの 80 ～ 90% は構造化されていませんこれは、データ管理の観点から大きな課題となります。

企業はどのようにして非構造化データから意味を生み出し、生成するすべての情報を生産的な方法で管理できるのでしょうか? これは困難なプロセスですが、適切なツールを使用すれば可能です。

情報の一元化

非構造化データを活用するための最初のステップは、この情報を一元管理する方法を見つけることです。これは今日の多くの企業にとって最優先事項です。 実際、企業の 56% が次のように答えています。 非構造化データをクラウドに取り込む が最優先事項です。

移行は完全な管理ではありませんが、非構造化データを整理して評価するための最初のステップであり、それは重要です。 ただし、このタスクに対する最大の障壁は、IT の能力と予算の不足です。ただし、これらの費用を適切に予算化できる企業は、初期コストを補う以上に、そのデータから有益な洞察を見つけることができるかもしれません。

中身を調べる

非構造化データに対処するための次の側面は、データからより具体的な情報を抽出することですが、これが最も複雑な要素になる可能性があります。 非構造化データをどのように定量化しますか? アプローチは多数ありますが、AI は最も重要なツールの XNUMX つです。AI は、自然言語処理 (NLP) などのイノベーションを使用することで、頻繁に使用される用語を識別したり、トーンを評価したりできるためです。

企業が非構造化データの「内部」を確認できるようになると、探索すべきことがたくさんあります。 より優れたデータ管理によりビジネスの成長を促進できる、多くの運用上の変更の方向性を提供するのに役立ちます。 たとえば、企業は非構造化データから得られた情報を使用して、労働者の洞察に基づいて安全性を向上させ、医療成果を向上させ、ビジネス施設を自動化してきました。しかし、詳しく見てみましょう。

医療業界で一般的な非構造化データの XNUMX つのタイプは、CT、MRI、X 線などの画像処理です。 放射線科医は緊急時以外の画像処理の評価に時間がかかることがありますが、人間の目はそれほど敏感です。 イメージングと AI を組み合わせた場合 ただし、テクノロジーを利用すると、施設は画像化結果をより迅速かつ正確に引き渡すことができます。

より優れた非構造化データの管理と分析から恩恵を受けることができる医療分野のもう XNUMX つは、医薬品開発です。 これはかなり構造化された領域のように見えるかもしれませんが、非構造化データの生成について私たちが知っていることを考えると、医薬品研究では、あなたが思っているよりもはるかに多くのデータが生成されます。 業界はまた、そのようなデータの優先順位付けと整理にも苦労しており、コラボレーションやコラボレーションに悪影響を及ぼしています。 製薬業界における製品開発.

コラボレーションに関する考慮事項

製薬業界に関して述べたように、コラボレーションは重要なビジネス機能であり、コラボレーションできないことは進歩の重大な妨げとなる可能性があり、これはどの業界にも当てはまります。 ただし、非構造化データの場合は、単にデータ セットを送信することはできず、手元の情報をどのように評価または操作するかによっては、多くの場合、チーム間で大きなファイルを交換、コメント、および変更できる必要があります。と場所。 では、この課題に取り組む最善の方法は何でしょうか?

あなたがする必要がある場合 大きなファイルを送信する 共同作業を継続しながら高速に作業を進めるには、クラウドベースのファイル ストレージ システムの使用を検討すべきオプションの XNUMX つとなります。 これらのプラットフォームは、アクセスとプライバシーの制御機能を備えた共有リポジトリにファイルを保存し、ドキュメントで共同作業するときにユーザーが常にドキュメントの最新のイテレーションを確実に利用できるようにすることで、基本的にファイルを定期的に転送する必要性を防ぎます。

ファイルの保存と転送では、基本的には非構造化データの内容があまり明らかにならないかもしれませんが、これまで見てきたように、これらのファイルを一元管理するだけでも多くの企業にとって依然として深刻な問題です。 移行などの基本的なタスクが大企業にとって最優先事項でなくなるまで、一元化された転送およびストレージ ツールの重要性を過小評価することはできません。

専門家は、企業が非構造化データをどのように利用しているのか、また利用しているのかについて懸念を示し続けていますが、機械学習プロトコルへのアクセスがより普及するまでは、その情報を積極的に共有するだけでなく、この情報を効果的に利用して洞察を引き出す能力も損なわれることになります。 大きいながらも 現在、小売および金融組織が主導的立場にあります この点で、特に業界固有の用語や機能に合わせて変更する必要がある場合、NLP やその他の AI ツールは依然として高価になる可能性があるため、中小企業は困難な立場にあります。 しかし、非構造化データに含まれる洞察にアクセスする機能がなければ、企業は現代の市場で競争することはできません。

非構造化データを適切に操作するにはさまざまなツールが必要ですが、どのようなツールが必要になるかは、ビジネスのアプローチを支配する非構造化データの種類に大きく依存します。

しかし、結局のところ、最も重要なことは、情報が関連性を保っているうちに、企業が非構造化データに情報を組み込むよう積極的に努力することです。 あなたが知る必要がある多くのことがそこにあり、開梱されるのを待っているだけです。

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