비정형 데이터는 오늘날 가장 중요한 비즈니스 과제 중 하나입니다. 정의된 데이터(스프레드시트 또는 명확하게 분류된 설문조사 응답에서 찾을 수 있는 정보)와 달리 구조화되지 않은 데이터는 텍스트, 비디오 또는 오디오일 수 있으며 그 생산이 증가하고 있습니다.

실제로 일부 추정에 따르면 새로운 데이터의 80-90%가 비정형 데이터입니다., 그리고 이는 데이터 관리 관점에서 실질적인 과제를 제시합니다.

기업은 어떻게 비정형 데이터에서 의미를 만들고 일반적으로 생산하는 모든 정보를 생산적인 방식으로 관리할 수 있습니까? 어려운 과정이지만 올바른 도구 배열을 사용하면 가능합니다.

정보 중앙 집중화

비정형 데이터를 사용하기 위한 첫 번째 단계는 이 정보를 중앙 집중화하는 방법을 찾는 것이며, 이는 오늘날 많은 기업에서 최우선 과제입니다. 실제로 56%의 기업이 다음과 같이 말합니다. 비정형 데이터를 클라우드로 가져오기 최우선 순위입니다.

마이그레이션은 관리가 아니지만 비정형 데이터를 구성하고 평가하기 위한 첫 번째 단계이며 중요합니다. 그러나 이 작업의 가장 큰 장애물은 IT 용량과 예산의 부족입니다. 그러나 이러한 비용에 대한 예산을 성공적으로 책정할 수 있는 기업은 초기 비용을 보충하는 것 이상으로 해당 데이터에서 수익성 있는 통찰력을 찾을 수 있습니다.

안에 무엇이 들어 있는지 알아보기

구조화되지 않은 데이터를 처리하는 다음 측면은 데이터에서 보다 구체적인 정보를 추출하는 것이며 이것이 가장 복잡한 요소일 수 있습니다. 비정형 데이터를 어떻게 수량화합니까? 여러 접근 방식이 있지만 AI는 자연어 처리(NLP)와 같은 혁신을 사용하여 시스템이 자주 사용하는 용어를 식별하고 어조 등을 평가할 수 있기 때문에 가장 중요한 도구 중 하나입니다.

기업이 비정형 데이터의 "내부"를 볼 수 있게 되면 탐색해야 할 것이 많습니다. 더 나은 데이터 관리가 비즈니스 성장을 주도할 수 있습니다., 그리고 여러 운영상의 변화에 ​​대한 방향을 제시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 비정형 데이터에서 파생된 정보를 사용하여 작업자 통찰력을 기반으로 안전을 개선하고, 의료 결과를 개선하고, 비즈니스 시설을 자동화했습니다. 하지만 더 자세히 살펴보겠습니다.

의료 산업에서 흔히 볼 수 있는 비정형 데이터 유형 중 하나는 CT, MRI 또는 ​​X-레이와 같은 이미징입니다. 방사선 전문의는 비응급 영상을 평가하는 데 느릴 수 있으며 사람의 눈은 매우 민감합니다. 이미징이 AI와 짝을 이룰 때 그러나 기술을 사용하면 시설에서 이미징 결과를 더 빠르고 정확하게 전달할 수 있습니다.

더 나은 비정형 데이터 관리 및 분석의 이점을 누릴 수 있는 또 다른 의료 분야는 약물 개발입니다. 이것은 상당히 구조화된 영역처럼 보일 수 있지만 구조화되지 않은 데이터 생산에 대해 우리가 알고 있는 것을 감안할 때 제약 연구는 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 영역을 생성합니다. 업계는 또한 이러한 데이터의 우선 순위를 지정하고 구성하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 협업 및 협업에 부정적인 영향을 미칩니다. 제약 산업의 제품 개발.

협업 고려 사항

제약 산업과 관련하여 언급했듯이 협업은 중요한 비즈니스 기능이며 협업 불가능은 발전에 심각한 장애물이 될 수 있으며 이는 산업 전반에 걸쳐 사실입니다. 그러나 구조화되지 않은 데이터를 사용하면 데이터 세트를 함께 보낼 수 없으며 현재 정보를 평가하거나 조작하는 방법에 따라 기업에서 팀 간에 대용량 파일을 교환하고, 댓글을 달고, 수정할 수 있어야 합니다. 및 위치. 그렇다면 이 작업을 처리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

당신이 필요한 경우 대용량 파일 보내기 협업을 계속하면서 빠르게 진행하려면 클라우드 기반 파일 스토리지 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 플랫폼은 기본적으로 액세스 및 개인 정보 보호 기능을 갖춘 공유 저장소에 파일을 저장하고 문서에서 공동 작업할 때 사용자가 항상 문서의 최신 반복을 갖도록 하여 정기적으로 파일을 전송할 필요가 없도록 합니다.

파일을 저장하고 전송하는 것은 구조화되지 않은 데이터의 내용에 대해 근본적으로 많은 것을 드러내지 않을 수 있지만, 우리가 보았듯이 이러한 파일을 중앙 집중화하는 것만으로도 많은 기업에서 심각한 문제로 남아 있습니다. 마이그레이션과 같은 기본 작업이 주요 기업의 최우선 과제가 되기 전까지는 중앙 집중식 전송 및 저장 도구의 중요성을 과소평가할 수 없습니다.

전문가들은 기업이 비정형 데이터를 사용하는 방식과 사용 여부에 대해 계속해서 우려를 제기하고 있지만 해당 정보를 적극적으로 공유하는 것 외에도 머신 러닝 프로토콜에 대한 액세스가 더 널리 보급될 때까지 이 정보를 효과적으로 활용하고 통찰력을 얻는 능력이 손상될 것입니다. 큰 동안 소매 및 금융 조직이 현재 주도하는 이와 관련하여 NLP 및 기타 AI 도구는 특히 고유한 산업 용어나 기능에 맞게 수정해야 하는 경우 여전히 비용이 많이 들 수 있기 때문에 소규모 비즈니스는 어려운 위치에 있습니다. 그러나 비정형 데이터에 포함된 통찰력에 액세스할 수 있는 능력이 없으면 기업은 현대 시장에서 경쟁할 수 없습니다.

비정형 데이터를 적절하게 탐색하려면 다양한 도구가 필요하며, 필요한 도구는 비즈니스 접근 방식을 지배하는 비정형 데이터 유형에 따라 크게 달라집니다.

하지만 결국 가장 중요한 것은 기업이 비정형 데이터가 여전히 관련성이 있는 동안 정보를 비정형 데이터에 활용하기 위해 적극적인 노력을 기울이는 것입니다. 당신이 알아야 할 많은 것들이 거기에 있고, 포장을 풀기만을 기다리고 있습니다.

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
액세스하려면 여기를 클릭하십시오.

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