Yapılandırılmamış veriler günümüzün en önemli iş zorluklarından birini temsil etmektedir. Tanımlanmış verilerden (e-tablolarda veya açıkça parçalanmış anket yanıtlarında bulacağınız türden bilgiler) farklı olarak, yapılandırılmamış veriler metin, video veya ses olabilir ve bunların üretimi artıyor.

Aslında bazı tahminlere göre Yeni verilerin %80-90'ı yapılandırılmamışve bu, veri yönetimi açısından gerçek zorluklar sunuyor.

İşletmeler yapılandırılmamış verilerden nasıl anlam çıkarabilir ve ürettikleri tüm bilgileri genel olarak nasıl verimli bir şekilde yönetebilirler? Bu zorlu bir süreçtir, ancak doğru araç dizisiyle mümkündür.

Bilginin Merkezileştirilmesi

Yapılandırılmamış verilerden yararlanmanın ilk adımı, bu bilgileri merkezileştirmenin bir yolunu bulmaktır ve bu, günümüzde birçok işletme için en önemli önceliktir. Aslında işletmelerin %56'sı bunu söylüyor yapılandırılmamış verilerini buluta taşıma en önemli önceliktir.

Taşıma tam anlamıyla bir yönetim değildir ancak yapılandırılmamış verileri düzenlemeye ve değerlendirmeye yönelik ilk adımdır ve bu önemlidir. Ancak bu görevin önündeki en büyük engel, BT kapasitesi ve bütçe eksikliğidir; ancak bu giderleri başarılı bir şekilde bütçeleyebilen işletmeler, bu verilerde, başlangıç ​​maliyetlerini telafi etmekten daha fazla kârlı bilgiler bulabilir.

İçeride Ne Olduğunu Öğrenin

Yapılandırılmamış verileri ele almanın bir sonraki yönü, ondan daha somut bilgiler çıkarmaktır ve bu, en karmaşık unsur olabilir. Yapılandırılmamış verileri nasıl ölçersiniz? Çok sayıda yaklaşım var ancak yapay zeka en önemli araçlardan biri çünkü sistem, doğal dil işleme (NLP) gibi yenilikleri kullanarak sık kullanılan terimleri tanımlayabilir, tonu değerlendirebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

İşletmeler yapılandırılmamış verilerinin "içerisini" görebildiğinde keşfedilecek çok şey vardır. Daha iyi veri yönetimi işletmenin büyümesini sağlayabilirve bir dizi operasyonel değişiklik için yön sağlamaya yardımcı olabilir. Örneğin işletmeler, güvenliği artırmak, sağlık hizmetleri sonuçlarını iyileştirmek ve çalışanların içgörülerine dayalı olarak iş tesislerini otomatikleştirmek için yapılandırılmamış verilerden elde edilen bilgileri kullandı; ancak gelin daha yakından bakalım.

Sağlık sektöründe yaygın olan yapılandırılmamış veri türlerinden biri, ister CT, ister MRI veya X-ışını olsun, görüntülemedir. Radyologlar acil olmayan görüntülemeyi değerlendirmede yavaş olabilirler ve insan gözü ancak bu kadar hassastır. Görüntüleme yapay zeka ile eşleştirildiğinde Ancak teknoloji, tesisler görüntüleme sonuçlarını daha hızlı ve daha doğru bir şekilde sunabilmektedir.

Daha iyi yapılandırılmamış veri yönetimi ve analizinden faydalanmak için iyi konumlandırılmış bir diğer sağlık hizmeti alanı da ilaç geliştirmedir. Bu oldukça yapılandırılmış bir alan gibi görünebilir, ancak yapılandırılmamış veri üretimi hakkında bildiklerimiz göz önüne alındığında, farmasötik araştırmalar sizin fark edebileceğinizden çok daha fazlasını üretir. Sektör aynı zamanda bu tür verileri önceliklendirmek ve organize etmek konusunda da zorluk yaşıyor ve bu da iş birliği ve işbirliği üzerinde olumsuz bir etkiye sahip. ilaç endüstrisinde ürün geliştirme.

İşbirliği Konuları

İlaç endüstrisiyle ilgili olarak belirtildiği gibi, işbirliği kritik bir iş fonksiyonudur ve işbirliği yapamamak ilerlemenin önünde ciddi bir engel olabilir ve bu tüm endüstriler için geçerlidir. Ancak yapılandırılmamış verilerle, bir veri kümesini öylece gönderemezsiniz ve eldeki bilgiyi nasıl değerlendirmeyi veya değiştirmeyi hedeflediğinize bağlı olarak işletmelerin genellikle ekipler arasında büyük dosyaları paylaşabilmesi, bunlar üzerinde yorum yapabilmesi ve değiştirebilmesi gerekir. ve konumlar. Peki bu görevi halletmenin en iyi yolu nedir?

Eğer gerekiyorsa büyük dosyalar gönder İşbirliğine devam ederken hızlı bir şekilde ilerlemek için göz önünde bulundurulması gereken seçeneklerden biri bulut tabanlı bir dosya depolama sistemi kullanmaktır. Bu platformlar, dosyaları erişim ve gizlilik kontrolleri içeren ortak bir depoda saklayarak ve kullanıcıların bir belge üzerinde işbirliği yaparken her zaman belgenin en son yinelemesine sahip olmalarını sağlayarak dosyaları düzenli olarak aktarma ihtiyacını ortadan kaldırır.

Dosyaların saklanması ve aktarılması, temelde yapısal olmayan verilerin içeriği hakkında çok fazla bilgi vermeyebilir, ancak gördüğümüz gibi, bu dosyaların yalnızca merkezileştirilmesi birçok işletme için ciddi bir sorun olmaya devam etmektedir. Geçiş gibi temel görevler büyük şirketler için öncelikli öncelikler olmaktan çıkana kadar, merkezi aktarım ve depolama araçlarının önemini küçümseyemeyiz.

Uzmanlar, işletmelerin yapılandırılmamış verileri nasıl ve kullanıp kullanmadıkları konusunda endişelerini dile getirmeye devam ediyor, ancak bu bilgilerin aktif olarak paylaşılmasının yanı sıra, makine öğrenimi protokollerine erişim daha yaygın olana kadar, bu bilgilerin etkili bir şekilde kullanılması ve içgörü elde edilmesi yeteneği de tehlikeye girecek. Büyük iken perakende ve finans kuruluşları şu anda liderlik ediyor Bu bağlamda, küçük işletmeler zorlu bir konumdadır çünkü NLP ve diğer yapay zeka araçları, özellikle de benzersiz sektör şartlarına veya işlevlerine uyacak şekilde değiştirilmeleri gerektiğinde hala pahalı olabilir. Ancak yapılandırılmamış verilerin içerdiği içgörülere erişme yeteneği olmadan işletmeler modern pazarda rekabet edemez.

Yapılandırılmamış verilerde doğru şekilde gezinmek için çeşitli araçlar gerekir ve hangi araçlara ihtiyaç duyacağınız, büyük ölçüde bir işletmenin yaklaşımına hakim olan yapılandırılmamış veri türlerine bağlıdır.

Ancak günün sonunda en önemli şey, şirketinizin, yapılandırılmamış verilerinizdeki bilgileri hâlâ geçerliyken kullanmak için aktif bir çaba sarf etmesidir. Bilmeniz gereken şeylerin çoğu orada, açılmayı bekliyor.

Plato Ai. Web3 Yeniden Düşünüldü. Güçlendirilmiş Veri Zekası.
Erişmek için buraya tıklayın.

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