Ảnh nền được tạo bởi jcstudio - www.freepik.com
Quản lý dữ liệu luôn là yếu tố quan trọng để duy trì hoạt động kinh doanh liên tục cho các tổ chức doanh nghiệp. Tuy nhiên, trong một thời gian dài, quản lý dữ liệu đề cập đến việc lưu trữ thông tin và thỉnh thoảng cần truy cập thông tin đó. Và, trong phần lớn thời gian đó, tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu đã về thứ hai đến các kỹ thuật phân tích dữ liệu như máy học và trí tuệ nhân tạo (AI).
Giờ đây, vào năm 2022, bản chất quan trọng của việc quản lý dữ liệu đối với các tổ chức doanh nghiệp không còn có thể bị đánh giá thấp hơn. Các tổ chức có quá nhiều dữ liệu mà họ cần phải sàng lọc đến mức họ không đủ khả năng xem việc quản lý dữ liệu như một phương pháp cân nhắc sau các nỗ lực phân tích dữ liệu của họ, đặc biệt là xem xét điều đó nhiều như 90% dữ liệu trên toàn thế giới là không có cấu trúc. Doanh nghiệp phải dựa vào các phương pháp hiện đại mà họ có thể phân tích cú pháp thông qua các bộ dữ liệu phần lớn không có cấu trúc.
Để đạt được điều đó, hãy nhanh chóng điều tra nhu cầu hiện tại mà các tổ chức doanh nghiệp phải phân tích nhanh thông qua dữ liệu phi cấu trúc và xem xét một số xu hướng quản lý dữ liệu có liên quan nhiều vào năm 2022.
Quản lý dữ liệu thương mại đang trở nên tự động
Các tổ chức doanh nghiệp, trong hầu hết thời gian tồn tại lĩnh vực khoa học dữ liệu, dựa vào các kỹ thuật thủ công để phân tích cú pháp thông qua các tập hợp dữ liệu phi cấu trúc của họ. Rất tiếc, những kỹ thuật thủ công này rất tẻ nhạt và yêu cầu nhân lực gồm nhiều nhóm các nhà khoa học dữ liệu để dữ liệu phi cấu trúc có thể được phân tích cú pháp và lập chỉ mục chính xác.
Nhiều tổ chức hơn bao giờ hết nhận ra rằng các kỹ thuật thủ công để xử lý và phân loại dữ liệu phi cấu trúc không còn là giải pháp khả thi. Thay vào đó, các tổ chức doanh nghiệp yêu cầu các giải pháp quản lý dữ liệu tự động, thương mại giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích cú pháp qua petabyte dữ liệu và lập danh mục liên tục. Các giải pháp thương mại này sẽ sử dụng AI để tự động hóa việc lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và thậm chí có thể đề xuất cho các nhà khoa học dữ liệu những cách để tối ưu hóa tốt hơn các phương pháp lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc của họ.
Khi các giải pháp quản lý dữ liệu thương mại trở nên hoàn thiện hơn và sẵn sàng cho công chúng, các tổ chức doanh nghiệp nên xem xét nghiêm túc việc bổ sung các nỗ lực phân tích dữ liệu của họ với phần mềm quản lý dự án. Phần mềm quản lý dự án mạnh mẽ đi kèm với các tính năng quan trọng chẳng hạn như lưu trữ tập trung dựa trên web của các tệp dự án và trình theo dõi tiến độ dự án có thể đẩy nhanh tốc độ mà các doanh nghiệp phân tích và xử lý tập hợp lớn dữ liệu phi cấu trúc của họ.
Sự kết hợp giữa phần mềm quản lý dự án dựa trên đám mây và quy trình quản lý dữ liệu tự động có thể giảm đáng kể thời gian dành cho các nhà khoa học dữ liệu để xử lý và lập chỉ mục dữ liệu phi cấu trúc, đồng thời cho họ nhiều thời gian hơn để đầu tư vào các cách mới và cải tiến để phân tích dữ liệu với AI và Kỹ thuật phân tích dữ liệu dựa trên ML.
Kho dữ liệu đang giúp kiếm tiền từ dữ liệu phi cấu trúc
Trong quá khứ, doanh nghiệp các tổ chức đã kiếm tiền tập hợp dữ liệu (chủ yếu là có cấu trúc) của họ bằng cách phân tích cú pháp hệ thống kinh doanh của họ để có cái nhìn sâu sắc về các xu hướng trong hoạt động khách hàng của họ. Tuy nhiên, ngày nay, hoạt động kiếm tiền từ dữ liệu đang phụ thuộc nhiều hơn vào các tập hợp dữ liệu phi cấu trúc.
Hãy xem xét tình huống sau: một doanh nghiệp muốn sử dụng máy học để tăng tỷ lệ của nó về sự hài lòng của khách hàng khi nói đến các cuộc trò chuyện và cuộc gọi điện thoại hỗ trợ. Doanh nghiệp đó cần một phương pháp mà họ có thể phân tích các cuộc trò chuyện khác nhau của khách hàng và phương pháp đó dựa trên các đổi mới như học máy cần dữ liệu phi cấu trúc để liên tục cải tiến các hệ thống và giải pháp.
May mắn thay cho các doanh nghiệp muốn cải thiện chiến lược kiếm tiền từ dữ liệu của mình, ngày càng nhiều công ty đang cung cấp các sản phẩm như kho dữ liệu dựa trên đám mây để hỗ trợ tốt hơn cho các hệ thống phân tích cú pháp thông qua các tập hợp dữ liệu phi cấu trúc. Các công ty này nhận ra rằng dữ liệu phi cấu trúc đang trở nên hữu ích hơn dữ liệu có cấu trúc để xây dựng quan hệ với khách hàng và người tiêu dùng, đồng thời họ đang cung cấp kho dữ liệu dựa trên đám mây có thể phân tích các tương tác khác nhau của khách hàng để trau dồi tốt hơn các thông tin thông minh như xu hướng trong hành vi của khách hàng và nhu cầu sản phẩm.
Các nhà đầu tư mạo hiểm đã lưu ý đến thực tế là ngày càng có nhiều doanh nghiệp cung cấp các giải pháp lưu trữ dữ liệu để quản lý tốt hơn dữ liệu phi cấu trúc, điều này có thể góp phần nâng cao nhận thức của công chúng về tầm quan trọng của dữ liệu phi cấu trúc đối với việc quản lý dữ liệu. Xu hướng này trong nhận thức của công chúng có thể thuyết phục một số lượng lớn các tổ chức đầu tư vào quy trình quản lý dữ liệu dựa trên cơ sở dữ liệu phi cấu trúc và đảm bảo bảo vệ dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
Khả năng này dường như không quá xa vời khi xem xét rằng nhiều PII đang được truyền giữa khách hàng và doanh nghiệp hơn bao giờ hết - số lượng người đầu tư vào hợp đồng bảo hiểm đã tăng 50% chẳng hạn kể từ khi bắt đầu đại dịch - và khách hàng có thể sẽ mong đợi rằng các doanh nghiệp có sẵn các giải pháp để bảo vệ thông tin nhạy cảm của họ và không bị mất dấu.
Kho lưu trữ dữ liệu đang giúp đỡ - không gây hại - quản lý dữ liệu
Các kho chứa dữ liệu đã gây ra một sự phản đối tồi tệ giữa một số chuyên gia dữ liệu và vì những lý do dễ hiểu. Mặc dù chúng có vẻ vô hại nhưng các ngăn chứa dữ liệu có thể ngăn cản việc chia sẻ thông tin giữa các bên có liên quan và có thể góp phần dẫn đến sự không nhất quán trong dữ liệu giữa nhiều bộ phận. Một số nhà lãnh đạo CNTT thậm chí có thể cảm thấy rằng các hầm chứa dữ liệu khiến việc vẽ một bức tranh tổng thể về dữ liệu của một doanh nghiệp trở nên khó khăn hơn khi các rào cản như ngăn chứa dữ liệu tồn tại.
Như đã nói, rất khó có khả năng các silo dữ liệu sẽ sớm biến mất. Trước thực tế này, điều quan trọng là các nhà lãnh đạo CNTT phải nắm bắt các cách phân tích cú pháp các bộ dữ liệu không có cấu trúc và bảo mật nó trên các silo mà không cảm thấy như họ cần phải lưu trữ tất cả dữ liệu của mình trong một silo duy nhất.
Khi họ cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng các silo dữ liệu và các cơ hội họ có để tìm kiếm, phân loại và bảo mật dữ liệu phi cấu trúc, các nhà lãnh đạo CNTT nên xem xét cách silos dữ liệu có thể cải thiện việc quản lý thẻ trên các nền tảng lưu trữ dữ liệu. Quản lý dữ liệu di động tồn tại trên nhiều nền tảng giúp các chuyên gia dữ liệu chuyển các tập dữ liệu của họ qua các giải pháp phần mềm và môi trường dựa trên đám mây mới dễ dàng hơn nhiều trong khi vẫn giữ các thẻ cho phép phân đoạn dữ liệu nhanh chóng.
Kết luận
Dữ liệu phi cấu trúc, giải pháp quản lý dữ liệu dựa trên đám mây và các cách mới để kiếm tiền từ dữ liệu đang góp phần nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của quản lý dữ liệu. Không còn nghi ngờ gì nữa, dữ liệu phi cấu trúc đang trở nên cần thiết hơn bao giờ hết đối với cách các doanh nghiệp tìm kiếm thông tin chi tiết trong bộ dữ liệu khổng lồ mà họ tạo và lưu trữ trên nhiều kho dữ liệu và môi trường lưu trữ.
Xem xét rằng những đổi mới trong công nghệ chẳng hạn như AI và ML là những thành phần quan trọng của phân tích dữ liệu hiện đại, tầm quan trọng của dữ liệu phi cấu trúc có thể sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai gần vì nó cho phép những cách hiệu quả hơn để thúc đẩy các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
Nahla Davies là một nhà phát triển phần mềm và nhà văn công nghệ. Trước khi dành toàn bộ thời gian cho việc viết kỹ thuật, cô đã xoay xở — trong số những việc hấp dẫn khác — để trở thành lập trình viên chính tại một tổ chức xây dựng thương hiệu giàu kinh nghiệm Inc. có khách hàng bao gồm Samsung, Time Warner, Netflix và Sony.
