OpenText startsida.
Tekniska ämnen

Vad är ostrukturerad data?

Illustration av IT-objekt med fokus på ett frågetecken

Översikt

Ostrukturerad data är information som inte finns i en traditionell databas med rader och kolumner. Den är vanligtvis textintensiv men kan innehålla data som datum, siffror och fakta.

Organisationer av alla storlekar förlitar sig på ostrukturerad data för att fatta kritiska affärsbeslut, fastställa finansiella prognoser och engagera sig i kunder - men datavetare måste framgångsrikt extrahera och organisera ostrukturerad data innan de kan använda den.

Med rätt verktyg på plats kan data scientists enkelt extrapolera, analysera och använda ostrukturerade data för att uppfylla affärsmålen.

Ostrukturerade data

Vad menas med ostrukturerad data?

Ostrukturerad data har ingen fördefinierad struktur och är vanlig i källor som t.ex:

  • E-postmeddelanden
  • PDF-filer
  • Bilder
  • Ljudfiler
  • Videofiler
  • Inlägg i sociala medier

Även om ostrukturerad data inte har samma organisation som strukturerad data kan du ändå analysera den för att hitta trender och insikter. För att göra detta måste företag investera i big data-teknik som OpenText™ Knowledge Discovery för att enkelt bearbeta stora mängder ostrukturerad data.

Ostrukturerad data vs. Strukturerad data

Strukturerad data är information som är organiserad på ett fördefinierat sätt. Detta inkluderar data som är ordnade i tabeller med rader och kolumner. Den här typen av data finns vanligtvis i en relationsdatabas. Strukturerad data är ofta lättare att komma åt, hantera och analysera.

Ostrukturerad data har ingen fördefinierad datamodell eller struktur. Vanliga exempel på ostrukturerad data är kundinformation, produktkataloger och finansiella register. Eftersom den här typen av data inte är organiserad på ett fördefinierat sätt är den svårare att bearbeta och analysera med traditionella metoder.

Hur lagras ostrukturerad data?

Ostrukturerad data lagras vanligtvis i en icke-relationell databas som Hadoop eller NoSQL och bearbetas av ostrukturerade dataanalysprogram som OpenText™ Knowledge Discovery. Dessa databaser kan lagra och bearbeta stora mängder ostrukturerad data.

Vanliga lagringsformat för ostrukturerad data är

  • Textfiler (PDF-filer och e-postmeddelanden)
  • Bildfiler (JPEG och PNG)
  • Ljudfiler (MP3 och WAV)
  • Videofiler (MPEG och AVI)

Vilka är fördelarna med ostrukturerad data?

Det finns många fördelar med att arbeta med ostrukturerad data. Data scientists använder ostrukturerad data för att förbättra kundservice, rikta marknadsföringskampanjer och fatta intelligenta affärsbeslut.

Några av de vanligaste fördelarna med ostrukturerad data är

  • Förbättrad kundservice: Företag kan ge bättre kundservice genom att analysera kundernas åsikter i inlägg på sociala medier och recensioner på nätet.
  • Riktade marknadsföringskampanjer: Marknadsföringsteamen kan använda ostrukturerad data för att identifiera kundernas behov och önskemål. Denna information kan sedan hjälpa dem att skapa riktade marknadsföringskampanjer.
  • Bättre affärsbeslut: Ostrukturerad data kan hjälpa företag att hitta trender och insikter som annars skulle vara svåra att identifiera. Denna information hjälper i slutändan intressenterna att göra korrekta bedömningar och förbättra sina företag.

Vad kan företag göra med ostrukturerad data efter parsing?

Vissa företag har lyckats analysera ostrukturerad data med hjälp av textanalys och NLP (Natural Language Processing). Dessa tekniker hjälper organisationer att gå igenom stora mängder ostrukturerad data för att hitta de guldkorn av information som de letar efter. Dessutom har analys av ostrukturerad data flera viktiga fördelar, till exempel:

  • Limitless användning: Ostrukturerad data är inte fördefinierad, vilket innebär att ägarna kan använda den på obegränsade sätt.
  • Mångsidig formatering: Användare kan lagra ostrukturerad data i olika format.
  • Prisvärd lagringskostnad: Företag har mer ostrukturerad rådata än strukturerad information. Att lagra ostrukturerad data är både bekvämt och kostnadseffektivt.
  • Extrahering av filer: Få ut mer av dina data med stöd för över 1 500 filformat och en dokumentfilsläsare och filutvinning med fristående filformatdetektering, dekryptering av innehåll, textutvinning, bearbetning av underfiler, icke-nativ rendering och strukturerad exportlösning.
  • AI digital assistent: När data har analyserats hämtas dialoger med naturligt språk från många olika källor för att ge väl matchade svar på frågor. Besökare på din webbplats kan chatta med en automatiserad, människoliknande digital assistent med naturligt språk.
  • AI Videoövervakning & Analytics: Övervaka automatiskt tusentals CCTV-kameror i realtid eller i efterhand. Tagga video, skicka varningar, granska och distribuera till berörda parter. Inkluderar ansiktsigenkänning, händelseanalys, igenkänning av registreringsskyltar och mycket mer.
  • Aviator Search-applikation i OpenText™ Knowledge Discovery: Söker i en mängd olika källor efter välmatchade svar och svarar i ett naturligt språkformat. Skapa en chattupplevelse med mänsklig dialog för kunderna med hjälp av AI och ML.

Vilka är utmaningarna med ostrukturerad data?

Att arbeta med ostrukturerad data kan vara en utmaning. Eftersom den här typen av information inte är organiserad på ett fördefinierat sätt är den mer utmanande att analysera.

Dessutom lagras ostrukturerad data ofta i en icke-relationell databas, vilket gör den svårare att söka i. Några av de vanligaste utmaningarna med ostrukturerad data är

  • Säkerhetsrisker: Det kan vara svårt att skydda ostrukturerad data eftersom användarna kan sprida informationen över många olika lagringsformat och platser.
  • Dålig indexering: På grund av sin godtyckliga natur är indexering vanligtvis både en utmanande och felbenägen process.
  • Behov av datavetare: Ostrukturerad data kräver vanligtvis att datavetare analyserar den och gör tolkningar.
  • Dyr utrustning för dataanalys: Avancerad programvara för dataanalys är nödvändig för att analysera ostrukturerad data, men den kan vara utom räckhåll för företag med en snäv budget.
  • Många olika dataformat: Ostrukturerade data har inget specifikt format, vilket gör det svårt att använda dem i obearbetat skick.

Hur analyseras ostrukturerad data?

Det finns många sätt att analysera ostrukturerad data. Användare kan bearbeta ostrukturerad data med hjälp av NLP-tekniker som text mining och sentimentanalys. Dessutom kan intressenter analysera ostrukturerad data med hjälp av verktyg som har maskininlärning.

Några standardmetoder för att analysera ostrukturerad data är:

  • Textutvinning: Denna teknik extraherar värdefull information från textbaserade källor. Text mining kan till exempel analysera kundrecensioner för att identifiera mönster och trender.
  • Sentimentanalys: Denna teknik identifierar känslor i textbaserade källor. En sentimentanalys kan t.ex. undersöka inlägg på sociala medier för att fastställa positiva eller negativa känslor för ett varumärke eller en produkt.
  • Maskininlärning: Denna teknik hittar mönster och insikter i data. Verktyg med maskininlärning kan till exempel inspektera kundbeteenden för att identifiera trender.

Hur kan OpenText Knowledge Discovery hjälpa till?

OpenText ostrukturerad dataanalysplattform hjälper organisationer att analysera denna typ av information. OpenText Knowledge Discovery innehåller verktyg och tekniker som samlar in, bearbetar och analyserar ostrukturerad data.

Kritiska funktioner i OpenText Knowledge Discovery inkluderar:

  • Bildanalys: Den här funktionen gör det möjligt för företag att utvinna mening ur bilder. Bildanalys kan t.ex. identifiera objekt i en bild eller hitta ansikten i en bild med många människor.
  • Ljudanalys: Den här funktionen gör det möjligt för företag att utvinna mening ur ljudfiler. Ljudanalys kan t.ex. identifiera nyckelord i en konversation eller upptäcka känslor i en röst.
  • Tillgång till data och anslutningar: Användare kan enkelt ansluta till olika datakällor. Detta inkluderar sociala medier, företagsapplikationer och databaser.
  • Kognitiv sökning: OpenText Knowledge Discovery gör det möjligt för företag att hitta information med hjälp av naturliga språkfrågor. Till exempel kan kognitiv sökning hjälpa datavetare att hitta dokument som innehåller ett visst nyckelord eller en viss fras.
  • Programvara för analys av ostrukturerad data för OEM & SDK:er: Använd vårt mjukvaruutvecklingskit för att bygga de appar och API:er du behöver för att dra nytta av dina ostrukturerade data.

Läs mer om OpenText Knowledge Discovery

Du förtjänar en banbrytande plattform för att sprida ostrukturerad data med kuslig precision och bekvämlighet. Om du vill lära dig mer om OpenText Knowledge Discovery, begär din live demo idag. Vi kan svara på alla frågor om plattformen och hjälpa dig att fatta ett välgrundat beslut för att förbättra din analys av ostrukturerade data.

Relaterade produkter

OpenText™ Knowledge Discovery

Få insikter genom kunskapsupptäckt för alla typer av arkiv eller format

Se alla relaterade produkter

Hur kan vi hjälpa till?

Fotnoter