Upravljanje nestruktuiranim podacima predstavlja jedan od najznačajnijih poslovnih izazova današnjice. Za razliku od definisanih podataka – vrste informacija koje ćete pronaći u proračunskim tablicama ili jasno razdvojenim odgovorima na ankete – nestrukturirani podaci mogu biti tekstualni, video ili audio, a njihova proizvodnja je u porastu.

Zapravo, prema nekim procenama, čak 80-90% novih podataka je nestrukturirano, a to predstavlja stvarne izazove sa stanovišta upravljanja podacima.

Upravljanje nestruktuiranim podacima u kompanijama

Kako kompanije mogu pronaći smisao u nestrukturiranim podacima i generalno upravljati svim informacijama koje generišu na produktivan način? To je proces pun izazova, ali je moguć uz pravi niz alata.

Centralizovanje informacija

Prvi korak ka korišćenju nestrukturiranih podataka je pronalaženje načina za centralizovanje ovih informacija, a to je danas veliki prioritet mnogih kompanija. Naime, 56% preduzeća kaže da je postavljanje njihovih nestrukturiranih podataka u oblak glavni prioritet.

Migracija nije upravljanje u pravom smislu te reči, ali to je prvi korak ka organizovanju i proceni nestrukturiranih podataka, i to je važno. Najveća prepreka ovom zadatku je, međutim, nedostatak IT kapaciteta i budžeta – ali firme koje mogu uspešno budžetirati ove troškove mogu steći profitabilne uvide u te podatke, što itekako nadoknađuje te početne troškove.

Saznajte šta je unutra

Sledeći aspekt adresiranja nestruktuiranih podataka je izvlačenje konkretnijih informacija iz njih, a to može biti i najkomplikovaniji element. Kako kvantifikujete nestrukturirane podatke? Postoje brojni pristupi, ali AI je jedno od najvažnijih oruđa jer korišćenjem inovacija poput NLP sistem može identifikovati često korišćene termine, proceniti ton i još mnogo toga.

Kada kompanije vide „iznutra“ svoje nestrukturirane podatke, ima mnogo toga da se istraži. Bolje upravljanje podacima može pokrenuti rast poslovanja i može pomoći u usmeravanju brojnih operativnih promena. Na primer, preduzeća su koristila informacije izvedene iz nestrukturiranih podataka za poboljšanje bezbednosti, unapređenje ishoda zdravstvene zaštite i automatizaciju poslovnih procesa na osnovu uvida radnika.

Jedna vrsta nestrukturiranih podataka uobičajenih u zdravstvenoj industriji je snimanje, bilo da je to CT, MRI ili rendgen. Radiolozi mogu biti spori u procenjivanju nejasnih snimaka, a ljudsko oko ima ograničenu osetljivost. Međutim, kada je snimanje upareno sa AI tehnologijom, objekti mogu brže i sa većom preciznošću da daju rezultate snimanja.

Još jedna oblast zdravstvene zaštite koja je dobro pozicionirana da ima koristi kada je u pitanju upravljanje nestruktuiranim podacima i analiza jeste razvoj lekova. Ovo može izgledati kao prilično struktuirano područje, ali s obzirom na ono što znamo o proizvodnji nestruktuiranih podataka, farmaceutska istraživanja generišu mnogo više nego što mislite. Industrija se takođe bori sa davanjem prioriteta i organizovanjem takvih podataka, što ima negativan uticaj na saradnju i razvoj proizvoda u farmaceutskoj industriji.

Razmatranja o saradnji

Kao što je navedeno u vezi sa farmaceutskom industrijom, saradnja je kritična poslovna funkcija i nemogućnost saradnje može biti ozbiljna prepreka napretku – a to je tačno u svim industrijama. S nestruktuiranim podacima, međutim, ne možete samo slati skup podataka i, ovisno o tome kako želite procieniti ili manipulisati dostupnim podacima, kompanije često moraju biti u mogućnosti da razmjenjuju, komentarišu i menjaju velike datoteke između timova i lokacija. Dakle, koji je najbolji način za rešavanje ovog zadatka?

Ako je potrebno brzo slati velike datoteke dok nastavljate saradnju, jedna opciju koju treba razmotriti je korišćenje sistema za skladištenje datoteka zasnovanog na oblak tehnologiji. Ove platforme u suštini sprečavaju potrebu za redovnim prenosom datoteka skladišteći ih u zajedničkom skladištu sa kontrolama pristupa i privatnosti i obezbeđujući korisnicima uvek najnoviju iteraciju dokumenta prilikom saradnje na dokumentu.

Čuvanje i prenos datoteka možda u osnovi ne otkriva mnogo o sadržaju nestruktuiranih podataka, ali kao što smo videli, samo centralizovanje ovih datoteka ostaje ozbiljan problem za mnoga preduzeća. Dok osnovni zadaci poput migracije ne prestanu biti glavni prioriteti velikih korporacija, ne možemo potceniti važnost centralizovanih alata za prenos i skladištenje.

Stručnjaci nastavljaju da izražavaju zabrinutost u vezi sa tim kako i da li kompanije koriste nestruktuirane podatke, ali osim što aktivno razmenjuju te informacije, sve dok pristup protokolima za mašinsko učenje ne postane rašireniji, biće ugrožena sposobnost efikasnog korišćenja ovih informacija i izvlačenja uvida. Iako velike maloprodajne i finansijske organizacije trenutno vode u tom pogledu, mala preduzeća su u nezavidnom položaju jer NLP i drugi alati za veštačku inteligenciju i dalje mogu biti skupi, posebno kada ih je potrebno modifikovati tako da odgovaraju jedinstvenim industrijskim uslovima ili funkcijama. Bez mogućnosti pristupa uvidima sadržanim u nestruktuiranim podacima, preduzeća se ne mogu takmičiti na savremenom tržištu.

Za pravilno kretanje po nestruktuiranim podacima potrebni su različiti alati, a alati koji će vam biti potrebni uveliko zavise od vrsta nestruktuiranih podataka koji dominiraju poslovnim pristupom.

Na kraju krajeva, najvažnije je da se vaša kompanija aktivno trudi da uključi informacije u vaše nestrukturirane podatke dok su još relevantni. Toliko toga što treba da znate je unutra, samo čeka da bude raspakovano.

Razvoj strategije analitikom podataka: Ka većoj konkurentnosti