Samla strukturerad och ostrukturerad data - dummies

Uppgifterna som samlats in tidigare var strukturerad och kunde passa in i snygga rader och kolumner. Ett exempel på detta skulle vara ett Excel-kalkylblad med avgränsad data (data som separerades av ett visst tecken, till exempel ett komma). De flesta interna informationsspecialister var nöjda med att visa dessa data (t.ex. kundposter) i långa kalkylblad. De hade till uppgift att rapportera vad uppgifterna sa, och alla använde samma resultat.

Med strukturerad data fanns det ingen möjlighet att visualisera den historia som data berättade för att extrahera värdefulla insikter. Uppgifterna var inte interaktiva och tillåter inte anpassning. Det var värdefullt till en punkt, men det fanns inget sätt att förstå vad kunden tänkte på produkten efter att de köpt den. Du skulle bara veta att produkten hade köpt den. Och den här data är bara en del av pusslet.

I dag står företagen inför ett berg av en ny typ av data: ostrukturerade data, som inte alltid kommer i ett snyggt paket. Nedan följer några exempel på denna typ av data:

• Åsikter: Åsikter samlas in genom granskningsplatser som Yelp, som visas i följande bild. Du kan komma åt recensionerna direkt eller använda ett verktyg som skrapar data från webbplatsen så att du kan sätta den data i ditt eget data-viz-verktyg.

  

• Visualer: Visualer väljs av användare av webbplatser som Pinterest, som visas i bilden nedan. När det gäller Pinterest kan du komma åt webbplatsen för att se vilka bilder om och av ditt företag som har blivit fastgjorda av kunder som söker ditt företags namn. Du kan få data om vilka stift som ditt företag lägger på Pinterest blir omtvistade av andra, såväl som data om personer som har sett företagets produkt eller bild på annat håll på webben och har sänt det direkt till Pinterest för att andra ska hitta.

  

• Smartphone data: Telefonrekord, e-post och andra sökdata finns tillgängliga från din telefon.

Detta ostrukturerade innehåll representerar data som är otroligt värdefullt för alla onlinebedrifter. Nyckeln till att använda data är att använda programvara (till exempel SAP) som gör att du kan kombinera strukturerad data med ostrukturerad data för att få större förståelse för verksamheten och dess kunder. Från denna analys kan företag börja göra förutsägelser om kundbeteende och inkomstgenerering.

Vanligtvis använder organisationer som använder ostrukturerad data programvara för naturligt språk för att analysera det.