Nestrukturovaná data

Co jsou nestrukturovaná data?

Nestrukturovaná data jsou informace, které postrádají předem dané schéma nebo organizační rámec. Na rozdíl od strukturovaných dat, která se nacházejí v pevných polích databází nebo tabulek, jsou nestrukturovaná data obvykle složitější na text a obsahují různé typy dat, jako jsou data, čísla či fakta.

Tato absence struktury ztěžuje sběr, zpracování a analýzu těchto dat tradičními nástroji pro správu dat. IDC předpovídá, že do roku 2025 dosáhne globální objem dat 175 zettabajtů, z čehož 80 % bude tvořit nestrukturovaná data. Asi 90 % nestrukturovaných dat zůstává neanalyzováno a často je označováno jako „temná data“.

Charakteristiky nestrukturovaných dat

• Absence předem dané struktury: Data se neřídí pevným schématem, což umožňuje jejich ukládání bez ohledu na předdefinované sloupce či řádkové struktury. Tato flexibilita však komplikuje jejich organizaci a vyhledávání.
• Různorodé formáty: Zahrnují široké spektrum typů dat, například textové dokumenty, e-maily, obrázky, videa, audio soubory, příspěvky na sociálních sítích a další. Každý formát obsahuje bohaté kontextuální informace, které poskytují detailní vhled do kontextu dat, jako jsou lokace, aktivity, gesta nebo emoce.
• Vysoký objem: Většina dnes generovaných dat je nestrukturovaná. Odhady uvádějí, že nestrukturovaná data tvoří přibližně 80–90 % všech dat vytvořených organizacemi, což vyžaduje pokročilé nástroje a techniky pro jejich zpracování a analýzu.
• Složitost: K analýze těchto dat jsou potřebné sofistikované algoritmy a značné výpočetní zdroje, často včetně pokročilých nástrojů AI a strojového učení pro získávání použitelných poznatků.

Příklady nestrukturovaných dat

Textová data

• E-maily: Komunikace mezi jednotlivci nebo skupinami, často obsahující přílohy a multimédia. Analýza e-mailů může poskytnout poznatky o zpětné vazbě zákazníků a vzorcích komunikace v organizaci.
• Textové dokumenty: Zprávy, poznámky a další textové soubory vytvořené například v aplikaci Microsoft Word. Tyto dokumenty lze využít pro analýzu sentimentu a kategorizaci obsahu.
• Prezentace: Prezentace a snímky vytvořené v nástrojích jako PowerPoint, často používané v obchodní analytice.
• Webové stránky: Obsah z webů, včetně blogů a článků, který může být analyzován pro zjištění trendů a průzkum trhu.
• Příspěvky na sociálních sítích: Aktualizace, komentáře a zprávy z platforem jako Twitter, Facebook a LinkedIn představují bohatý zdroj pro analýzu sentimentu a sledování značky.

Multimediální data

• Obrázky: Fotografie, grafika a ilustrace ve formátech jako JPEG, PNG a GIF. Analýza obrázků je klíčová například pro rozpoznávání obličejů či lékařskou diagnostiku.
• Audio soubory: Zvukové nahrávky, hudební soubory a podcasty ve formátech jako MP3 a WAV. Analýza audia je využívána například pro převod řeči na text a hlasové asistenty.
• Video soubory: Záznamy a klipy ve formátech jako MP4, AVI a MOV, využívané například při video dohledu a automatizovaném rozpoznávání obsahu.

Strojově generovaná data

• Data ze senzorů: Informace získané ze senzorů v zařízeních jako chytré telefony, průmyslové stroje a IoT zařízení, například teplotní údaje, GPS souřadnice a environmentální data. Tato data jsou zásadní pro prediktivní údržbu a zvýšení provozní efektivity.
• Logovací soubory: Záznamy generované softwarovými aplikacemi a systémy, sledující aktivitu uživatelů, výkonnost systému a chyby, což je klíčové pro kybernetickou bezpečnost a monitorování výkonu.

Strukturovaná vs. nestrukturovaná data

Jak se nestrukturovaná data využívají

Nestrukturovaná data mají obrovský potenciál pro organizace, které chtějí získat nové poznatky a podpořit informované rozhodování. Zde jsou některé klíčové oblasti využití:

Zákaznická analytika

Firmy mohou lépe pochopit pocity, preference a chování zákazníků analýzou nestrukturovaných dat z jejich interakcí — například e-mailů, příspěvků na sociálních sítích a záznamů z call center. Tato analýza vede ke zlepšení zákaznické zkušenosti a cílenějším marketingovým strategiím.

Příklad použití:
Obchodník sbírá a analyzuje příspěvky a recenze na sociálních sítích, aby zjistil spokojenost zákazníků s novou produktovou řadou a mohl podle toho upravit nabídku.

Analýza sentimentu

Analýza sentimentu zahrnuje zpracování nestrukturovaných textových dat za účelem určení emocionálního zabarvení slov. Pomáhá organizacím pochopit veřejné mínění, sledovat pověst značky a reagovat na podněty zákazníků.

Příklad použití:
Společnost monitoruje tweety a blogové příspěvky, aby zjistila reakci veřejnosti na novou reklamní kampaň a mohla okamžitě reagovat.

Prediktivní údržba

Organizace mohou předvídat poruchy zařízení a plánovat údržbu proaktivně analýzou strojově generovaných nestrukturovaných dat ze senzorů a logů, což snižuje prostoje a náklady.

Příklad použití:
Výrobní podnik využívá data ze senzorů strojů k předpovědi, kdy je pravděpodobné selhání součástky, a provádí včasnou výměnu.

Business Intelligence a analytika

Nestrukturovaná data obohacují firemní analytiku tím, že poskytují komplexnější pohled na data v organizaci. Kombinace strukturovaných a nestrukturovaných dat vede k hlubším poznatkům.

Příklad použití:
Finanční instituce analyzuje zákaznické e-maily a transakční data, aby efektivněji detekovala podvody.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojové učení

Pokročilé techniky jako NLP a strojové učení umožňují získávání smysluplných informací z nestrukturovaných dat. Tyto technologie umožňují úkoly jako automatizované shrnutí, překlady či kategorizaci obsahu.

Příklad použití:
Agregátor zpráv využívá NLP k třídění článků podle témat a generování shrnutí pro čtenáře.

Výzvy nestrukturovaných dat

Ukládání a správa

• Objem: Obrovské množství těchto dat vyžaduje škálovatelná úložiště.
• Náklady: Ukládání velkých objemů dat může být nákladné, proto jsou zapotřebí nákladově efektivní přístupy.
• Organizace: Bez předem dané struktury je organizace a vyhledávání nestrukturovaných dat složité.

Zpracování a analýza

• Složitost: Analýza nestrukturovaných dat vyžaduje pokročilé algoritmy a značné výpočetní kapacity.
• Kvalita dat: Nestrukturovaná data mohou obsahovat chyby, duplicity nebo irelevantní informace.
• Potřeba odborných znalostí: Je potřeba specialistů se zkušenostmi v oblasti big data analytiky, strojového učení a NLP.

Bezpečnost a compliance

• Bezpečnost dat: Ochrana citlivých dat před úniky je zásadní.
• Compliance: Zajištění souladu se směrnicemi jako GDPR a HIPAA přináší další složitosti.

Techniky a nástroje pro práci s nestrukturovanými daty

Řešení pro ukládání

• NoSQL databáze: Databáze jako MongoDB a Cassandra jsou navrženy pro práci s nestrukturovanými a polo-strukturovanými daty, poskytují flexibilitu a škálovatelnost.
• Datová jezera: Centrální repozitáře umožňující ukládání všech typů dat v jejich nativních formátech, což usnadňuje rozsáhlou analytiku.
• Cloudové úložiště: Služby jako Amazon S3, Google Cloud Storage a Microsoft Azure Blob Storage nabízejí škálovatelná a nákladově efektivní řešení.

Frameworky pro zpracování dat

• Hadoop: Open-source framework umožňující distribuované zpracování velkých datových sad v clusteru počítačů s využitím jednoduchých programovacích modelů.
• Apache Spark: Rychlý a univerzální systém pro zpracování velkých dat v cloudu s podporou zpracování v paměti.

Analytické nástroje

• Textová analytika a NLP:
  • Analýza sentimentu: Nástroje hodnotící emocionální zabarvení textových dat.
  • Rozpoznávání entit: Identifikace a kategorizace klíčových prvků v textu.
  • Algoritmy strojového učení: Techniky jako clustering a klasifikace pro odhalení vzorců a získání poznatků.
• Data mining: Získávání užitečných informací z velkých datových souborů pro odhalení skrytých vzorců a poznatků.