Dane niestrukturyzowane

Czym są dane niestrukturyzowane?

Dane niestrukturyzowane to informacje, które nie posiadają narzuconego schematu ani ram organizacyjnych. W przeciwieństwie do danych strukturyzowanych, które znajdują się w stałych polach baz danych lub arkuszy kalkulacyjnych, dane niestrukturyzowane są zwykle silnie tekstowe i obejmują różne typy danych, takie jak daty, liczby czy fakty.

Brak struktury sprawia, że ich gromadzenie, przetwarzanie i analiza za pomocą tradycyjnych narzędzi do zarządzania danymi jest wyzwaniem. IDC przewiduje, że do 2025 roku globalna ilość danych osiągnie 175 zettabajtów, z czego 80% będzie niestrukturyzowane. Około 90% danych niestrukturyzowanych pozostaje nieprzeanalizowanych — często określa się je mianem „ciemnych danych”.

Cechy danych niestrukturyzowanych

• Brak zdefiniowanej struktury: Dane nie podlegają ustalonemu schematowi, można je więc przechowywać bez uwzględniania kolumn czy struktur wierszy. Ta elastyczność komplikuje jednak ich organizację i wyszukiwanie.
• Różnorodność formatów: Obejmują szerokie spektrum typów danych, w tym dokumenty tekstowe, e-maile, obrazy, wideo, pliki dźwiękowe, posty w mediach społecznościowych i inne. Każdy format zawiera bogate informacje kontekstowe, pozwalające na uzyskanie szczegółowych wglądów w kontekst danych, takich jak lokalizacje, aktywności, gesty czy emocje.
• Duża ilość: Większość dzisiaj generowanych danych to dane niestrukturyzowane. Szacuje się, że stanowią one ok. 80-90% wszystkich danych tworzonych przez organizacje, co wymaga zaawansowanych narzędzi i technik ich przetwarzania i analizy.
• Złożoność: Analiza tych danych wymaga zaawansowanych algorytmów i dużej mocy obliczeniowej, często z wykorzystaniem AI i narzędzi uczenia maszynowego do wydobywania praktycznych wniosków.

Przykłady danych niestrukturyzowanych

Dane tekstowe

• E-maile: Komunikacja między osobami lub grupami, często z załącznikami czy multimediami. Analiza e-maili może dostarczyć wglądu w opinie klientów i wzorce komunikacji w organizacji.
• Dokumenty tekstowe: Raporty, notatki i inne dokumenty tworzone np. w Microsoft Word. Pozwalają na analizę sentymentu i kategoryzację treści.
• Prezentacje: Slajdy i prezentacje przygotowywane np. w PowerPoint, wykorzystywane w analizach biznesowych.
• Strony internetowe: Treści ze stron www, blogów i artykułów, mogące służyć do analiz trendów czy badań rynku.
• Posty w mediach społecznościowych: Aktualizacje, komentarze i wiadomości z platform takich jak Twitter, Facebook czy LinkedIn — to bogate źródło do analizy sentymentu i monitorowania marki.

Dane multimedialne

• Obrazy: Fotografie, grafiki i ilustracje w formatach JPEG, PNG, GIF. Analiza obrazów jest kluczowa np. w rozpoznawaniu twarzy czy diagnostyce medycznej.
• Pliki audio: Nagrania dźwiękowe, muzyka i podcasty w formatach takich jak MP3, WAV. Analiza dźwięku wspiera m.in. konwersję mowy na tekst czy asystentów głosowych.
• Pliki wideo: Nagrania i klipy w formatach MP4, AVI, MOV, wykorzystywane w monitoringu wideo i automatycznym rozpoznawaniu treści.

Dane generowane przez maszyny

• Dane z czujników: Informacje zbierane przez czujniki w smartfonach, sprzęcie przemysłowym i urządzeniach IoT, np. odczyty temperatury, współrzędne GPS, dane środowiskowe. Są kluczowe w predykcyjnym utrzymaniu ruchu i optymalizacji operacji.
• Pliki logów: Zapisy generowane przez oprogramowanie i systemy śledzące aktywność użytkowników, wydajność systemów oraz błędy — niezbędne w cyberbezpieczeństwie i monitoringu wydajności.

Dane strukturyzowane vs. niestrukturyzowane

Wykorzystanie danych niestrukturyzowanych

Dane niestrukturyzowane mają ogromny potencjał dla organizacji, które chcą uzyskać wgląd i podejmować świadome decyzje. Oto najważniejsze zastosowania:

Analiza klientów

Analizując niestrukturyzowane dane z interakcji z klientami — takie jak e-maile, posty w mediach społecznościowych czy transkrypcje z call center — firmy mogą lepiej zrozumieć sentymenty, preferencje i zachowania klientów. Przekłada się to na poprawę obsługi i skuteczniejsze działania marketingowe.

Przykład:
Sprzedawca analizuje posty i recenzje z mediów społecznościowych, by ocenić zadowolenie klientów z nowej linii produktów i odpowiednio dostosować ofertę.

Analiza sentymentu

Analiza sentymentu polega na przetwarzaniu danych tekstowych, aby określić emocjonalny ton wypowiedzi. Pomaga to organizacjom zrozumieć opinię publiczną, monitorować reputację marki i reagować na zgłoszenia klientów.

Przykład:
Firma monitoruje tweety i wpisy blogowe, aby ocenić reakcje na nową kampanię reklamową i dokonywać zmian w czasie rzeczywistym.

Predykcyjne utrzymanie ruchu

Analizując generowane przez maszyny dane niestrukturyzowane z czujników i logów, organizacje mogą przewidywać awarie sprzętu i planować konserwację z wyprzedzeniem, ograniczając przestoje i koszty.

Przykład:
Producent przemysłowy wykorzystuje dane z czujników maszyn, by przewidzieć, kiedy element prawdopodobnie ulegnie awarii i wymienić go na czas.

Analityka biznesowa i Business Intelligence

Dane niestrukturyzowane wzbogacają analitykę biznesową, dostarczając pełniejszego obrazu danych organizacyjnych. Połączenie danych strukturyzowanych i niestrukturyzowanych prowadzi do głębszych wniosków.

Przykład:
Instytucja finansowa analizuje e-maile klientów i dane transakcyjne, by skuteczniej wykrywać oszustwa.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe

Zaawansowane techniki, takie jak NLP i uczenie maszynowe, umożliwiają wydobywanie istotnych informacji z danych niestrukturyzowanych. Technologie te pozwalają na automatyczne podsumowywanie, tłumaczenie i kategoryzację treści.

Przykład:
Aggregator wiadomości używa NLP do kategoryzacji artykułów według tematyki i generowania skrótów dla czytelników.

Wyzwania danych niestrukturyzowanych

Przechowywanie i zarządzanie

• Wolumen: Ogromne ilości tych danych wymagają skalowalnych rozwiązań do przechowywania.
• Koszty: Magazynowanie dużych ilości danych jest kosztowne, co wymaga efektywnych strategii.
• Organizacja: Bez zdefiniowanej struktury uporządkowanie i wyszukiwanie danych jest trudne.

Przetwarzanie i analiza

• Złożoność: Analiza danych niestrukturyzowanych wymaga zaawansowanych algorytmów i znacznych zasobów obliczeniowych.
• Jakość danych: Dane niestrukturyzowane mogą zawierać błędy, duplikaty lub informacje nieistotne.
• Wymagane umiejętności: Potrzebni są specjaliści z zakresu analityki big data, uczenia maszynowego i NLP.

Bezpieczeństwo i zgodność

• Bezpieczeństwo danych: Ochrona wrażliwych danych przed wyciekiem jest kluczowa.
• Zgodność: Przetwarzanie danych musi być zgodne z przepisami, takimi jak RODO czy HIPAA, co generuje dodatkowe wyzwania.

Techniki i narzędzia do obsługi danych niestrukturyzowanych

Rozwiązania do przechowywania

• Bazy danych NoSQL: Takie jak MongoDB i Cassandra — zaprojektowane do obsługi danych niestrukturyzowanych i półstrukturyzowanych, oferujące elastyczność i skalowalność.
• Jeziora danych: Centralne repozytoria pozwalające przechowywać wszystkie typy danych w ich natywnych formatach, ułatwiające analitykę na dużą skalę.
• Przechowywanie w chmurze: Usługi takie jak Amazon S3, Google Cloud Storage czy Microsoft Azure Blob Storage zapewniają skalowalne i opłacalne opcje.

Frameworki do przetwarzania danych

• Hadoop: Otwarty framework umożliwiający rozproszone przetwarzanie dużych zbiorów danych na klastrach komputerów z wykorzystaniem prostych modeli programowania.
• Apache Spark: Szybki i uniwersalny system przetwarzania danych w klastrze, obsługujący przetwarzanie w pamięci operacyjnej.

Narzędzia analityczne

• Analiza tekstu i NLP:
  • Analiza sentymentu: Narzędzia oceniające emocjonalny ton w danych tekstowych.
  • Rozpoznawanie encji: Identyfikacja i kategoryzacja kluczowych elementów w tekście.
  • Algorytmy uczenia maszynowego: Techniki takie jak klasteryzacja i klasyfikacja do odkrywania wzorców i wniosków.
• Data mining: Wydobywanie użytecznych informacji z dużych zbiorów danych w celu odkrycia ukrytych wzorców i zależności.