Vad är ostrukturerad data, och hur blir den strukturerad?

Vad är ostrukturerad data och hur blir den strukturerad

Vad är ostrukturerad data, och hur blir den strukturerad?

I dagens inlägg ska vi ta oss en titt på de olika typer av data som blir allt mer relevanta i takt med Industri 4.0. De olika typerna vi ska diskutera är givetvis ostrukturerad och strukturerad data. Vi kommer även djupdyka i vad ostrukturerad data är, och hur du gör den strukturerad.

Vad är ostrukturerad data?

Ostrukturerad data är den typ av data som inte är organiserad på ett fördefinierat sätt. Den kan komma i flera olika format, bland annat som text, bilder, video och ljud. Till skillnad från strukturerad data som är organiserad i rader och kolumner, är ostrukturerad data ofta svåra att analysera och processa.

Exempel på den typen av data kan vara IoT enheter, emails, kundrecensioner och multimedia content. Denna typ av data står för en stor majoritet av den data som genereras varje dag.

Varför är ostrukturerad data viktig?

Ostrukturerad data är rik på information som kan användas för att få insikter om kundbeteenden, marknadstrender och hur affärsverksamheten kan bedrivas på effektivast sätt. Genom att analysera den kan du ta välgrundade beslut och på så sätt få konkurrensfördelar.

Dock kan det vara en utmaning att processa och analysera strukturerad data. Det kan behövas avancerade verktyg och tekniker för att utvinna insikterna från datan. Det är här den strukturerade datan kommer in i bilden.

Hur man gör ostrukturerad data strukturerad

För att göra datan strukturerad, behöver du tillämpa en process som kallas datanormalisering. Det innebär att omvandla ostrukturerad data till ett strukturerat format som kan analyseras och processas. 

Här är ett par steg som tillåter dig att göra ostrukturerad data strukturerad:

Steg 1: Identifiera datakällorna

Det första steget du behöver göra är att identifiera källorna för den ostrukturerade datan. Det kan t.ex. vara din organisations affärssystem, lokala serverdiskar och CAD-system. Genom att identifiera dessa källor kan du på ett bättre sätt förstå vilka typer av data de har att göra med och därmed ha insikt om vilka verktyg och tekniker som krävs för att bearbeta datan.

Steg 2: Utvinn datan

När datakällorna har blivit identifierade är nästa steg att utvinna datan. Vilket görs genom att använda specialiserade verktyg och tekniker för att fånga in data och lagra den i ett strukturerat format. I många fall kommer man långt genom att använda systemets egna exportfunktion som mynnar ut i excelformat och enkla databaser.

Steg 3: Normalisera datan

Nästa steg är att normalisera datan. Då konverteras den ostrukturerade datan till ett strukturerat format som kan analyseras och processas. Det kan bland annat innebära att organisera datan i rader och kolumner eller tillämpa ett standardiserat format till datan, så att det blir enkelt att hantera i Excel eller i en databas.

Steg 4: Rensa din data

Det sista steget är att rensa datan. Då tas eventuella fel eller inkonsekvenser bort i datan, det kan t.ex vara dubbletter eller data som har otillåtna tecken. Genom att rensa datan säkerställas det att den är korrekt och pålitlig.

Vad har vi kommit fram till?

Ostrukturerad data är en viktig informationskälla för företag. Dock kan det bli svårt att processa och analysera. Genom att tillämpa processmetoden – datanormalisering kan du omvandla datan till ett strukturerat format som är lättare att analysera och processa. Detta kan ge dig värdefulla insikter och på så sätt ge dig konkurrensfördel på marknaden.

Har du frågor eller behöver hjälp med att strukturera din data? Tveka i så fall inte att höra av dig till oss på nyfiken@sqlsystems.se !

Välkommen till Sql Systems frågesport!

E-post

Sociala Medier

Våra inlägg

Prenumerera hos oss

Få ett månatligt brev kring branschnyheter och våra tankar

EN SV