5 Strategie per la Gestione dei Dati Non Strutturati

Una delle principali sfide che le aziende di oggi devono affrontare è sfruttare al meglio i dati non strutturati, ovvero le informazioni digitali che non possono essere archiviate in modo efficiente nei database relazionali perché non utilizzano modelli di dati predefiniti.

La maggior parte delle imprese accumula da anni enormi quantità di dati non strutturati, tra cui immagini, clip audio o video, e-mail, social media, documenti e altro ancora. Per questo motivo, hanno a disposizione una miniera di dati che non stanno utilizzando al meglio.

Tutti questi dati contengono informazioni preziose che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali migliori e più informate, a migliorare i processi e i prodotti e a operare in modo più efficiente.

Tuttavia, a causa del volume, della varietà e della velocità dei dati non strutturati, le aziende hanno spesso difficoltà a scoprire le informazioni necessarie per prendere le migliori decisioni aziendali.

Inoltre, dal momento che la qualità dei dati non strutturati non è pari a quella dei dati strutturati, le aziende devono “pulirli” e arricchirli per renderli utilizzabili.

Le sfide della gestione dei dati non strutturati

Le aziende devono affrontare una serie di sfide quando si tratta di gestire i dati non strutturati. Tra queste, le seguenti:

• Dati archiviati in silos: ogni reparto o team di solito raccoglie i propri dati e li archivia in formati e sistemi diversi. Tuttavia, le aziende dovrebbero archiviare i dati in un’unica posizione, in modo che i collaboratori possano accedervi rapidamente.
• Qualità: I dati non strutturati devono spesso essere puliti prima di essere organizzati. Sebbene la pulizia e la preparazione di enormi quantità di dati siano particolarmente impegnativi, si tratta di un compito necessario per ottenere il massimo dai dati.
• Costi: Con l’aumento dei dati non strutturati, le aziende devono immagazzinarli da qualche parte, con conseguente aumento dei costi di gestione. Per ridurre le spese, le organizzazioni dovrebbero comprimere i dati in modo da ridurre la quantità di storage e lo spazio utilizzato, rendendone la gestione ancora più efficiente.

Perché le aziende dovrebbero gestire i loro dati non strutturati

Le aziende possono utilizzare i dati non strutturati per analizzare i comportamenti dei clienti sui social media e sviluppare campagne di marketing più mirate, ad esempio identificando i dati demografici degli utenti che parlano di determinati prodotti.

Le organizzazioni possono anche analizzare le registrazioni audio dei contact center per scovare intuizioni di marketing.

Una buona strategia di gestione per la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati non strutturati può quindi aiutare le aziende ad aumentare la produttività, perché i dipendenti sanno esattamente dove si trovano i dati di cui hanno bisogno.

Inoltre, le aziende che utilizzano strumenti per analizzare i dati non strutturati in tempo reale sono in grado di individuare rapidamente i problemi critici e di intervenire per risolverli.

Allo stesso modo, le imprese che si assicurano che i loro dati non strutturati siano organizzati e aggiornati mantengono la conformità agli standard e alle normative vigenti.

In conclusione, le organizzazioni che gestiscono i propri dati non strutturati efficacemente possono trarne maggior valore e tradurli in opportunità di business.

Ecco cinque strategie che possono aiutare a gestire i dati non strutturati:

1. Conoscere i dati

Per gestire in modo efficace i dati non strutturati, le aziende devono innanzitutto comprendere i propri dati e stabilire:

• Quanti dati hanno
• Chi possiede i dati
• Chi è in grado di accedere ai dati
• Quanto sono vecchi i dati
• Dove sono archiviati i dati
• Quali tipi di informazioni contengono i dati
• Quanto costa archiviare i dati

Questa visuale è fondamentale perché i dati non strutturati sono tipicamente conservati in silos diversi, rendendone difficile la condivisione all’interno dell’azienda.

Se le aziende non sanno di quali dati non strutturati dispongono, non possono prendere decisioni informate su come gestirli.

2. Pulire i dati

Le organizzazioni devono pulire i dati non strutturati prima di organizzarli. Dati duplicati, inaffidabili, obsoleti o imprecisi portano a informazioni di scarsa qualità che alterano i risultati dell’analisi.

Le aziende devono quindi utilizzare strumenti di pulizia dei dati (chiamati anche data cleansing) e di scrubbing per eliminare quelli obsoleti, ridondanti, inaccurati, incompleti e/o irrilevanti.

L’eliminazione di questi dati in eccesso consente di ordinare e valutare più facilmente i dati pertinenti nei vari sistemi, oltre a correggere errori e facilitare la gestione dei dati utili.

3. Arricchire i dati

L’arricchimento dei dati migliora l’accuratezza dell’analisi combinando i dati dell’azienda con altri provenienti da altre fonti.

Ciò consente di migliorare i dati esistenti e di accumulare un maggior numero di informazioni, rendendo il processo decisionale più informato.

4. Organizzare e catalogare i dati

Per recuperare rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno, le aziende devono organizzare e catalogare i dati non strutturati.

A tal proposito, esistono numerosi sistemi di gestione dei contenuti basati sul cloud che automatizzano l’organizzazione, la catalogazione e l’archiviazione dei file di dati non strutturati, facilitando l’accesso e la ricerca da parte degli utenti.

Trattandosi di una soluzione facile da implementare, le aziende dovrebbero prendere in considerazione questa strategia per la gestione dei dati non strutturati.

5. Utilizzare strumenti di gestione dei dati basati su standard

Infine, per gestire i dati non strutturati, le aziende dovrebbero scegliere strumenti basati su standard.

In questo modo è possibile migrare i dati da una piattaforma all’altra senza dover dipendere da fornitori specifici per abilitare questa funzionalità.