Proyecciones de Datos no estructurados en 2017

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Las grandes empresas y organizaciones están utilizando Big Data para algunas aplicaciones especializadas, pero la mayoría de esa información todavía son datos estructurados (transacciones, clics, etc.). Se prevé que en 2017 veremos un mayor enfoque en aprovechar los Datos no estructurados a medida que el uso de datos siga aumentando.

Los Datos no estructurados son los datos que no encajan en bases de datos relacionales. Se estima que alrededor del 90% de todos los datos están semi-estructurados o no estructurados. Estamos hablando netamente de: vídeos, presentaciones en Power Point, registros de empresas, medios sociales, RSS, documentos y texto etc.

Hay que tener claro que por un lado el análisis de datos estructurados describe lo que está sucediendo y el análisis de datos no estructurados explica el porqué.

Proyecciones

En 2017, con las herramientas de business intelligence & analytics se está mejorando considerablemente en calidad y disminuyendo en costes, al  parecer muchas más empresas decidirán poner la gestión y analítica de sus datos no estructurados dentro de sus prioridades. 

Muchas compañías digitales cuyos negocios dependen de grandes datos desarrollado la capacidad de obtener información beneficiosa de datos no estructurados. Esto permitirá que el análisis de grandes datos en 2017 incluya más frecuentemente ideas derivadas de las vastas tiendas de datos desiguales y no estructurados de una organización, además del actual enfoque popular en dar sentido a los números, análisis e inteligencia empresarial proporcionados por datos estructurados.

Beneficios 

Estudiando los datos no estructurados, una empresa podría descubrir lo siguiente:

  • Origen del problema: sería capaz de averiguar la raíz del elemento que genera un problema.
  • Mejor retroalimentación: la empresa podría entender las motivaciones del usuario al calificar y cómo conducirle a una mejor experiencia.
  • Rapidez resolutiva: se puede conocer qué tipo de problemas requieren de plazos más amplios para su resolución efectiva. También se accede a la información necesaria para saber si los representantes de servicio al cliente cuentan con la capacitación adecuada para manejar los problemas comunes o si existe un sistema lógico para poner al cliente en contacto con la persona más adecuada para resolver su problema lo antes posible.

 

Este será un cambio fundamental. Los datos estructurados proporcionan números importantes sobre el rendimiento de los ingresos, las métricas operacionales, etc., pero el texto no estructurado contiene la información crítica sobre cómo se realiza realmente el negocio.

El conocimiento institucional de una empresa, los descubrimientos, los procesos internos y la ventaja competitiva suelen estar contenidos en una amplia gama de textos escritos. Requiere procesamiento de lenguaje natural, acceso unificado de información y capacidades de búsqueda cognitiva para extraer información de este texto y compartirla de una manera útil con aquellos que la necesitan. Esto permitirá a las organizaciones entender lo que el texto está diciendo en una escala amplia y utilizarlo para impulsar la innovación, aumentar la eficiencia y mejorar la eficacia operacional.

 

Desafíos persistentes

Dos desafíos frecuentemente afectan a las organizaciones cuando intentan abordar los datos no estructurados: infraestructura y unificar datos. Las empresas están comenzando a resolver el problema de infraestructura con lagos de datos o en la nube, pero la unificación de datos no estructurados sigue siendo difícil.

 

Caso práctico en el Cuidado de la Salud

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Healthcare, es una industria que tiene una gran promesa para la mejora de análisis de grandes datos no estructurados. El cuerpo humano es inmensamente complejo, con altas variaciones, y la industria ha acumulado enormes repositorios de datos que estamos empezando a entender completamente.

Los datos más abundantes y de mayor calidad poseen un tremendo potencial para descomprimir el significado por sí solos, pero el tesoro verdadero reside en entender las relaciones y las interacciones dentro y entre los documentos y los datos. El aprovechamiento no estructurado, además de los datos estructurados no sólo ayudará a traer mejores medicamentos al mercado más rápido, sino también a acelerar las curaciones, reducir los costos de atención médica y mejorar la calidad de vida a través de cosas como la medicina personalizada. Estos acontecimientos no llegarán a la corriente principal en 2017, pero el ritmo de la innovación se está acelerando.

El uso de casos relacionados con Big Data y tecnología de análisis harán enormes progresos en 2017. Al adoptar el procesamiento del lenguaje natural, el acceso unificado a la información y las capacidades avanzadas de los motores cognitivos actuales, las organizaciones de todos los tamaños y de diversos sectores podrán aprovechar sus datos no estructurados y comprender mejor el contexto de sus datos estructurados.

Al hacerlo, añadirán significado, matiz y sentimiento a sus grandes análisis de datos, lo que dará lugar a eficiencias, estrategias y descubrimientos que cambiarán su forma de hacer negocios y, en algunos casos, cambiar el mundo.

 

 

Fuente

bitec.es

data-informed.com

 

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