L’importanza della qualità dei dati non strutturati | Aggiorna l’applicazione

Molte organizzazioni scoprono un problema quando iniziano a fare più affidamento sui propri dati aziendali: i dati di per sé sono solo semi-utili, soprattutto se il set di dati è disorganizzato e difficile da interpretare.

Trovare modi per migliorare la qualità dei dati archiviando, presentando e analizzando correttamente queste informazioni è la chiave per fornire il pieno valore dei dati alle aziende. Tuttavia, garantire la qualità dei dati, sia nei set di dati strutturati che in quelli non strutturati, non è un compito facile, soprattutto nelle organizzazioni che non hanno investito nelle persone e negli strumenti giusti.

La gestione della qualità dei dati comporta l’ottimizzazione dei dati per tutti i tipi di usi e scopi commerciali. Per giudicare veramente la qualità dei dati, considera i seguenti criteri di valutazione:

• Precisione: i dati sono corretti? Hanno abbastanza dettagli per essere utili?
• Completezza: tutti i dati rilevanti sono presenti nel set di dati? È abbastanza completo? Ci sono lacune o incongruenze?
• Affidabilità: i dati possono essere considerati affidabili per prendere decisioni aziendali? Ci sono incoerenze nel set di dati che mettono in dubbio la sua credibilità?
• Rilevanza: i dati possono essere applicati a tutte le esigenze e preoccupazioni aziendali rilevanti?
• Realtà: i dati sono aggiornati? Possono essere utilizzati per prendere decisioni in tempo reale?

Un’adeguata gestione della qualità dei dati si basa sui principi di valutazione, correzione, arricchimento e manutenzione, in base ai quali i dati vengono continuamente analizzati. Durante il processo di gestione della qualità dei dati, gli elementi irrilevanti, obsoleti, non necessari o errati vengono rimossi o corretti. Le modalità di utilizzo dei dati vengono quindi esaminate per vedere se possono essere migliorate per ottenere risultati migliori dopo aver corretto processi obsoleti o inefficienti.

La gestione della qualità dei dati è fondamentale sia per i dati non strutturati che per quelli strutturati, sebbene alcuni dei passaggi coinvolti possano differire a seconda del tipo di dati con cui stai lavorando.

Cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati sono una raccolta eterogenea di diversi tipi di dati archiviati in formati nativi su più ambienti o sistemi. E-mail e comunicazioni di messaggistica istantanea, documenti di Microsoft Office, social media e post di blog, dati IoT, registri del server e altri archivi “indipendenti” di informazioni sono esempi comuni di dati non strutturati.

I dati non strutturati possono sembrare una complessa dispersione di informazioni irrilevanti, per non parlare di un incubo da analizzare e gestire, ed è vero che sono necessarie competenze di data science e strumenti specializzati per utilizzare queste informazioni, ma nonostante la complessità di lavorare con e Comprendere i dati non strutturati, questo presenta Il tipo di dati presenta alcuni vantaggi importanti per le aziende che imparano a utilizzarli.

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