Strukturerad data är viktigare än någonsin. Varje dag skapas över 2,5 kvintiljoner bytes data. Vi snackar alltså 18 nollor! Och denna siffra kommer bara att bli större med tiden. Med så mycket data där ute och bokstavligen massor mer på väg, är vikten av att förstå sin data och hur man utnyttjar den avgörande för framgång i det moderna näringslivet.
Enligt McKinsey är de företag som presterar bäst de som är datadrivna. Data och hur man utnyttjar dem är ett ämne som utvecklas i realtid, så det kommer alltid att finnas mer att veta. Men när ni väl har ett bra grepp om grunderna kommer ni enkelt att kunna bli ett helt datadrivet företag.
Typer av data: Strukturerad och ostrukturerad
Även data har en typ. Två, faktiskt. Strukturerad och ostrukturerad. Strukturerad data är dynamisk. De är prydliga, organiserade och passar in i fördefinierade databaser. Tänk på strukturerad data som ett lager: det har massor av kolumner och rader med olika föremål sorterade och staplade i hela byggnaden. Allt är märkt.
Ostrukturerad data är all data som inte är organiserad. De kommer i en mängd olika format, är svåra att sortera och inte lätta att bearbeta. Den här typen av data kan liknas vid en sjö. Den är full av data som simmar runt under ytan i sitt naturliga format, men du är inte säker på vad som finns där. Det finns också halvstrukturerad data, men den klassificeras vanligtvis som ostrukturerad eftersom den inte är helt organiserad.
Låt oss ta en djupdykning i de olika typerna av data, strukturerad och ostrukturerad, för att ta reda på hur du kan arbeta med båda i ditt företag.
Strukturerad data förenklat: Datalager
Strukturerad data är enkel att lagra i relationsdatabaser, för att använda lagermetaforen. Dessa är utformade som tabeller med rader och kolumner baserade på förinställda kriterier. Några vanliga exempel är excel-databaser med kundnamn, adresser och ordernummer.
Läs även: De 7 största riskerna med att inte använda elektroniska signaturer
Fakta: Endast 20% av all data i världen är strukturerad
I grund och botten, strukturerad data är taggningsbar data som presenteras i ett format enligt en definierad logik eller kod. Som det ser ut idag är endast 20% av all data som existerar strukturerad.
Eftersom lager är sorterade och märkta med de artiklar de lagrar är det snabbt och enkelt att hitta det du letar efter. Samma sak gäller för strukturerade databaser. Om du behöver veta hur stora intäkter du hade förra kvartalet, hur många affärer ditt säljteam avslutade eller hur mycket budget du har kvar för nyanställningar gör du rätt förfrågningar i din databas och voilà!
Strukturerad data är bearbetningsbar av både människor och datorer
Insikterna från strukturerad data tenderar att vara kvantitativa. Utnyttja dessa data för att bli en datadriven verksamhet. Strukturerad data är också smidig att överföra från ett system till ett annat för bearbetning. Att arbeta med strukturerad data är friktionsfritt och driver verksamheten framåt.
Det är data som har flow.
Ostrukturerad data drunknar i en sjö
Den andra datatypen, ostrukturerad, är just det. Den följer inte någon logik eller några fastställda kriterier. Den lagras i sitt ursprungliga format och förblir i samma format som när den samlades in. Ostrukturerad data finns i en “sjö”. Ta till exempel en titt i din nedladdningsmapp. Du har förmodligen en massa slumpmässiga filer som du har laddat ner under tidens gång. Det där är ostrukturerad data. Eftersom dessa data är i sitt råa format är de inte lätta att bearbeta av människor eller datorer
Fakta: Ungefär 80% av all data är ostrukturerad
Under ytan på en sjö hittar du sköldpaddor, fiskar, växter och ibland till och med alligatorer. På liknande sätt, finns en blandning av filer i en slags datasjö också. Ostrukturerad data kan vara en samling bilder, inlägg på sociala medier, textfiler, videor, ljud etc. Oavsett vad det är, är det en blandning av osorterade data som fångats i statiska filformat som simmar runt i en blandning av media.
Läs även: Betydelsen av datadrivet beslutsfattande för företag
Ostrukturerad data är data som fastnat i ett statiskt format
Ostrukturerad data ger insikter som är mer kvalitativa än strukturerad data. Du måste dock använda ett extra lager av programvara för dataanalys eller datavisualisering, en algoritm eller dataanalysexperter för att fiska efter relevant information i datauppsättningen och dra de användbara bitarna ombord.
Det innebär att ostrukturerad data fortfarande kan vara användbar, men att det är mer arbetsintensivt att arbeta med. Det är data med friktion.
Du behöver mer tid, ansträngning och ofta ett verktyg för att bearbeta och frigöra den instängda datan från att vara fast i ett statiskt format. Utan rätt verktyg och resurser är det omöjligt att göra strukturerad data användbar. Försök fånga en fisk med bara händerna…
Viktigaste skillnaderna mellan strukturerad och ostrukturerad data
| Strukturerad data | Ostrukturerad data |
|---|---|
| Data som flödar sömlöst från ett system till ett annat | Data som är lagrad i statiskt filformat |
| Kan bearbetas av datorer | Kan inte enkelt bearbetas av datorer utan ytterligare kod eller programvara |
| Både människor och datorer kan använda strukturerad data som beslutsunderlag | En expert och ett extra lager av programvara eller algoritm behövs för att utnyttja ostrukturerade data |
| Det finns massor av beprövade verktyg för bearbetning av strukturerad data | Verktygen utvecklas fortfarande och är mindre tillförlitliga för att hitta värde |
| Kvantitativa insikter är mer kraftfulla förutsägelser för framtida resultat | Kvalitativa insikter är mer användbara för upptäckt |
Framtiden är strukturerade dataflöden
Data är grundläggande för att driva verksamheten framåt. De flesta företag kör idag i mörkret med släckta strålkastare. Alla har data, men inte alla är datadrivna.
Det finns en enorm möjlighet för företag att sätta sig i förarsätet och omvandla sin ostrukturerad data till strukturerad. Men, med friktion bland data kommer man inte i mål. För att vinna racet krävs det att man arbetar med ett bra data-flow.
