Các công ty và tổ chức lớn đã sử dụng dữ liệu lớn cho một số ứng dụng chuyên biệt, nhưng phần lớn dữ liệu lớn vẫn là dữ liệu có cấu trúc (giao dịch, nhấp chuột, v.v.). Trong năm 2017, chúng ta sẽ tiếp tục chứng kiến ​​một bước tiến lớn trong việc sử dụng dữ liệu lớn - nhưng tập trung nhiều hơn vào việc tận dụng dữ liệu phi cấu trúc. Các công ty kỹ thuật số có doanh nghiệp dựa vào dữ liệu đã dẫn đầu trong việc làm thế nào để đạt được những hiểu biết có lợi từ dữ liệu phi cấu trúc. Khả năng này đang mở rộng cho các doanh nghiệp không phụ thuộc vào dữ liệu, khi có nhiều dữ liệu hơn cùng với các công cụ để quản lý nó mà không cần đầu tư lớn và chu kỳ phát triển dài. Trong lịch sử, trọng tâm của dữ liệu là tập trung vào ý nghĩa của các con số (dữ liệu có cấu trúc), phân tích và kinh doanh thông minh. Trọng tâm đó sẽ tiếp tục,

Đây sẽ là một sự thay đổi cơ bản. Các con số thường là về hiệu suất doanh thu, số liệu hoạt động, v.v., nhưng văn bản phi cấu trúc chứa thông tin quan trọng về cách thức kinh doanh thực sự được thực hiện. Kiến thức tổ chức của công ty (hoặc nước sốt bí mật), những khám phá, quy trình nội bộ và lợi thế cạnh tranh thường được chứa trong một loạt các văn bản bằng văn bản. Nó cần xử lý ngôn ngữ tự nhiên, truy cập thông tin thống nhất và khả năng tìm kiếm nhận thức để trích xuất thông tin và chia sẻ nó theo cách hữu ích với những người cần nó. Điều này sẽ cho phép các tổ chức hiểu những gì văn bản đang nói và sử dụng điều đó để thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả và để cải thiện hiệu quả hoạt động.

Những thách thức dai dẳng cũ được giải quyết tốt nhất thông qua việc sử dụng công nghệ tìm kiếm

Hai thách thức đã gây khó khăn cho các tổ chức khi cố gắng giải quyết dữ liệu phi cấu trúc: cơ sở hạ tầng và thống nhất. Họ bắt đầu giải quyết vấn đề cơ sở hạ tầng với các hồ dữ liệu hoặc đám mây, nhưng việc thống nhất vẫn còn khó khăn. Trong ba Vs của dữ liệu lớn (khối lượng, sự đa dạng và vận tốc), một trong những thách thức lớn nhất là sự đa dạng, điều này làm cho sự thống nhất hoàn toàn quan trọng. Các hồ dữ liệu, trong khi cung cấp sự linh hoạt hơn các kho dữ liệu truyền thống, không giải quyết được câu hỏi hóc búa; họ chỉ hoãn lại sự cần thiết phải giải quyết vấn đề - đến điểm sử dụng dữ liệu hơn là điểm ăn vào. Trong năm 2017, việc sử dụng công nghệ tìm kiếm để tạo kho dữ liệu logic sẽ đạt được lực kéo đáng kể như một giải pháp thay thế và linh hoạt hơn cho vấn đề thống nhất dữ liệu. Đó là chìa khóa để tập hợp các dữ liệu khác nhau từ các kho lưu trữ dữ liệu và silo trên toàn tổ chức - mà không cần phải xây dựng một hồ dữ liệu. Việc áp dụng các công cụ hiểu biết thống nhất sẽ tăng lên để các công ty có thể truy cập và nhanh chóng có được thông tin chi tiết về nội dung được chôn trong các kho dữ liệu phi cấu trúc rộng lớn của họ. Tạo một kho dữ liệu logic với công nghệ của các công cụ hiểu biết ngày nay chỉ mất vài tuần và hỗ trợ cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, cho một giải pháp nhanh hơn và toàn diện hơn.

Dữ liệu phi cấu trúc sẽ giúp ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe như thế nào

Chăm sóc sức khỏe là một ngành công nghiệp giữ lời hứa to lớn cho các phân tích dữ liệu lớn được cải thiện. Cơ thể con người vô cùng phức tạp với phương sai cao và ngành công nghiệp đã tích lũy được kho dữ liệu khổng lồ mà chúng ta không hiểu đầy đủ, nhưng chúng ta bắt đầu. Dữ liệu phong phú hơn và chất lượng cao hơn có tiềm năng to lớn để giải nén ý nghĩa một mình, nhưng kho báu thực sự là hiểu mối quan hệ và tương tác bên trong và giữa các tài liệu và dữ liệu. Tận dụng phi cấu trúc cùng với dữ liệu có cấu trúc sẽ không chỉ giúp đưa thuốc tốt hơn ra thị trường nhanh hơn mà còn đẩy nhanh việc chữa bệnh, giảm chi phí chăm sóc sức khỏe và cải thiện chất lượng cuộc sống thông qua những thứ như thuốc cá nhân hóa. Điều này sẽ không đạt được xu hướng trong năm 2017 nhưng tốc độ đang tăng tốc.

Rào cản lớn nhất ở đây một lần nữa là sự thống nhất của tất cả các loại thông tin bất kể nguồn, silo hay loại, và đặc biệt là khả năng phân tích dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc trong ngữ cảnh. Chẳng hạn, bộ gen người tạo ra dữ liệu có cấu trúc nhưng phân tích về loại dữ liệu đó không giống như phân tích về số liệu doanh thu hoặc kết quả bán hàng quý trước. Bối cảnh là rất quan trọng và bối cảnh đó chỉ được sử dụng với các kỹ thuật phân tích ngữ nghĩa tương tự được yêu cầu để trích xuất ý nghĩa từ văn bản hoặc dữ liệu phi cấu trúc.

Các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn và công nghệ phân tích sẽ có những bước tiến lớn trong năm 2017. Bằng cách nắm bắt xử lý ngôn ngữ tự nhiên, truy cập thông tin thống nhất và khả năng tiên tiến của các công cụ hiểu biết ngày nay, các tổ chức thuộc mọi quy mô từ các ngành khác nhau sẽ bắt đầu tận dụng dữ liệu phi cấu trúc của họ và tốt hơn hiểu bối cảnh của dữ liệu có cấu trúc của họ. Bằng cách đó, họ sẽ thêm ý nghĩa, sắc thái và tình cảm vào các phân tích dữ liệu lớn của họ, dẫn đến hiệu quả, chiến lược và khám phá sẽ thay đổi cách họ kinh doanh và trong một số trường hợp, thế giới.