Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Bakit mahalaga ang unstructured data?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Hindi nakabalangkas na data ay hindi maayos o madaling ma-access, ngunit ang mga kumpanyang nagsusuri nito datos at isama ito sa kanilang landscape ng pamamahala ng impormasyon ay maaaring makabuluhang mapabuti ang pagiging produktibo ng empleyado. Makakatulong din ito sa mga negosyo na makuha mahalaga mga desisyon at ang sumusuportang ebidensya para sa mga desisyong iyon.
Katulad nito, maaaring itanong ng isa, para saan ang unstructured data na ginagamit?
Sa panloob, halos lahat ng departamento ng korporasyon gumagamit ng hindi nakabalangkas na data sa ilang anyo; panlabas, hindi nakabalangkas na datos ay dati subaybayan at iulat ang mga paggalaw ng mga pagpapadala at/o mga asset na may mga sensor at higit pa. Kailan ang mga negosyo gumamit ng unstructured data ? Hindi nakabalangkas na data ay ginamit sa bawat kumpanya at organisasyon.
Alamin din, bakit napakahalaga ng data? Data tumutulong sa iyong maunawaan at mapabuti ang mga proseso ng negosyo kaya maaari mong bawasan ang nasayang na pera at oras. Nararamdaman ng bawat kumpanya ang epekto ng basura. Gumagamit ito ng mga mapagkukunan na maaaring mas mahusay na ginugol sa iba pang mga bagay, nag-aaksaya ng oras ng mga tao, at sa huli ay nakakaapekto sa iyong bottom line.
Gayundin, bakit ang malaking data ay hindi nakaayos?
Mga halimbawa ng Hindi Nakabalangkas na Data Tandaan na habang ang mga ganitong uri ng mga file ay maaaring may panloob na istraktura, ang mga ito ay itinuturing pa rin na " hindi nakaayos "dahil ang datos naglalaman ang mga ito ay hindi magkasya nang maayos sa isang database. Tinataya ng mga eksperto na 80 hanggang 90 porsiyento ng datos sa anumang organisasyon ay hindi nakaayos.
Paano mo pinamamahalaan ang hindi nakabalangkas na data?
Nasa ibaba ang 10 hakbang na dapat sundin na makakatulong sa pag-analisa ng hindi nakaayos na data para sa matagumpay na negosyong negosyo
- Magpasya sa isang Pinagmulan ng Data.
- Pamahalaan ang Iyong Unstructured Data Search.
- Pag-aalis ng Inutil na Data.
- Maghanda ng Data para sa Imbakan.
- Magpasya sa Teknolohiya para sa Data Stack at Storage.
- Panatilihin ang Lahat ng Data Hanggang Ito ay Maimbak.
Inirerekumendang:
Bakit mahalaga ang pag-iimbak ng data?
Tinatawag itong Proteksyon ng Data. Kaya napakahalaga ng Datastorage dahil pinoprotektahan nito at kinukuha ang iyong data sa tuwing kailangan mo ito. Dahil ang data ay maaari na ngayong maimbak sa cloud, tumataas din ang feature ng seguridad
Bakit mahalaga ang kalidad ng data sa pangangalap ng istatistikal na data?
Sisiguraduhin ng mataas na kalidad na data ang higit na kahusayan sa pagmamaneho ng tagumpay ng isang kumpanya dahil sa pag-asa sa mga desisyon na nakabatay sa katotohanan, sa halip na nakasanayan o intuwisyon ng tao. Pagkakumpleto: Pagtiyak na walang mga puwang sa data mula sa dapat na kolektahin at kung ano ang aktwal na nakolekta
Ano ang data deduplication at bakit ito mahalaga?
Sa pinakasimpleng kahulugan nito, ang data deduplication ay tumutukoy sa isang pamamaraan para sa pag-aalis ng mga redundant na data sa isang set ng data. Ang pagbawas sa dami ng data na ipapadala sa buong network ay maaaring makatipid ng malaking pera sa mga tuntunin ng mga gastos sa pag-iimbak at bilis ng pag-backup - sa ilang mga kaso, nakakatipid ng hanggang 90%
Bakit mahalaga para sa HIM na propesyonal ang pag-unawa sa data analytics?
Big data analytics at informatics Ang mga propesyonal sa HIM ay nagtatrabaho upang makakuha, pamahalaan, pag-aralan at bigyang-kahulugan ang data ng pasyente nang pare-pareho at mabilis. Mahalaga rin para sa mga propesyonal sa HIM na magpatuloy sa pag-aaral at pagbuo ng mga bagong kasanayan sa loob ng arena na ito, dahil ang mga proseso ng data ng pangangalagang pangkalusugan ay patuloy na nagbabago at bumubuti
Alin ang katangian ng unstructured data?
Mga Katangian ng Unstructured Data: Ang data ay hindi maiimbak sa anyo ng mga row at column tulad ng sa Databases. Ang data ay hindi sumusunod sa anumang semantiko o mga panuntunan. Walang partikular na format o pagkakasunud-sunod ang data. Walang madaling matukoy na istraktura ang data