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半结构化和非结构化数据源的数据提取挑战以及如何克服它

半结构化和非结构化数据源的数据提取挑战以及如何克服它

  • 作者
  • 八月30,2019
类别: 过程自动化最佳实践,智能自动化,数据提取,高级数据接收

ETL和数据提取

现在,全球企业都将数据视为一种战略工具,以推动明智的决策来监督收入增长。企业依靠业务敏锐度或经验来推动业务发展的日子已经一去不复返了。对客户行为和指标的更深入了解,这些大量数据可帮助组织显着满足市场需求,并确定产生收入的新机会。

数据从多个来源流入组织,管理大量数据涌入是组织面临的最具挑战性的任务之一。全球企业已将数据仓库作为其数据管理策略的一部分,以使他们能够获得业务所需的有意义的见解。要使用此传入数据,需要运行三个不同的过程:提取,转换和加载(ETL)。 ETL允许组织将来自各种来源的数据收集到一个集中的位置,并将不同类型的数据组合成一种通用格式。然后可以分析此数据以获得卓越的业务洞察力。但是在对其进行分析之前,必须将其提取为ETL过程的一部分。

数据集成或ETL流程使组织可以访问以前不可见或不可访问的所有数据。更加完整的数据集可增强业务洞察力,并可用于组织中各个部门/项目之间进行的深入分析。这样的项目需要一个自动的数据提取过程来查找和准备使用它们所需的数据。

数据提取定义

数据提取是一个过程,其中读取和分析数据以便以特定模式检索相关信息。在此步骤之后,也可以将一些元数据添加到此数据。

数据可以来自结构化数据库或多种格式的许多非结构化来源。它可以采用表格,索引等形式,也可以采用电子邮件,社交媒体等形式。

数据提取步骤可以概括为:

  • 从不同的数据源检索数据。
  • 将数据摘录加载到数据库中。
  • 应用提取逻辑。

非结构化数据是无法整齐地放入典型数据库结构中的数据。它来自不同的来源,组织不善,几乎是自由形式。非结构化数据的一些典型示例是从电子邮件,社交媒体帖子,客户支持呼叫期间所做的注释或社交媒体上与客户的对话中提取的数据。虽然这是相关信息的真正有用的来源,但是传统的数据存储和分析模型无法处理它。必须采用不同的数据提取过程来合并,处理和优化它,以便可以对其进行存储和转换。并结合现有的结构化数据。

非结构化数据的挑战

非结构化数据带来了一些挑战,我们将在其中讨论其中的一些挑战。

合并数据源

提取数据后,将其移至另一个系统并进行分析。出于分析目的,ETL是在先前的步骤中完成的,因此将来自多个源的数据汇总在一起并进行了分析。面临的挑战是确保您将一个来源的数据与其他来源的数据以一种可以很好地连接在一起的方式结合在一起。这需要大量的设计和计划,尤其是当源是结构化和非结构化数据的混合时。

上下文和关系

在此过程中根本无法推断出特定数据的相关性。例如,仅执行一次的关键字搜索以后就没有意义了。有时,应用于此类数据集的机器学习可能会将相关性报告为因果关系。

非结构化数据的大小

组织在收集数据时并未完全意识到它,其中大多数是非结构化的,并且正在以巨大的速度增长。这对信息的安全性构成了挑战,尤其是在信息需要隐私控制的情况下。这个数量也对数据仓库和存储基础架构提出了巨大的需求。

数据的准确性和质量

如果数据来自社交媒体,则无法验证其正确性或真实性。组织无法基于此类数据做出决定:例如,您最终可能会根据从Facebook生日帖子中获得的日期本身可能是可疑的非结构化,薄弱数据来建议人寿保险计划。

用处

如前所述,为了使非结构化数据可用,组织将不得不在全新类型的数据库中定位,提取,组织和存储数据。

处理非结构化数据

要提取非结构化来源(如电子邮件,客户电话,扫描的文档等)中存在的数据,需要某些数据提取工具。此类工具可能具有光学字符识别(OCR)功能,文本解析或报告挖掘功能,这些功能会自动从这种无用的来源中识别并提取有意义的信息。将该非结构化数据与来自其他系统的现有结构化数据进行集成仍然面临着挑战。提取非结构化数据后,需要将其与结构化数据源集成以得出结论。例如,如果将结构化数据(如发票,采购订单等)与其他来源的产品和客户数据绑定在一起,则可以更好地分析销售流程。

企业需要适当且设计良好的数据提取工具来自动提取非结构化数据并将其与数据库,应用程序和可视化工具集成。这样,他们可以控制非结构化数据,并使用它来做出更好的决策。

设计和实施最适合您的业务的数据提取解决方案将需要大量的设计和工作,但是必须合并结构化和非结构化的所有类型的数据,以获取使您的组织完全以客户为中心的见解。 。