La recopilación de datos estructurados y no estructurados
Los datos recogidos en el pasado se estructuró y podrían encajar en filas y columnas ordenadas. Un ejemplo de esto sería una hoja de cálculo Excel con datos delimitados (datos que fue separado por un carácter específico, como una coma). La mayoría de los especialistas en información interna se contentaban con mostrar esta información (como registros de clientes) en hojas de cálculo largas. Ellos se encargaron de informar lo que dijeron los datos, y todo el mundo utilizan los mismos resultados.
Con los datos estructurados, no hubo oportunidad de visualizar la historia de que los datos dijeron para extraer información valiosa. Los datos no era interactivo y no permitió que para la personalización. Fue valioso para un punto, pero no había manera de entender lo que pensó al cliente sobre el producto después de que lo compró. Sólo sabrías ese el producto había sido comprado. Y que los datos es sólo una parte del rompecabezas.
Hoy en día, las empresas se enfrentan a una montaña de un nuevo tipo de datos: los datos no estructurados, que no siempre vienen en un paquete aseado. Los siguientes son algunos ejemplos de este tipo de datos:
Opiniones: Las opiniones son recogidos por los sitios de revisión como Yelp, que se muestran en la siguiente figura. Puede acceder a las revisiones directamente o utilizar una herramienta que raspa los datos desde el sitio de modo que usted puede poner esos datos en su propia herramienta de datos a saber.
Visuales: Visuales son elegidos por los usuarios de sitios como Pinterest, que se muestran en la siguiente figura. En el caso de Pinterest, puede acceder al sitio a ver qué imágenes sobre y por su empresa se han depositado por los clientes que están buscando el nombre de su empresa. Es posible que tenga datos sobre lo que los pasadores de que su compañía puso en Pinterest están siendo re-fijado por los demás, así como datos sobre las personas que han visto los productos de su empresa o la imagen en otro lugar en la web y han clavado directamente a Pinterest para que otros puedan encontrar.
Datos de Smartphone: Los registros telefónicos, correos electrónicos y otros datos de búsqueda están disponibles en su teléfono.
Este contenido no estructurado representa datos que es increíblemente valiosa para cualquier negocio en línea. La clave para el uso de los datos es utilizar programas de software (como SAP) que le permiten combinar datos estructurados con datos no estructurados para obtener una mayor comprensión de la empresa y sus clientes. A partir de este análisis, las empresas pueden empezar a hacer predicciones sobre el comportamiento del cliente y la generación de ingresos.
Por lo general, las organizaciones que utilizan datos no estructurados utilizan el software de procesamiento de lenguaje natural para analizarlo.