Strukturoidut tiedot

Strukturoitu data on hyvin järjestettyä tietoa (esim. Excel-taulukko). Liiketoimintatiedustelun maailmassa strukturoitua tietoa suositaan, koska siihen on helppo muodostaa yhteys ja tehdä hakuja, varsinkin kun se on tallennettu relaatiotietokantaan. Näiden tietojen kokoaminen ja valmistelu analyysia varten on myös helppoa.

Toisaalta strukturoimaton tieto (esim. sähköposti) ei toimi hyvin tietokantamuodossa. Siitä puuttuu järjestys ja johdonmukaisuus, mikä vaikeuttaa sen tallentamista, kokoamista ja valmistelua analysointia varten.

Mitä on strukturoitu data?

Strukturoidulla tiedolla tarkoitetaan kaikenlaista tietoa, joka on järjestetty hyvin strukturoituun muotoon, jolloin se on helposti haettavissa ja analysoitavissa tietokonejärjestelmissä. Tämäntyyppinen data noudattaa tiettyä skeemaa tai mallia, jossa määritellään datan rakenne, mukaan lukien tallennetut tietotyypit ja niiden suhde toisiinsa. Esimerkkejä strukturoidusta datasta ovat numerot, päivämäärät ja tekstisarjat, jotka on tallennettu tietueen tai tiedoston kiinteään kenttään, kuten relaatiotietokannoissa ja taulukkolaskentaohjelmissa olevat tiedot.

Miksi rakenteiset tiedot ovat tärkeitä?

Strukturoidulla datalla on ratkaiseva rooli teknologian ja liiketoiminnan eri osa-alueilla, kuten hakukoneoptimoinnissa (SEO), data-analyysissä ja koneoppimisessa. Seuraavassa on joitakin keskeisiä syitä, miksi jäsennelty data on tärkeää:

1. Parannettu hakukonenäkyvyys: Hakukoneet voivat ymmärtää paremmin sivujensa sisällön, kun verkkosivujen ylläpitäjät ottavat strukturoidun datan käyttöön. Tämä voi johtaa monipuolisempiin hakutuloksiin, mukaan luettuna esillä olevat hakusanat, jotka voivat parantaa klikkausprosenttia.
2. Parannettu tietojen analysointi: Strukturoitu data mahdollistaa tehokkaamman data-analyysin ja raportoinnin, koska sitä voidaan helposti kysyä ja käsitellä standardityökaluilla ja -kielillä, kuten SQL:llä.
3. Helpottaa koneoppimista: Se voidaan syöttää helposti algoritmeihin ilman laajaa esikäsittelyä.
4. Yhteentoimivuus: Strukturoidut tietomuodot, kuten JSON-LD, RDFa ja Microdata, noudattavat maailmanlaajuisia standardeja, mikä helpottaa eri järjestelmien ja sovellusten tietojen jakamista ja ymmärtämistä.

Miksi strukturoitua dataa suositaan Business Intelligence -palvelussa?

Strukturoitu data on Business Intelligence (BI) -järjestelmien ja -prosessien selkäranka. Sen suosiminen BI:ssä johtuu useista keskeisistä eduista, jotka ovat linjassa liiketoiminnan älykkyyden keskeisten tavoitteiden kanssa: mahdollistaa tietoon perustuva päätöksenteko tietojen analysoinnin, raportoinnin ja toimivien oivallusten visualisoinnin avulla. Seuraavassa kerrotaan, miksi strukturoitua dataa arvostetaan erityisesti Business Intelligence -alalla:

1. Analyysin helppous

Strukturoitujen tietojen yhtenäinen muoto mahdollistaa suorat kyselyt ja analyysit. BI-työkalut voivat helposti käyttää, poimia ja käsitellä strukturoituja tietoja raporttien, koontitaulujen ja visualisointien luomiseksi. Analysoinnin helppous nopeuttaa päätöksentekoprosessia, jolloin yritykset voivat reagoida nopeasti markkinoiden muutoksiin ja sisäisiin suorituskykymittareihin.

2. Tietojen eheys ja tarkkuus

Strukturoitujen tietojen ennalta määritelty luonne takaa tietojen eheyden ja tarkkuuden korkean tason. Koska jokainen tietoelementti tallennetaan tiettyyn muotoon ja kenttään, tietojen väärintulkinnan mahdollisuus on minimoitu. Tämä on ratkaisevan tärkeää BI:n kannalta, sillä tietojen tarkkuus vaikuttaa suoraan liiketoimintastrategioihin ja -tuloksiin.

3. Tehokas tietojen integrointi

Strukturoituja tietoja voidaan integroida saumattomasti eri lähteistä keskitettyyn BI-järjestelmään. Tämä johtuu siitä, että eri järjestelmät ja teknologiat tunnistavat ja tukevat strukturoitujen tietojen formaatteja laajalti. Tehokas tietojen integrointi on olennaisen tärkeää, jotta voidaan luoda kattava näkymä liiketoiminnasta, ja analyytikot voivat tehdä päätelmiä useista tietopisteistä.

4. Automatisoitu raportointi

Strukturoitujen tietojen standardoitu muoto soveltuu hyvin raportoinnin ja analytiikan automatisointiin. BI-työkalut voidaan määrittää tuottamaan raportteja automaattisesti säännöllisin väliajoin, seuraamaan suorituskykyä suhteessa avainindikaattoreihin ja varoittamaan päätöksentekijöitä merkittävistä muutoksista tai suuntauksista. Tämä automaatio säästää aikaa ja resursseja, jolloin yritykset voivat keskittyä strategiaan tiedonhallinnan sijaan.

5. Ennakoiva analytiikka ja ennustaminen

Strukturoitu data sopii erinomaisesti ennakoivaan analytiikkaan ja ennustamiseen, jotka ovat kehittyneiden BI-strategioiden keskeisiä osia. Strukturoitujen tietojen selkeä, järjestetty muoto mahdollistaa tilastollisten mallien ja koneoppimisalgoritmien soveltamisen tulevien trendien, asiakaskäyttäytymisen ja mahdollisten markkinamuutosten ennustamiseen. Näiden ennakoivien oivallusten avulla yritykset voivat tehdä ennakoivia päätöksiä ja säilyttää kilpailuedun.

6. Lainsäädännön noudattaminen ja hallinto

Monet yritykset toimivat toimialoilla, joilla sääntelyn noudattaminen ja tiedonhallinta ovat kriittisiä. Strukturoitu data helpottaa tietosuoja- ja yksityisyydensuojaa koskevien lakien noudattamista, koska sitä on helpompi seurata, tarkastaa ja valvoa. Näin varmistetaan, että yritykset voivat täyttää lakisääteiset vaatimukset ja hyödyntää tietoja tiedustelutarkoituksiin.

Strukturoitu data vs. strukturoimaton data

Strukturoitu data on järjestetty ennalta määriteltyyn muotoon, mutta strukturoimattomasta datasta puuttuu tällainen organisointi ja rakenne. Strukturoimaton data voi sisältää tekstiä, kuvia, videoita ja muita tietomuotoja, jotka eivät sovi siististi taulukoihin tai relaatiotietokantoihin. Seuraavassa on joitakin keskeisiä eroja näiden kahden tiedon välillä:

• Formaatti: Strukturoitu data on hyvin järjestettyä ja noudattaa tiettyä skeemaa, kun taas strukturoimaton data on muodoltaan vapaata eikä noudata ennalta määriteltyä mallia.
• Varastointi: Strukturoitua tietoa tallennetaan yleensä relaatiotietokantoihin ja taulukkolaskentaohjelmiin, jolloin sitä on helppo käyttää ja kysyä. Strukturoimaton data puolestaan tallennetaan usein datajärviin tai NoSQL-tietokantoihin, jotka on suunniteltu käsittelemään vähemmän strukturoitua dataa.
• Analyysi: Strukturoitujen tietojen analysointi on yleensä suoraviivaista niiden organisoidun luonteen vuoksi, mikä mahdollistaa tehokkaan kyselyn ja raportoinnin. Strukturoimattoman datan analysointi vaatii usein monimutkaisempaa käsittelyä, kuten luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) tekstin osalta tai tietokonenäkötekniikoita kuvien osalta.

Strukturoitujen ja strukturoimattomien tietojen erottaminen toisistaan on ratkaisevan tärkeää yrityksille ja teknologia-alan ammattilaisille, sillä se vaikuttaa siihen, miten tietoja tallennetaan, käsitellään ja analysoidaan, jotta niistä saadaan merkityksellisiä tietoja ja voidaan tehdä perusteltuja päätöksiä.