Ongestructureerde data

Wat is ongestructureerde data?

Ongestructureerde data is informatie die geen vooraf gedefinieerd schema of organisatorisch kader heeft. In tegenstelling tot gestructureerde data, die zich bevindt in vaste velden binnen databases of spreadsheets, is ongestructureerde data meestal tekstgericht en bevat het verschillende datatypes, zoals data, getallen en feiten.

Door het ontbreken van structuur is het lastig om deze data te verzamelen, verwerken en analyseren met traditionele datamanagementtools. IDC voorspelt dat het wereldwijde datavolume in 2025 175 zettabyte zal bereiken, waarvan 80% ongestructureerd is. Ongeveer 90% van de ongestructureerde data blijft ongeanalyseerd en wordt vaak aangeduid als “dark data”.

Kenmerken van ongestructureerde data

• Gebrek aan vooraf gedefinieerde structuur: De data volgt geen vast schema, waardoor opslag mogelijk is zonder rekening te houden met vooraf bepaalde kolommen of rijen. Deze flexibiliteit maakt de organisatie en het ophalen echter complexer.
• Diverse formaten: Het omvat een breed spectrum aan datatypes, zoals tekstdocumenten, e-mails, afbeeldingen, video’s, audiobestanden, socialmediaberichten en meer. Elk formaat bevat rijke contextuele informatie, zoals locaties, activiteiten, gebaren of emoties.
• Groot volume: Het merendeel van de data die vandaag wordt gegenereerd is ongestructureerd. Naar schatting bestaat 80-90% van alle door organisaties gecreëerde data uit ongestructureerde data, waardoor geavanceerde tools en technieken nodig zijn voor de verwerking en analyse.
• Complexiteit: Het analyseren van deze data vereist geavanceerde algoritmes en aanzienlijke rekenkracht, vaak met inzet van geavanceerde AI- en machine learning-tools om bruikbare inzichten te verkrijgen.

Voorbeelden van ongestructureerde data

Tekstuele data

• E-mails: Communicatie tussen personen of groepen, mogelijk met bijlagen en multimedia. Door e-mails te analyseren kun je inzichten krijgen in klantfeedback en communicatiepatronen binnen organisaties.
• Tekstdocumenten: Rapporten, memo’s en andere tekstbestanden gemaakt met toepassingen zoals Microsoft Word. Deze documenten kunnen worden geanalyseerd voor sentimentanalyse en contentcategorisatie.
• Presentaties: Diavoorstellingen en presentaties gemaakt met tools zoals PowerPoint, vaak gebruikt in bedrijfsanalyses.
• Webpagina’s: Inhoud van websites, waaronder blogs en artikelen, die geanalyseerd kunnen worden voor trends en marktonderzoek.
• Socialmediaberichten: Updates, reacties en berichten van platforms zoals Twitter, Facebook en LinkedIn bieden een rijke bron voor sentimentanalyse en merkanalyse.

Multimediadata

• Afbeeldingen: Foto’s, grafieken en illustraties in formaten zoals JPEG, PNG en GIF. Beeldanalyse is cruciaal voor toepassingen als gezichtsherkenning en medische diagnostiek.
• Audiobestanden: Geluidsopnames, muziekbestanden en podcasts in formaten zoals MP3 en WAV. Audioanalyse ondersteunt toepassingen zoals spraak-naar-tekst en virtuele assistenten.
• Videobestanden: Opnames en clips in formaten zoals MP4, AVI en MOV, gebruikt in videobewaking en geautomatiseerde inhoudsherkenning.

Machinaal gegenereerde data

• Sensorgegevens: Informatie verzameld door sensoren in apparaten zoals smartphones, industriële apparatuur en IoT-apparaten, waaronder temperatuurmetingen, GPS-coördinaten en omgevingsdata. Deze data is essentieel voor voorspellend onderhoud en operationele efficiëntie.
• Logbestanden: Registraties die door softwaretoepassingen en systemen worden gegenereerd en die gebruikersactiviteit, systeemprestaties en fouten bijhouden; essentieel voor cybersecurity en prestatiemonitoring.

Gestructureerde vs. ongestructureerde data

Hoe wordt ongestructureerde data gebruikt?

Ongestructureerde data biedt enorm veel potentieel voor organisaties die inzichten willen verkrijgen en onderbouwde beslissingen willen nemen. Enkele belangrijke toepassingen:

Klantanalyses

Bedrijven kunnen klantgevoelens, voorkeuren en gedrag beter begrijpen door ongestructureerde data uit klantcontacten—zoals e-mails, socialmediaberichten en callcentertranscripten—te analyseren. Deze analyse leidt tot een betere klantervaring en gerichte marketingstrategieën.

Voorbeeld:
Een retailer verzamelt en analyseert socialmediaberichten en reviews om de klanttevredenheid over een nieuwe productlijn te meten, waardoor ze hun aanbod kunnen aanpassen.

Sentimentanalyse

Sentimentanalyse houdt in dat ongestructureerde tekstuele data wordt verwerkt om de emotionele toon achter woorden te bepalen. Dit helpt organisaties om de publieke opinie te begrijpen, hun merkreputatie te monitoren en op klantvragen te reageren.

Voorbeeld:
Een bedrijf monitort tweets en blogposts om de publieke reactie op een recente reclamecampagne te beoordelen en kan zo realtime bijsturen.

Voorspellend onderhoud

Organisaties kunnen uitval van apparatuur voorspellen en onderhoud proactief plannen door machinaal gegenereerde ongestructureerde data uit sensoren en logbestanden te analyseren, waardoor stilstand en kosten worden verminderd.

Voorbeeld:
Een industriële producent gebruikt sensorgegevens van machines om te voorspellen wanneer een onderdeel waarschijnlijk defect raakt, zodat tijdige vervanging mogelijk is.

Business intelligence en analyse

Ongestructureerde data verrijkt business intelligence door een completer beeld te geven van de organisatiegegevens. Het combineren van gestructureerde en ongestructureerde data leidt tot diepere inzichten.

Voorbeeld:
Een financiële instelling analyseert klant-e-mails en transactiegegevens om fraude effectiever op te sporen.

Natural Language Processing (NLP) en machine learning

Geavanceerde technieken zoals NLP en machine learning maken het mogelijk om betekenisvolle informatie uit ongestructureerde data te halen. Deze technologieën ondersteunen taken als automatische samenvattingen, vertalingen en inhoudscategorisatie.

Voorbeeld:
Een nieuwsaggregator gebruikt NLP om artikelen per onderwerp te categoriseren en samenvattingen voor lezers te genereren.

Uitdagingen van ongestructureerde data

Opslag en beheer

• Volume: De enorme hoeveelheid data vereist schaalbare opslagoplossingen.
• Kosten: Het opslaan van grote hoeveelheden data kan duur zijn, waardoor kostenefficiënte benaderingen nodig zijn.
• Organisatie: Zonder vooraf gedefinieerde structuur is het organiseren en ophalen van ongestructureerde data complex.

Verwerking en analyse

• Complexiteit: Het analyseren van ongestructureerde data vereist geavanceerde algoritmes en veel rekenkracht.
• Datakwaliteit: Ongestructureerde data kan fouten, duplicaten of irrelevante informatie bevatten.
• Kennisvereisten: Specialisten met expertise in big data-analyse, machine learning en NLP zijn nodig.

Beveiliging en compliance

• Databeveiliging: Het beschermen van gevoelige data tegen inbreuken is cruciaal.
• Compliance: Zorgen dat de omgang met data voldoet aan regelgeving zoals GDPR en HIPAA brengt extra complexiteit met zich mee.

Technieken en tools voor het omgaan met ongestructureerde data

Opslagoplossingen

• NoSQL-databases: Databases zoals MongoDB en Cassandra zijn ontworpen voor het verwerken van ongestructureerde en semi-gestructureerde data en bieden flexibiliteit en schaalbaarheid.
• Data lakes: Centrale repositories waarmee alle soorten data in hun oorspronkelijke formaat kunnen worden opgeslagen, wat grootschalige analyses mogelijk maakt.
• Cloudopslag: Diensten zoals Amazon S3, Google Cloud Storage en Microsoft Azure Blob Storage bieden schaalbare en kosteneffectieve opties.

Data-verwerkingsraamwerken

• Hadoop: Een open-source raamwerk dat gedistribueerde verwerking van grote datasets over clusters van computers mogelijk maakt met eenvoudige programmeermodellen.
• Apache Spark: Een snel en algemeen clustercomputersysteem voor big data dat in-memory verwerking ondersteunt.

Analysetools

• Tekstanalyse en NLP:
  • Sentimentanalyse: Tools die de emotionele toon in tekstuele data beoordelen.
  • Entiteitsherkenning: Het identificeren en categoriseren van belangrijke elementen in tekst.
  • Machine learning-algoritmes: Technieken zoals clustering en classificatie om patronen en inzichten te ontdekken.
• Data mining: Het extraheren van bruikbare informatie uit grote datasets om verborgen patronen en inzichten te ontdekken.