Ekstraksi Nilai dari Kekacauan Informasi

Salah satu tantangan terbesar bagi bisnis modern adalah tidak dapat mengumpulkan data, tetapi menemukan cara untuk mengaturnya secara sistematis dan menggunakan data yang menumpuk. Mempelajari cara menginterpretasikan titik data acak dan informasi yang tidak terstruktur sering terbukti lebih dari yang dapat dilakukan oleh beberapa perusahaan, tetapi tidak harus begitu.

Menemukan nilai dalam tumpukan data yang tidak terstruktur

“Meningkatkan volume konten berkualitas yang dimasukkan ke dalam alat analisis data besar secara dramatis meningkatkan nilai output – apakah itu meningkatkan pengambilan keputusan atau desain produk yang lebih baik, pengurangan risiko, dan pengalaman pelanggan yang ditingkatkan,” tulis Scott Mackey untuk Adlib Software, sebuah pemimpin global dalam analisis file dan solusi pengayaan data. “Namun, untuk merealisasikan manfaat ini, organisasi harus mengembangkan kemampuan untuk memproses gudang besar data tidak terstruktur menjadi format yang dapat digunakan oleh alat analisis data besar.”

Data tidak terstruktur, juga dikenal sebagai “data gelap,” menimbulkan risiko potensial di berbagai bidang. Sebagai permulaan, ini merupakan peluang besar yang terlewatkan dalam hal informasi yang dapat digunakan untuk keuntungan garis bawah perusahaan.

Tapi masalahnya jauh lebih dalam dari itu. Di zaman ketika data perlu dienkripsi dan disimpan dengan benar, data yang tidak terstruktur seringkali sangat rentan untuk diretas atau dicuri.

“Ketika data tidak digunakan, ada kecenderungan bagi orang untuk melupakan kontennya, tujuan atau bahkan keberadaannya,” jelas pakar data John Spacey. “Ada kecenderungan lebih lanjut untuk data tersebut tidak dikelola dan lebih rentan terhadap risiko keamanan, seperti akses tidak sah yang dapat membocorkan rahasia dagang dan pengetahuan hak milik lainnya.”

Data yang tidak terstruktur juga membutuhkan banyak sumber daya dan mahal untuk dipelihara. Ini dapat mengalihkan perhatian dari data terstruktur yang harus tetap fokus pada perusahaan.

Pertanyaannya adalah, bagaimana Anda menemukan nilai pada sesuatu yang tampak tidak berguna? Untuk mengidentifikasi nilai sebenarnya dalam data yang tidak terstruktur, Anda memerlukan rencana serangan. Kiat-kiat berikut ini akan membantu Anda mencapai beberapa gerakan positif dalam upaya ini.

  1. Dapatkan semua orang di halaman yang sama.

Langkah pertama adalah memastikan semua orang ada di halaman yang sama. Secara khusus, penjaga gerbang dan pembuat keputusan dalam perusahaan harus melihat pentingnya memanfaatkan data yang tidak terstruktur sehingga dapat digunakan untuk tujuan praktis.

  1. Cari tahu dari mana data tidak terstruktur berasal.

Dari mana data tidak terstruktur Anda berasal? Dengan kata lain, apa gunanya menelan? Ini mungkin situs web Anda, profil media sosial, file log sistem, informasi kesehatan, data keuangan, output CRM, atau aplikasi seluler. Jika Anda tidak memaku titik masuk, hampir tidak mungkin melakukan hal lain dengan materi tersebut.

  1. Kategorikan ASAP.

Waktu terbaik untuk menerapkan struktur pada data yang tidak terstruktur adalah pada saat tertelan. Setelah mengetahui kapan dan dari mana informasi itu berasal, Anda dapat menerapkan sistem yang akan memfilter dan menyalurkan data.

  1. Hilangkan limbah.

Meskipun banyak data yang tidak terstruktur bisa berharga, ada kemungkinan banyak yang tidak berharga bagi organisasi Anda. Alih-alih menyimpan konten itu, lanjutkan dan hilangkan pemborosan. Ini akan mengurangi biaya overhead Anda dan mencegah pengeluaran energi untuk aktivitas yang tidak penting.

  1. Gabungkan data yang tidak terstruktur dan terstruktur.

Mungkin cara terbaik untuk menggunakan data tidak terstruktur adalah dengan meletakkannya di samping data terstruktur yang sesuai. Ketika keduanya bermain dengan baik bersama-sama, mereka dapat menghasilkan beberapa wawasan yang sangat kuat dan mendalam yang tidak akan disediakan secara terpisah.

“Walaupun data terstruktur seringkali lebih mudah untuk diproses dan dianalisis, data hanya dapat mengungkapkan tren secara keseluruhan – bukan alasan di balik perubahan itu,” jelas Eric Pendleton, manajer pelatihan proyek di sebuah perusahaan analisis teks. “Data yang tidak terstruktur dapat mengungkapkan pemahaman yang mendalam tentang mengapa di balik data; itu hanya lebih sulit untuk dilacak dan dapat diberhentikan oleh eksekutif skeptis yang beralasan bahwa ‘hanya itu yang dikatakan beberapa orang.’ ”

Dengan menggabungkan “apa” (data terstruktur) dengan “bagaimana” dan “mengapa” (data tidak terstruktur), Anda akan mendapatkan gambaran realitas yang jauh lebih lengkap dan kohesif … terutama karena berkaitan dengan upaya yang dihadapi pelanggan.

Gunakan data; jangan biarkan data menggunakan Anda

Mengumpulkan data demi mengumpulkan informasi tidak ada gunanya. Jika Anda tidak berhati-hati, pada akhirnya Anda akan bertanggung jawab atas repositori informasi yang sangat besar, tanpa ada yang ditampilkan.

Tetapi jika Anda mengembangkan strategi untuk menangani data yang tidak terstruktur, Anda dapat membalik skrip dan memanfaatkan lingkungan yang berfokus pada informasi yang dibutuhkan bisnis Anda.

Baca Juga :

Seberapa Matangkah IT Perusahaan Anda? Yuk Analisa Kematangan dengan COBIT

PERBEDAAN TATA KELOLA DAN MANAJEMEN; BERDASARKAN COBIT

Bagikan:

Menu

[yikes-mailchimp form=”2″]

×

Powered by WhatsApp Chat

× Apa yang bisa kami bantu?