Strukturerede vs. ustrukturerede data: en hurtig guide til de vigtigste elementer i finansautomatisering

En del af at fremme en digital arbejdsgang og procesautomatisering er at forbedre kvaliteten af de finansielle data i din virksomhed. Når de støder på dette trin i processen, går mange CFO'er i stå på grund af de mange forskellige datatyper, som virksomhederne bruger i dag.

Inkonsistens er fjenden for ordentlig automatisering, så hvis du kender til de forskellige typer data, kan du forbedre dine chancer betydeligt. Lad os udforske forskellen mellem strukturerede og ustrukturerede data, og hvordan de relaterer sig til understøttelse af den digitale transformation af masterdata og finansielle processer.

Et struktureret datasæt er organiseret, kvantificerbart, konsekvent formateret og let forståeligt for software og algoritmer. Denne type data er ideel til procesautomatisering, da teknologien generelt ikke har problemer med at analysere, søge og redigere oplysningerne.

Eksempler inden for finanssektoren omfatter:

Selv om der findes forskellige formater for den samme type strukturerede data (telefonnumre kan f.eks. indeholde parenteser, mellemrum eller blot bindestreger mellem numrene), er det nemt og kan stadig udføres af en maskine at konvertere mellem formaterne.

Du kan se strukturerede data, der bruges i regnskabsafdelingen til fakturaer og kvitteringer, når transaktionsdatoer og beløb registreres. Det CRM-værktøj (Customer Relationship Management), som din virksomhed bruger, har også meget med strukturerede datasæt at gøre.

En af de eneste ulemper ved strukturerede data er, at de ikke er så fleksible. Et format er kun nyttigt til det formål, det er designet til.

Ustrukturerede data er præcis, hvad det lyder som: data, der mangler en simpel struktur, som de fleste automatiserede værktøjer og platforme har svært ved at analysere. Eksempler omfatter:

Sammenlignet med strukturerede data leveres denne type oplysninger i et "råt" format, der kan tilpasses til ethvert formål, du senere kan få brug for. Virksomheder bruger det ofte til datamining eller til udvikling af chatbots. Uden behovet for en foruddefineret struktur er det også meget hurtigere at indsamle og opbevare.

Men da det er svært at analysere og behandle, vil det være en udfordring at bruge det sammen med dine automatiseringsværktøjer. Du har enten brug for en datafineringsproces eller et specialiseret sæt værktøjer, der kan håndtere ustrukturerede data.

Ustrukturerede data vil være et vigtigt fokusområde i de kommende år, da de udgør næsten 4/5 af alle interne data, der anvendes af virksomheder. Det vil være en prioritet at have en datastyringsplan på plads, der tager højde for ustrukturerede punkter.

Virksomhedsdata er store og varierede, så det er ikke overraskende, at nogle typer information bevæger sig på grænsen mellem strukturerede og ustrukturerede data. JSON- og XML-data leveres f.eks. med "metadata" eller semantiske markører, der hjælper med at identificere karakteristika for et ellers ustruktureret datasæt.

Med andre ord er semistrukturerede oplysninger lettere at arbejde med, selv om de ikke er fuldt strukturerede. Metadata kan have form af overskrifter eller alt-tekster til billeder i en online-artikel, som kan hjælpe med at afgøre, hvad teksten handler om.

Det er let at se, hvor der kan være problemer for virksomheder, der arbejder med store datamængder. Inkonsistente formater kan skabe problemer for dine bestræbelser på automatisering af robotprocesser, og det manuelle arbejde, der kræves for at løse disse problemer på kort sigt, kan medføre menneskelige fejl og ineffektivitet.

Som CFO, der er fast besluttet på at tage det næste skridt i den digitale transformation af din økonomiafdeling, er det din pligt at få styr på denne forvirring, før den påvirker dine forretningsaktiviteter. Find en måde at konvertere analogt input til brugbare digitale data. Strømlin de finansielle processer på denne måde for at øge produktiviteten og samtidig reducere fejlprocenten. Og sørg generelt for, at du er på bølgelængde med markedet for big data-analyse, som forventes at nå en værdi på 103 billioner dollars i 2023.

Vil du gerne vide mere om, hvordan du kan understøtte automatiseringen af dine finansielle processer med strukturerede data af høj kvalitet? Download Automatisering for CFO'er i dag for at få adgang til tips, strategier og indsigt.