Strukturoitu vai strukturoimaton data: pikaopas taloushallinnon automatisoinnin keskeisiin käsitteisiin

Digitaalisen työnkulun ja prosessien automatisoinnin edistämiseen kuuluu myös yrityksen taloustietojen laadun parantaminen. Tämän vaiheen kohdalla monet talousjohtajat horjuvat, koska yrityksissä on nykyään käytössä monenlaisia tietotyyppejä.

Epäjohdonmukaisuus on asianmukaisen automaation vihollinen, joten tietämys saatavilla olevista tietotyypeistä voi parantaa mahdollisuuksiasi huomattavasti. Tutustutaanpa rakenteisen ja jäsentymättömän datan erotteluun ja siihen, miten ne liittyvät masterdatan ja talousprosessien digitaalisen muutoksen tukemiseen.

Strukturoitu tietokokonaisuus on järjestetty, määrällisesti ilmaistavissa, johdonmukaisesti muotoiltu ja helposti ymmärrettävissä ohjelmistojen ja algoritmien avulla. Tämäntyyppiset tiedot ovat ihanteellisia prosessiautomaation kannalta, koska tekniikalla ei yleensä ole ongelmia tietojen jäsentämisessä, hakemisessa ja muokkaamisessa.

Esimerkkejä rahoitusalalla ovat:

Vaikka samantyyppisille strukturoiduille tiedoille on olemassa erilaisia formaatteja (esimerkiksi puhelinnumerot voivat sisältää sulkuja, välilyöntejä tai pelkkiä väliviivoja numeroiden välissä), formaattien välinen muuntaminen on helppoa ja koneellisesti toteutettavissa.

Strukturoituja tietoja saatetaan käyttää kirjanpidossa laskujen ja kuittien laatimisessa, kun tapahtuman päivämäärät ja rahamäärät kirjataan. Yrityksesi käyttämä asiakassuhteiden hallintatyökalu (CRM) käsittelee myös paljon strukturoituja tietokokonaisuuksia.

Yksi strukturoitujen tietojen ainoista huonoista puolista on, että ne eivät ole yhtä joustavia. Yksi formaatti on hyödyllinen vain siihen tarkoitukseen, johon se on suunniteltu.

Strukturoimaton data on juuri sitä, miltä se kuulostaa: dataa, jolla ei ole yksinkertaista rakennetta, jota useimpien automaattisten työkalujen ja alustojen on vaikea jäsentää. Esimerkkejä ovat mm:

Strukturoituun dataan verrattuna tämäntyyppiset tiedot ovat "raakamuodossa", jota voidaan mukauttaa mihin tahansa tarkoitukseen, jota saatat tarvita myöhemmin. Yritykset käyttävät sitä usein tiedonlouhintatarkoituksiin tai chatbottien kehittämiseen. Ilman ennalta määriteltyä rakennetta se on myös paljon nopeampi kerätä ja tallentaa.

Mutta koska sitä on vaikea jäsentää ja käsitellä, sen käyttäminen automaatiotyökalujen rinnalla on haastavaa. Tarvitset joko tietojen jalostusprosessin tai erikoistuneet työkalut, jotka pystyvät käsittelemään strukturoimatonta dataa.

Strukturoimaton data on tulevina vuosina keskeisessä asemassa, sillä se muodostaa lähes neljä viidesosaa kaikesta yritysten käyttämästä sisäisestä datasta. Tietojenhallintasuunnitelma, jossa otetaan huomioon strukturoimattomat kohdat, on ensisijainen tavoite.

Yritystiedot ovat laajoja ja monipuolisia, joten ei liene yllätys, että tietyntyyppiset tiedot liikkuvat jäsennellyn ja jäsentymättömän välillä. Esimerkiksi JSON- ja XML-tiedoissa on metatietoja eli semanttisia merkkejä, jotka auttavat tunnistamaan muuten jäsentymättömän tietokokonaisuuden ominaisuudet.

Toisin sanoen puolistrukturoitua tietoa on helpompi käsitellä, vaikka se ei ole täysin strukturoitua. Metatiedot voivat olla esimerkiksi verkkoartikkelin otsikoita tai kuvien alt-tekstejä, jotka auttavat määrittämään, mistä tekstissä on kyse.

On helppo sanoa, missä suurten tietomäärien kanssa työskentelevien yritysten mahdolliset ongelmat voivat piillä. Epäjohdonmukaiset formaatit voivat aiheuttaa ongelmia robottiprosessien automatisointipyrkimyksille, ja näiden ongelmien korjaamiseen tarvittava manuaalinen työ voi lyhyellä aikavälillä aiheuttaa inhimillisiä virheitä ja tehottomuutta.

Talousjohtajana, joka on päättänyt ottaa seuraavan askeleen talousosastosi digitaalisessa muutoksessa, sinun velvollisuutesi on selvittää tämä sekaannus ennen kuin se vaikuttaa liiketoimintaasi. Etsi keino muuntaa analoginen syöttö käyttökelpoiseksi digitaaliseksi dataksi. Virtaviivaista talousprosesseja tällä tavoin, jotta voit lisätä tuottavuutta ja vähentää samalla virhemääriä. Ja kaiken kaikkiaan varmista, että olet mukana big data -analytiikan markkinoilla, joiden arvo on 103 biljoonaa dollaria vuoteen 2023 mennessä.

Haluatko lisätietoja siitä, miten voit tukea talousprosessien automatisointia laadukkailla, jäsennellyillä tiedoilla? Lataa Automaatio talousjohtajille tänään, jotta saat vinkkejä, strategioita ja näkemyksiä.