Gestructureerde versus ongestructureerde gegevens: een korte handleiding voor de basisprincipes van financiële automatisering

Een onderdeel van het bevorderen van een digitale workflow en het stimuleren van procesautomatisering is het verbeteren van de kwaliteit van de financiële gegevens in uw bedrijf. Bij het uitvoeren van deze stap in het proces raken veel CFO's in de war door de verscheidenheid aan gegevenstypen die tegenwoordig door bedrijven worden gebruikt.

Inconsistentie is de vijand van goede automatisering, dus als je weet welke soorten data er zijn, kun je je kansen flink vergroten. Laten we eens kijken naar het verschil tussen gestructureerde en ongestructureerde data en hoe deze data helpen bij de digitale transformatie van masterdata en financiële processen.

Een gestructureerde dataset is georganiseerd, kwantificeerbaar, consistent geformatteerd en gemakkelijk te begrijpen door software en algoritmen. Dit type gegevens is ideaal voor procesautomatisering, aangezien technologie in het algemeen geen problemen zal hebben met het parseren, zoeken en bewerken van de informatie.

Voorbeelden in de financiële sector zijn onder meer:

Hoewel er verschillende formaten bestaan voor hetzelfde type gestructureerde gegevens (telefoonnummers kunnen bijvoorbeeld haakjes, spaties of alleen koppeltekens tussen de cijfers bevatten), is het converteren tussen formaten eenvoudig en nog steeds door een machine uitvoerbaar.

U kunt gestructureerde gegevens tegenkomen in de boekhoudafdeling voor facturen en ontvangstbewijzen wanneer transactiedata en geldbedragen worden geregistreerd. De CRM-tool (Customer Relationship Management) die uw bedrijf gebruikt, heeft ook veel te maken met gestructureerde gegevenssets.

Een van de enige nadelen van gestructureerde gegevens is dat ze niet zo flexibel zijn. Eén formaat is alleen bruikbaar voor het beoogde doel waarvoor het is ontworpen.

Ongestructureerde gegevens zijn precies wat de naam zegt: gegevens zonder eenvoudige structuur die de meeste geautomatiseerde tools en platforms moeilijk kunnen parseren. Voorbeelden hiervan zijn:

In vergelijking met gestructureerde gegevens wordt dit type informatie geleverd in een 'ruwe' indeling die kan worden aangepast aan elk doel waarvoor u het later nodig zou kunnen hebben. Bedrijven gebruiken het vaak voor datamining of de ontwikkeling van chatbots. Omdat er geen vooraf gedefinieerde structuur nodig is, kan het ook veel sneller worden verzameld en opgeslagen.

Maar omdat het moeilijk te analyseren en te verwerken is, zal het een uitdaging zijn om het naast uw automatiseringstools te gebruiken. U hebt een proces voor gegevensverfijning nodig of een gespecialiseerde set tools die ongestructureerde gegevens kunnen verwerken.

Ongestructureerde data zal de komende jaren een belangrijk aandachtspunt zijn, aangezien deze bijna 4/5 van alle interne data vormt die door ondernemingen wordt gebruikt. Het opstellen van een datamanagementplan dat rekening houdt met ongestructureerde punten zal een prioriteit zijn.

Bedrijfsgegevens zijn enorm en gevarieerd, dus het is niet verwonderlijk dat sommige soorten informatie het midden houden tussen gestructureerd en ongestructureerd. JSON- en XML-gegevens bevatten bijvoorbeeld 'metadata' of semantische markeringen die helpen bij het identificeren van kenmerken van een anders ongestructureerde dataset.

Met andere woorden, semi-gestructureerde informatie is gemakkelijker te verwerken, ondanks dat deze niet volledig gestructureerd is. Metadata kan de vorm aannemen van koppen of alt-teksten bij afbeeldingen in een online artikel, om te helpen bepalen waar de tekst over gaat.

Het is gemakkelijk te zien waar potentiële problemen kunnen liggen voor bedrijven die met enorme hoeveelheden gegevens werken. Inconsistente formaten kunnen problemen veroorzaken voor uw inspanningen op het gebied van robotische procesautomatisering, en het handmatige werk dat nodig is om die problemen op korte termijn op te lossen, kan leiden tot menselijke fouten en inefficiënties.

Als CFO die vastbesloten is om de volgende stap te zetten in de digitale transformatie van uw financiële afdeling, is het uw plicht om deze verwarring op te lossen voordat deze uw bedrijfsvoering beïnvloedt. Zoek een manier om analoge input om te zetten in bruikbare digitale gegevens. Stroomlijn op deze manier financiële processen om de productiviteit te verhogen en het foutenpercentage te verlagen. En zorg er in het algemeen voor dat u op de hoogte bent van de big data-analysemarkt, die in 2023 een waarde van 103 biljoen dollar zal bereiken.

Wilt u meer weten over hoe u de automatisering van uw financiële processen kunt ondersteunen met hoogwaardige, gestructureerde gegevens? Download Automatisering voor CFO's en krijg toegang tot tips, strategieën en inzichten.