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

Een belangrijk onderdeel van het stimuleren van een digitale workflow en het bevorderen van procesautomatisering is het verbeteren van de kwaliteit van de financiële gegevens binnen uw bedrijf. Wanneer ze bij deze stap in het proces komen, lopen veel CFO’s vast vanwege de grote verscheidenheid aan gegevenstypen die tegenwoordig door bedrijven worden gebruikt.

Inconsistentie is de vijand van goede automatisering, dus als u weet welke soorten gegevens er zijn, vergroot u uw kansen aanzienlijk. Laten we eens kijken naar het verschil tussen gestructureerde en ongestructureerde gegevens en hoe deze bijdragen aan de digitale transformatie van stamgegevens en financiële processen.

Een gestructureerde dataset is overzichtelijk, meetbaar, consistent opgemaakt en gemakkelijk te begrijpen voor software en algoritmen. Dit soort gegevens is ideaal voor procesautomatisering, aangezien technologie over het algemeen geen problemen ondervindt bij het parseren, doorzoeken en bewerken van de informatie.

Voorbeelden op financieel gebied zijn onder meer:

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

Op de boekhoudafdeling zie je gestructureerde gegevens vaak terug bij facturen en bonnen, telkens wanneer transactiedata en geldbedragen worden vastgelegd. Ook de CRM-tool (Customer Relationship Management) die je bedrijf gebruikt, werkt veelvuldig met gestructureerde gegevenssets.

Een van de weinige nadelen van gestructureerde gegevens is dat ze minder flexibel zijn. Een bepaald formaat is alleen bruikbaar voor het doel waarvoor het is ontworpen.

Ongestructureerde gegevens zijn precies wat de naam al zegt: gegevens zonder duidelijke structuur, die door de meeste geautomatiseerde tools en platforms moeilijk te verwerken zijn. Voorbeelden hiervan zijn:

In tegenstelling tot gestructureerde gegevens wordt dit soort informatie in een ‘ruwe’ vorm aangeleverd, die later voor elk gewenst doel kan worden aangepast. Bedrijven gebruiken deze gegevens vaak voor datamining of voor 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 ontleden en te verwerken is, zal het een uitdaging zijn om het naast je automatiseringstools te gebruiken. Je hebt ofwel een proces voor gegevensopschoning nodig, ofwel een gespecialiseerde set tools die ongestructureerde gegevens kan verwerken.

Ongestructureerde gegevens zullen de komende jaren een belangrijk aandachtspunt vormen, aangezien deze bijna vier vijfde van alle interne gegevens uitmaken die door bedrijven worden gebruikt. Het opstellen van een plan voor gegevensbeheer waarin rekening wordt gehouden met ongestructureerde gegevens, zal een prioriteit zijn.

Bedrijfsgegevens zijn enorm omvangrijk en divers, dus het is niet verwonderlijk dat sommige soorten informatie het midden houden tussen gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Zo bevatten JSON- en XML-gegevens ‘metadata’, oftewel semantische markeringen die helpen bij het identificeren van kenmerken van een verder ongestructureerde dataset.

Met andere woorden: semi-gestructureerde informatie is gemakkelijker te verwerken, ook al is deze niet volledig gestructureerd. Metadata kunnen bijvoorbeeld bestaan uit koppen of alt-teksten bij afbeeldingen in een online artikel, die helpen bepalen waar de tekst over gaat.

Het is duidelijk waar mogelijke problemen kunnen liggen voor bedrijven die met enorme hoeveelheden gegevens werken. Inconsistente formaten kunnen problemen opleveren 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 menselijke fouten en inefficiëntie met zich meebrengen.

Als CFO die vastbesloten is om de volgende stap te zetten in de digitale transformatie van uw financiële afdeling, is het uw taak om deze verwarring de kop in te drukken 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 tegelijkertijd het foutenpercentage te verlagen. En zorg er in het algemeen voor dat u op de hoogte bent van de markt voor big data-analyse, die tegen 2023 naar verwachting 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 vandaag nog om toegang te krijgen tot tips, strategieën en inzichten.