Strukturerte vs. ustrukturerte data: en rask guide til grunnleggende finansautomatisering

En del av det å fremme en digital arbeidsflyt og prosessautomatisering er å forbedre kvaliteten på de økonomiske dataene i virksomheten din. Når de kommer til dette trinnet i prosessen, vakler mange økonomidirektører på grunn av de mange ulike datatypene som brukes av selskaper i dag.

Inkonsistens er fienden til riktig automatisering, så hvis du kjenner til hvilke typer data som finnes der ute, kan du forbedre sjansene dine betraktelig. La oss se nærmere på forskjellen mellom strukturerte og ustrukturerte data og hvordan de kan brukes til å støtte den digitale transformasjonen av masterdata og finansielle prosesser.

Et strukturert datasett er organisert, kvantifiserbart, konsekvent formatert og lett å forstå for programvare og algoritmer. Denne typen data er ideell for prosessautomatisering siden teknologien generelt ikke vil ha noen problemer med å analysere, søke og redigere informasjonen.

Eksempler innen finans inkluderer:

Selv om det finnes ulike formater for samme type strukturerte data (telefonnumre kan for eksempel inneholde parenteser, mellomrom eller bare bindestreker mellom tallene), er det enkelt å konvertere mellom formatene, og det kan fortsatt gjøres av en maskin.

Du kan se strukturerte data brukt i regnskapsavdelingen for fakturaer og kvitteringer når transaksjonsdatoer og pengebeløp registreres. CRM-verktøyet (Customer Relationship Management) som virksomheten din bruker, arbeider også mye med strukturerte datasett.

En av de eneste ulempene med strukturerte data er at de ikke er like fleksible. Ett format er bare nyttig for det tiltenkte formålet det er utformet for.

Ustrukturerte data er akkurat det det høres ut som: data som mangler en enkel struktur som de fleste automatiserte verktøy og plattformer har problemer med å analysere. Eksempler på dette er

Sammenlignet med strukturerte data kommer denne typen informasjon i et "råformat" som kan tilpasses ethvert formål du måtte trenge senere. Bedrifter bruker det ofte til datautvinning eller utvikling av chatbots. Uten behov for en forhåndsdefinert struktur er det også mye raskere å samle inn og lagre.

Men fordi det er vanskelig å analysere og behandle, vil det være en utfordring å bruke det sammen med automatiseringsverktøyene dine. Du trenger enten en dataraffineringsprosess eller et spesialisert sett med verktøy som kan håndtere ustrukturerte data.

Ustrukturerte data vil være et hovedfokus i årene som kommer , ettersom de utgjør nesten 4/5 av alle interne data som brukes av virksomheter. Å ha en datahåndteringsplan på plass som tar hensyn til ustrukturerte punkter, vil være en prioritet.

Virksomhetsdata er omfattende og varierte, så det bør ikke være noen overraskelse at noen typer informasjon ligger i grenselandet mellom strukturert og ustrukturert. For eksempel kommer JSON- og XML-data med "metadata", eller semantiske markører som bidrar til å identifisere egenskaper ved et ellers ustrukturert datasett.

Semistrukturert informasjon er med andre ord lettere å arbeide med selv om den ikke er fullstendig strukturert. Metadata kan ha form av overskrifter eller alt-tekster til bilder i en nettartikkel for å gjøre det lettere å finne ut hva teksten handler om.

Det er lett å se hvor potensielle problemer kan ligge for selskaper som arbeider med store mengder data. Inkonsekvente formater kan føre til problemer for robotisert prosessautomatisering, og det manuelle arbeidet som kreves for å løse disse problemene på kort sikt, kan føre til menneskelige feil og ineffektivitet.

Som økonomidirektør som er fast bestemt på å ta det neste skrittet i den digitale transformasjonen av økonomiavdelingen din, er det din plikt å få bukt med denne forvirringen før den påvirker forretningsdriften. Finn en måte å konvertere analog input til brukbare digitale data. Effektiviser økonomiprosessene på denne måten for å øke produktiviteten og samtidig redusere antall feil. Og sørg generelt for at du er på bølgelengde med markedet for stordataanalyse , som forventes å nå en verdi på 103 billioner dollar innen 2023.

Ønsker du å lære mer om hvordan du kan støtte automatiseringen av dine finansielle prosesser med strukturerte data av høy kvalitet? Last ned Automatisering for økonomidirektører i dag for å få tilgang til tips, strategier og innsikt.