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Implementierung für unstrukturiertes Big Data

HAUPTPUNKTE

  • Unstrukturierter Content ist grundlegend anders zu handhaben als strukturierte Daten und muss entsprechend vorbereitet werden, um von Big Data-Anwendungen genutzt zu werden
  • Search Technologies verfügt über unübertroffene Erfahrung mit der Verarbeitung von unstrukturiertem Content. Die Technologien und Prozesse hierbei sind ähnlich denen bei Unternehmenssuchen und Anwendungen für Business Insight
  • Entscheidend, um Einblicke aus unstrukturiertem Content zu erhalten, sind: Abgeleitete Metadaten-Provenienz, Prozesstransparenz, Erstellen einer flexiblen Umgebung und Kontrolle der Komplexität

DETAILS

Unstrukturierter Content erfordert sorgfältige Vorbereitung und eine zusätzliche neue Struktur in Form von Metadaten. Der Ansatz, um diese Metadaten zu schaffen, hat direkte Auswirkung auf die vorgenommenen Analysen. Daher kann eine schlechte Planung potentiell zu irreführenden Business Insights führen.

Grundlegende Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten

Fast alle strukturierten Daten werden auf automatisierte Weise durch Computerprogramme geschaffen, oder wenn Menschen involviert sind, durch Anwendung eines konsistenten Workflows mit integrierter Fehlerprüfung.

Unstrukturierter Content wird von Menschen erstellt. Die Menschen, die ihn erstellen, können fleißig oder faul sein, motiviert, gelangweilt, gewissenhaft, sorglos, aber in jedem Fall ein Mensch. Daher gibt es eine enorme Varianz im kollektiven Output.

WEITREICHENDE ERFAHRUNG

Search Technologies verfügt über extensive Erfahrung im Bereich der Verarbeitung von unstrukturiertem Content. Wir sind in zahlreichen auf Hadoop basierenden Projekten involviert. Zusätzlich zu diesem Know-How verfügen wir auch über entsprechende Technologien, wie unser Aspire-Toolkit zur Content-Verarbeitung.

 

Kontaktieren Sie uns, um informell Ihre Anwendungen zur Verarbeitung von unstrukturiertem Content zu besprechen.