Overslaan naar inhoud

Koppel ongestructureerde aan gestructureerde data

Boost voor kenniswerkers

Koppel ongestructureerde aan gestructureerde data

Boost voor kenniswerkers

Organisaties leunen sterk op data om slimme beslissingen te nemen, strategieën te vormen en te innoveren. Data, ook wel gegevens genoemd, zijn in twee hoofdcategorieën verdeeld: gestructureerde en ongestructureerde data. Beide soorten bieden waardevolle inzichten die de efficiëntie en klantbetrokkenheid kunnen verbeteren.

Gestructureerde data: orde en efficiëntie

Gestructureerde data zijn netjes georganiseerd en eenvoudig te lezen, wat het analyseren en terugvinden ervan vergemakkelijkt. Voorbeelden hiervan zijn databases, spreadsheets, ERP- en CRM-systemen, SQL-databases, XML- en JSON-bestanden, tabellen in HTML-documenten en datawarehouses. Deze georganiseerde gegevens spelen een cruciale rol in de communicatie tussen verschillende systemen en platforms, waardoor informatiebeheer efficiënter wordt.

Ongestructureerde data: creativiteit en uitdagingen

Aan de andere kant zijn ongestructureerde data niet georganiseerd en komen ze voor in e-mails, sociale media, tekstdocumenten, audiobestanden, video’s, afbeeldingen, PDF’s, presentaties, blogs en webpagina’s. De International Data Corporation (IDC) voorspelt dat tegen 2025 ongeveer 80% van alle gegevens wereldwijd ongestructureerd zullen zijn, en veel grote bedrijven hebben deze drempel al overschreden. Ongestructureerde gegevens kunnen moeilijk te begrijpen zijn, maar met behulp van slimme technologieën kunnen ze worden geanalyseerd om waardevolle inzichten te extraheren.

De opkomst van AI en automatisering

Technologische vooruitgang, met name op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en automatisering, heeft de manier veranderd waarop we gegevens begrijpen en gebruiken. Grote taalmodellen (LLM) aangedreven door AI kunnen tekst begrijpen en genereren, en zijn bijzonder goed in het verwerken van ongestructureerde gegevens. Dit heeft geleid tot een vloeiendere integratie van gestructureerde en ongestructureerde gegevens in kenniswerkprocessen.

Navigeren door ongestructureerde data met Generatieve AI

Het gebruik van generatieve AI voor ongestructureerde gegevens biedt zowel voordelen als uitdagingen. Voordelen zijn onder meer een beter begrip van genuanceerde informatie, het extraheren van zinvolle inzichten, automatisering van repetitieve taken en verbeterde nauwkeurigheid in bijvoorbeeld gezondheidsdiagnoses. Uitdagingen omvatten verhoogde kosten, complexiteit in training, de noodzaak van gespecialiseerde expertise en ethische overwegingen zoals het aanpakken van mogelijke biases.

Kenniswerk en innovatie in het digitale tijdperk

De vooruitgang in technologie maakt het mogelijk om gestructureerde en ongestructureerde gegevens effectief te combineren in werkprocessen. Digitale transformatie stelt kenniswerkers in staat om AI te gebruiken om ongestructureerde gegevens te analyseren, wat de toekomst van automatisering en concurrentievoordeel vormgeeft. Terwijl gestructureerde gegevens essentieel blijven voor duidelijke communicatie, openen ongestructureerde gegevens nieuwe mogelijkheden voor creativiteit en innovatie. Het begrijpen van beide soorten gegevens en hun samenspel is cruciaal voor moderne kenniswerkers.

En dat is precies waar M-Files goed in is: ongestructureerde en gestructureerde data bij elkaar brengen voor meer inzichten, sneller en efficiënter werken en optimaal kennismanagement. Nieuwsgierig hoe dat eruit ziet? Plan een online demo in en kom erachter op een moment dat jou uitkomt.
Lees ook

Terug naar alle artikelen.

Kennisdossiers

Organisaties leunen sterk op data om slimme beslissingen te nemen, strategieën te vormen en te innoveren. Data, ook wel gegevens genoemd, zijn in twee hoofdcategorieën verdeeld: gestructureerde en ongestructureerde data. Beide soorten bieden waardevolle inzichten die de efficiëntie en klantbetrokkenheid kunnen verbeteren.

Gestructureerde data: orde en efficiëntie

Gestructureerde data zijn netjes georganiseerd en eenvoudig te lezen, wat het analyseren en terugvinden ervan vergemakkelijkt. Voorbeelden hiervan zijn databases, spreadsheets, ERP- en CRM-systemen, SQL-databases, XML- en JSON-bestanden, tabellen in HTML-documenten en datawarehouses. Deze georganiseerde gegevens spelen een cruciale rol in de communicatie tussen verschillende systemen en platforms, waardoor informatiebeheer efficiënter wordt.

Ongestructureerde data: creativiteit en uitdagingen

Aan de andere kant zijn ongestructureerde data niet georganiseerd en komen ze voor in e-mails, sociale media, tekstdocumenten, audiobestanden, video’s, afbeeldingen, PDF’s, presentaties, blogs en webpagina’s. De International Data Corporation (IDC) voorspelt dat tegen 2025 ongeveer 80% van alle gegevens wereldwijd ongestructureerd zullen zijn, en veel grote bedrijven hebben deze drempel al overschreden. Ongestructureerde gegevens kunnen moeilijk te begrijpen zijn, maar met behulp van slimme technologieën kunnen ze worden geanalyseerd om waardevolle inzichten te extraheren.

De opkomst van AI en automatisering

Technologische vooruitgang, met name op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en automatisering, heeft de manier veranderd waarop we gegevens begrijpen en gebruiken. Grote taalmodellen (LLM) aangedreven door AI kunnen tekst begrijpen en genereren, en zijn bijzonder goed in het verwerken van ongestructureerde gegevens. Dit heeft geleid tot een vloeiendere integratie van gestructureerde en ongestructureerde gegevens in kenniswerkprocessen.

Navigeren door ongestructureerde data met Generatieve AI

Het gebruik van generatieve AI voor ongestructureerde gegevens biedt zowel voordelen als uitdagingen. Voordelen zijn onder meer een beter begrip van genuanceerde informatie, het extraheren van zinvolle inzichten, automatisering van repetitieve taken en verbeterde nauwkeurigheid in bijvoorbeeld gezondheidsdiagnoses. Uitdagingen omvatten verhoogde kosten, complexiteit in training, de noodzaak van gespecialiseerde expertise en ethische overwegingen zoals het aanpakken van mogelijke biases.

Kenniswerk en innovatie in het digitale tijdperk

De vooruitgang in technologie maakt het mogelijk om gestructureerde en ongestructureerde gegevens effectief te combineren in werkprocessen. Digitale transformatie stelt kenniswerkers in staat om AI te gebruiken om ongestructureerde gegevens te analyseren, wat de toekomst van automatisering en concurrentievoordeel vormgeeft. Terwijl gestructureerde gegevens essentieel blijven voor duidelijke communicatie, openen ongestructureerde gegevens nieuwe mogelijkheden voor creativiteit en innovatie. Het begrijpen van beide soorten gegevens en hun samenspel is cruciaal voor moderne kenniswerkers.

En dat is precies waar M-Files goed in is: ongestructureerde en gestructureerde data bij elkaar brengen voor meer inzichten, sneller en efficiënter werken en optimaal kennismanagement. Nieuwsgierig hoe dat eruit ziet? Plan een online demo in en kom erachter op een moment dat jou uitkomt.
Kennisdossiers
Lees ook

Terug naar alle artikelen.

Terug naar boven