Ponte verso i Big Data | Estrazione, mining e altro

Nell’ultimo mese circa, ho trascorso parecchio tempo a parlare con diverse persone sul tema di come colmare il divario tra i contenuti archiviati come documenti in un repository e l’analisi dei big data, e mi sono reso conto che nella maggior parte delle mie conversazioni emergeva un tema comune.

Per comprendere appieno il tema, credo sia importante comprendere la premessa principale, ovvero che i dati preziosi sono archiviati come contenuto all’interno di repository di documenti. Report Analytics è un nuovo nome per una tecnologia relativamente matura. Si tratta di estrarre dati dalle informazioni contenute in tale contenuto, che si tratti di estratti conto, fatture o report. Ai fini di questa breve discussione, faremo riferimento a tutto questo contenuto come report.

Utilizzo i diversi termini “informazioni” e “dati” di proposito. I report forniscono dati presentati in modo da essere letti da un essere umano. In una certa misura, le informazioni rilevanti sono fornite esclusivamente dal fatto che sono leggibili a occhio nudo. La posizione dei dati sulla pagina e la loro relazione con altri dati sulla pagina sono indicative di una relazione gerarchica. In altre parole, dove appaiono i dati può solitamente indicare la loro importanza relativa, il loro ordine di ordinamento e la loro “appartenenza” ad altri dati sulla pagina. Questo posizionamento e integrità referenziale forniscono informazioni derivate dai dati.

Naturalmente, il fatto stesso che la struttura del report sia necessariamente statica limita l’uso delle informazioni nel report allo scopo specifico per cui il report era stato originariamente progettato. Anche se il report può (e molto probabilmente lo fa) contenere dati che possono essere utilizzati per altri scopi e per rispondere ad altre domande aziendali, è inutilizzabile nel formato originariamente progettato per qualsiasi cosa diversa dal suo scopo originale.

Queste dichiarazioni, fatture e report, archiviati in un sistema Enterprise Report Management come IBM Content Manager OnDemand (CMOD), hanno l’importantissimo scopo originale di fornire un archivio legale e un registro delle transazioni che possono essere utilizzati per rispondere a domande legali e normative, nonché, forse ancora più importante, alle richieste dei clienti. Ma questi documenti archiviati possono fornire molto di più.

Torniamo al tema comune. Sebbene la maggior parte delle persone con cui ho parlato avesse conoscenza del data mining, nessuno ha realmente compreso il ponte verso i big data e il potere di estrarre dati dalle informazioni contenute nei report. Questo è il data mining portato al livello successivo: estrazione di dati dalle informazioni contenute in report, fatture, estratti conto, ecc. e trasformazione, riutilizzo e combinazione dei dati con informazioni provenienti da fonti esterne. Ne deriva una conoscenza critica che può essere utilizzata per ottenere ulteriori approfondimenti, analisi e intelligence.

Ulteriori informazioni sui processi interni, le tempistiche di produzione, il controllo di qualità, i modelli di acquisto dei clienti, i livelli di soddisfazione dei clienti e una serie di altre preziose informazioni sono prontamente disponibili nei report, nelle fatture, nelle spiegazioni dei vantaggi, nelle dichiarazioni, ecc. che vengono prodotte quotidianamente in tutta l’azienda e nel settore. L’acquisizione tempestiva di questi dati verificati e comprovati può aiutare ad aumentare i ricavi e ridurre i costi e a prendere decisioni aziendali migliori.

In molte conversazioni, ho avuto la gratificante esperienza di creare un momento “Aha!”. Riconoscere che i report archiviati in un sistema ECM possono essere utilizzati per l’acquisizione di dati e non solo per la distribuzione di dati e informazioni è, lo ammetto, un po’ un cambiamento di paradigma per molti. Ma, una volta realizzato, è un paradigma che apre le porte a costi ridotti e approfondimenti preziosi.

Crawford Technologies fornisce un software per estrarre in modo semplice e veloce i dati pertinenti da enormi volumi di fatture, estratti conto e report, consentendoti di trasformare il tuo vecchio sistema di contenuti in una nuova risorsa di Big Data. È tutto lì, si tratta solo di creare il ponte.