ビッグデータへの架け橋 | 抽出、採掘など

ここ 1 か月ほど、リポジトリにドキュメントとして保存されているコンテンツとビッグ データ分析の間のギャップを埋めるというテーマについて、さまざまな人々とかなりの時間をかけて話し合ってきましたが、ほとんどの会話で共通のテーマが浮かび上がってきたことに気付きました。

このテーマを完全に理解するには、大前提、つまり、貴重なデータはドキュメント リポジトリ内のコンテンツとして保存されるということを理解することが重要です。レポート分析は、比較的成熟したテクノロジの新しい名前です。レポート分析は、明細書、請求書、レポートなど、コンテンツに含まれる情報からデータを抽出することに重点が置かれています。この短い説明では、このコンテンツ全体をレポートと呼びます。

私は意図的に「情報」と「データ」という異なる用語を使用しています。レポートは、人間が読めるように提示されたデータを提供します。ある程度、関連情報は、目視で読めるという事実のみによって提供されます。ページ上のデータの位置と、ページ上の他のデータとの関係は、階層関係を示しています。言い換えると、データが表示される場所は通常、その相対的な重要性、並べ替え順序、およびページ上の他のデータへの「所属」を示します。この配置と参照整合性は、データから派生した情報を提供します。

もちろん、レポートの構造が必然的に静的であるという事実自体が、レポート内の情報の使用を、レポートが元々設計された特定の目的に限定します。レポートには、他の目的や他のビジネス上の質問への回答に使用できるデータが含まれている可能性があります (おそらく含まれているでしょう) が、元々設計された形式では、本来の目的以外には使用できません。

IBM の Content Manager OnDemand (CMOD) などのエンタープライズ レポート管理システムに保存されているこれらの明細書、請求書、レポートは、法的および規制上の質問、そしておそらくもっと重要な顧客からの問い合わせに回答するために使用できる法的アーカイブと取引記録を提供するという、非常に重要な本来の目的を果たします。しかし、保存されているこれらのドキュメントは、さらに多くの機能を提供できます。

共通のテーマに戻ります。私が話したほとんどの人はデータ マイニングの知識を持っていましたが、ビッグ データへの架け橋とレポートに含まれる情報からデータを抽出する力を本当に理解している人は誰もいませんでした。これは、レポート、請求書、明細書などに含まれる情報からデータを抽出し、そのデータを変換、再利用し、外部ソースからの情報と組み合わせるという、データ マイニングの次のレベルです。その結果、追加の洞察、分析、インテリジェンスを得るために使用できる重要な知識が得られます。

社内プロセス、製造タイムライン、品質管理、顧客の購入パターン、顧客満足度、その他多くの貴重な情報については、ビジネスや業界全体で日常的に作成されるレポート、請求書、利益明細書、明細書などから簡単に入手できます。検証され実証されたこのデータをタイムリーに取得することで、収益の増加、コストの削減、およびより適切なビジネス上の意思決定が可能になります。

多くの会話の中で、私は「なるほど！」という瞬間を生み出すという満足のいく経験をしました。ECM システムに保存されたレポートは、データや情報の配布だけでなく、データ収集にも使用できることを認識することは、確かに多くの人にとってパラダイム シフトです。しかし、一度理解してしまえば、コスト削減と貴重な洞察への扉を開くパラダイムです。

Crawford Technologiesは、膨大な量の請求書、明細書、レポートから適切なデータを迅速かつ簡単に抽出するソフトウェアを提供し、古いコンテンツシステムを新しいビッグデータリソースに変えます。全てはそこにあります。あとはブリッジを作るだけです。