Yapılandırılmamış verilerin önceden tanımlanmış bir formatı yoktur. Metin belgeleri, e-postalar, videolar, ses kayıtları, resimler ve sosyal medya gönderileri bu kategoriye girer. Veriler satır ve sütunlara sığmaz. Bir şemaya uymaz. Kuruluşların oluşturduğu verilerin büyük çoğunluğunu oluşturur. Tahminlere göre, tüm kurumsal verilerin %80 ila %90'ı yapılandırılmamış verilerden oluşmaktadır. Geleneksel araçlar tarafından kolayca işlenemediği için çoğu kullanılmadan beklemektedir.

Asıl zorluk veri çıkarma işleminde yatıyor. Yapılandırılmamış verileri analiz etmek için öncelikle onlara bir yapı kazandırmanız gerekir. Doğal dil işleme, metinden varlıkları, duyguları ve konuları çıkarır. Bilgisayar görüşü, görüntülerdeki nesneleri ve sahneleri tanımlar. Konuşma tanıma, ses kayıtlarını yazıya döker. Her teknik, yapılandırılmamış verileri analiz edilebilecek yapılandırılmış bir gösterime dönüştürür. Bu dönüşüm kusurludur. Doğal dil işleme modelleri nüansları ve alaycılığı kaçırır. Görsel modeller benzer nesneleri karıştırır. Yazıya dökme hataları birikir. Yapılandırılmış çıktı, mükemmel bir yansıma değil, bir yaklaşımdır. Zorluğa rağmen, yapılandırılmamış veriler muazzam bir değere sahiptir. Müşteri e-postaları şikayetleri ve istekleri ortaya çıkarır. Destek biletleri, ürün sorunlarındaki kalıpları gösterir. Çağrı kayıtları, metnin kaçırdığı tonu ve duyguyu yakalar. Yapılandırılmamış verileri işleyebilen kuruluşlar, rakiplerinin kaçırdığı içgörüler elde eder. Araçlar gelişiyor. Zorluk devam ediyor.

Yapılandırılmamış veri tipleri

• Metin — belgeler, e-postalar, sosyal medya paylaşımları
• Görseller — fotoğraflar, diyagramlar, taramalar
• Ses kayıtları, aramalar, müzik
• Video — görüntüler, canlı yayınlar, sunumlar
• İkili dosyalar — tanımlanmış bir metin formatı olmayan dosyalar

Yapılandırılmamış veri, modern analitiğin ham maddesidir. Değer elde etmek, mevcut olmayan bir yapıya kavuşturmayı gerektirir.