Зі зростанням обсягу корпоративних даних паралельно зростає обсяг неструктурованих даних. Їхній обсяг щорічно збільшується зі швидкістю від 55 до 65%. Ігноруючи такі дані, компанії не отримують певних знань і не використовують їх для аналітики, що автоматично не дозволяє використовувати всі існуючі можливості. Проте, дуже важливо знати, як правильно використовувати неструктуровані дані, щоб досягти поставлених бізнес-цілей.

Користь неструктурованих даних:

1. Розробка товару. За допомогою неструктурованих даних є можливість вивчити настрої та потреби користувачів, проаналізувати запити, що надходять до служби підтримки чи соціальних мереж. Такий підхід дозволяє покращити послугу чи продукт;
2. Продажі та маркетинг. В даному випадку неструктуровані дані використовують для виявлення купівельних тенденцій та сприйняття бренду клієнтами. Перевагою таких даних є можливість оцінити настрої споживачів. Вивчення повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах, звернень до служби підтримки тощо допомагають збільшити ефективність продажу та маркетингової стратегії. Використання неструктурованих даних алгоритмами CRM дозволяє проводити прогнозну аналітику та наперед знати бажання споживача. Так, співробітники відділу продажів зможуть вчасно запропонувати необхідний споживачеві продукт чи послугу;
3. Обслуговування клієнтів. Автоматизовані чат-боти дозволяють надсилати запити клієнтів відповідним співробітникам для оперативного вирішення проблеми. Потім проводиться аналіз цих питань, як було зазначено вище. Це дозволяє не тільки дізнатися настрої та побажання споживачів, але й виявити ефективні та неефективні функції продукту чи послуги. Це, зі свого боку, дозволяє вдосконалити продукт чи послугу.

Використання неструктурованих даних для BI передбачає 3 основні кроки:

1. Визначити мету використання неструктурованих даних. Необхідно чітко розуміти, які проблеми необхідно закрити за допомогою зовнішніх даних та як саме вони використовуватимуться;
2. Оптимізувати джерела даних. Для створення набору достовірних даних потрібно створити загальну модель даних. Оскільки неструктуровані дані витягуються з різних джерел і в різних форматах, гарантувати узгодженість і надійність даних можна за допомогою створених потоків якісних даних;
3. Створити план та модернізувати програми обробки даних. Варто співпрацювати з постачальниками високопродуктивних та високоякісних додатків та ресурсів для інтеграції даних. Ключовим питанням є визначення внутрішнього інтерфейсу та методів підключення джерел даних.