ডেটা হল সমস্ত অনলাইন ব্যবসার লাইফলাইন এবং আমরা যেভাবে যোগাযোগ করি।
প্রতিদিন, আমরা মোটামুটি তৈরি করি 2.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট তথ্য এটাই অনেক. কিন্তু আশ্চর্যের বিষয় কি তাই যে ডেটার 90% গঠনহীন।
এর কোনো বিশেষ কাঠামো নেই। সুতরাং ডেটা বোঝার জন্য, আমাদের সত্যিই বুঝতে হবে কিভাবে অসংগঠিত ডেটার সাথে মোকাবিলা করতে হয়।
আসুন আর কোন ঝামেলা ছাড়াই অসংগঠিত ডেটাতে গভীরভাবে ডুব দেওয়া যাক।
আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা কী?
এই ডিজিটাল জগতের সবকিছুই ডেটা দিয়ে গঠিত। ডেটা দুটি ফর্ম্যাটের হতে পারে, হয় এটি একটি সঠিক কাঠামো অনুসরণ করতে পারে বা এটি হবে না।
যে কোনো তথ্য যা কোনো ক্রম বা স্কিম বা কোনো নির্দিষ্ট কাঠামোর মধ্যে সাজানো হয় না যা অন্যদের জন্য সহজে পড়া যায় তাকে বলা হয় অসংগঠিত ডেটা।
অসংগঠিত ডেটাকে সহজে শনাক্ত করার জন্য কোনও কাঠামো বা বিন্যাস নেই। অসংগঠিত ডেটা অত্যন্ত পাঠ্য-ভিত্তিক যেমন ডেটা, তথ্য ওপেন-এন্ডেড জরিপ প্রতিক্রিয়া তবে এটি ছবি, অডিও বা ভিডিওর মতো ননটেক্সচুয়ালও হতে পারে।
আরও পড়ুন: কিভাবে PDF থেকে ডেটা বের করবেন?
অসংগঠিত তথ্য উদাহরণ কি কি?
আপনি যখন ডেটার কথা ভাবেন, তখন এমন কোনও ডেটার কথা ভাবুন যার পুনরাবৃত্তি বা স্বীকৃত প্যাটার্ন নেই এবং এটি হবে অসংগঠিত ডেটা। এটি পাঠ্য, ননটেক্সচুয়াল, মানব বা মেশিন দ্বারা তৈরি হতে পারে। এখানে অসংগঠিত ডেটার কিছু উদাহরণ রয়েছে:
টেক্সট ডেটা
ইমেল বা লিখিত আকারে যে ডেটা পাওয়া যায় তাকে টেক্সট ডেটা বলে। টেক্সট মেসেজ, লিখিত ডকুমেন্ট, ওয়ার্ড, পিডিএফ, এবং অন্যান্য ফাইল, এগুলোর মধ্যে অসংগঠিত ডেটার উদাহরণ।
মাল্টি-মিডিয়া বার্তা
এক ধরনের অসংগঠিত ডেটা হল মাল্টিমিডিয়া বার্তা। মাল্টি-মিডিয়া ডেটাতে ছবি (JPEG, PNG, GIF), অডিও বা ভিডিও ফরম্যাট থাকে। মাল্টিমিডিয়া মেসেজ হল জটিল কোডের মিশ্রণ যার একই প্যাটার্ন নেই।
সমস্ত ছবি, ভিডিও বা অডিও ফাইলগুলিকে বাইনারি কোডগুলি এনক্রিপ্ট করা যেতে পারে যা কোনও প্যাটার্ন অনুসরণ করে না এবং তাই অসংগঠিত ডেটা। আপনি এখানে কি দেখতে?
ঠিক আছে, এটি আসলে একটি লাল গাড়ির ছবি।
ইমেজ এবং ছবি বোঝার জন্য পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন এবং তাদের ডেটা সম্পূর্ণরূপে গঠিত হয় না, তাই এটিকে বলা হয় অসংগঠিত ডেটা।
ওয়েবসাইট সামগ্রী
সমস্ত ওয়েবসাইটগুলি দীর্ঘ অনুচ্ছেদ, বিক্ষিপ্ত এবং অসংগঠিত আকারে উপলব্ধ যে কোনও তথ্য দিয়ে পূর্ণ। এটি মূল্যবান তথ্য সহ এক ধরণের ডেটা কিন্তু তবুও, এটি উপযুক্ত নয় কারণ ডেটার সঠিক সংমিশ্রণ প্রয়োজন৷
সেন্সর ডেটা - আইওটি ডিভাইস
ইন্টারনেট অফ থিংস হল একটি ভৌত যন্ত্র যা এর আশেপাশের তথ্য সংগ্রহ করে এবং ডেটা ক্লাউডে ফেরত পাঠায়। IoT ডিভাইসগুলি সংবেদনশীল সেন্সর ডেটা ফেরত পাঠায় যা অসংগঠিত হতে পারে। সেনর ডেটা পাঠানোর IoT ডিভাইসের উদাহরণ হতে পারে ট্রাফিক মনিটরিং ডিভাইস, অ্যালেক্সা, গুগল হোম ইত্যাদির মতো মিউজিক ডিভাইস।
ই-মেইল
ইমেল যোগাযোগের প্রাথমিক চ্যানেলগুলির মধ্যে একটি হিসাবে ব্যবসার দ্বারা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। ইমেল আধা-কাঠামোগত বা অসংগঠিত হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। অনেক পার্সিং টুল উপলব্ধ রয়েছে যা বিশদ বুঝতে ইমেল তথ্য স্ক্র্যাপ করে।
ব্যবসার নথি
ব্যবসাগুলি পিডিএফ, ইমেল, ইনভয়েস, অর্ডার এবং আরও অনেক কিছুর মতো নথিপত্র নিয়ে কাজ করে। সমস্ত নথির বিভিন্ন কাঠামো রয়েছে। যাতে পিডিএফ থেকে ডেটা বের করুন, এবং অন্যান্য কাগজ ভিত্তিক নথি, ব্যবসা ব্যবহার করতে পারেন বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ সফ্টওয়্যার ন্যানোনেটের মত।
10,000+ ব্যবহারকারী 98%+ নির্ভুলতার সাথে অসংগঠিত ডেটাকে কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তর করতে Nanonets ব্যবহার করেন। একবার চেষ্টা করে দেখো?
স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার মধ্যে পার্থক্য কী?
বিগ ডেটা স্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা নিয়ে গঠিত। এই সমস্ত ধরণের ডেটার অনেক অফার রয়েছে। আসুন বিস্তারিতভাবে তাদের পার্থক্য কটাক্ষপাত করা যাক.
স্ট্রাকচার্ড ডেটা হল অন্য ধরনের ডেটা যা একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন অনুসরণ করে এবং চিনতে সহজ। ডেটার এই ফর্মটি RDBMS-এ উপলব্ধ এবং অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে৷ কাঠামোগত এবং অসংগঠিত উভয় ডেটার মধ্যে বর্ণনার একটি সংক্ষিপ্ত সারণী রয়েছে:
তথ্য মডেল
- অসংগঠিত ডেটা প্রায়শই বড় পিডিএফ, টেক্সট বা মাল্টিমিডিয়া ফাইলের আকারে আসে, যখন স্ট্রাকচার্ড ডেটা সুনির্দিষ্ট এবং সংগঠিত হয়।
- স্ট্রাকচার্ড ডেটার সংজ্ঞায়িত মডেল অধ্যয়ন এবং অ্যাক্সেস করা সহজ এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে।
- বড় ফাইলগুলির জন্য উল্লেখযোগ্য স্টোরেজ ক্ষমতার প্রয়োজন হয়, এটির সামঞ্জস্যযোগ্য ফাইলের আকারের কারণে স্ট্রাকচার্ড ডেটাকে আরও পছন্দনীয় করে তোলে, প্রায়শই একটি ট্যাবুলার ফর্ম্যাটে।
তথ্য বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ ডেটা প্রাসঙ্গিকতা এবং নির্ভুলতা নির্ধারণ করে।
- অসংগঠিত ডেটা অনির্ভরযোগ্য বা অস্পষ্ট জ্ঞান থাকতে পারে, যা সংগঠিত এবং সামঞ্জস্য করা হয় এমন স্ট্রাকচার্ড ডেটার বিপরীতে।
- অসংগঠিত ডেটার তুলনায় বিশ্লেষণের সহজতার কারণে স্ট্রাকচার্ড ডেটা পছন্দ করা হয়।
অনুসন্ধান যোগ্যতা
- অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন বিশৃঙ্খল হতে পারে, প্রধান পয়েন্টগুলির অনুসন্ধানকে সময়সাপেক্ষ করে তোলে।
- স্ট্রাকচার্ড ডেটা এর প্রতিষ্ঠানের কারণে সহজেই অনুসন্ধানযোগ্য।
- অসংগঠিত ডেটা তার আকার এবং বিন্যাসের কারণে বোঝা এবং অনুসন্ধান করা কঠিন হতে পারে।
দূরদর্শী বিশ্লেষণ
- অসংগঠিত ডেটার মনোযোগী বিশ্লেষণ মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রকাশ করতে পারে।
- একটি সংক্ষিপ্ত, আপ-টু-ডেট বিন্যাসে ডেটা দীর্ঘ অনুচ্ছেদের চেয়ে বেশি আগ্রহ আকর্ষণ করে।
- স্ট্রাকচার্ড ডেটা তথ্যের দ্রুত প্রমাণীকরণের অনুমতি দেয়, ব্যবহারকারীদের সময় বাঁচায়।
অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় চ্যালেঞ্জগুলি কী কী?
অসংগঠিত ডেটা অত্যন্ত দীর্ঘ আকারে আসে এবং সেই কারণেই অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন প্রয়োজন। অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় কর্মরত কর্মীদের অনেক চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হতে হয়। প্রথমত, এই ধরনের ডেটা অন্য যেকোনো ফর্মের বাল্ক টেক্সটে পাওয়া যায়, তাই এই ডেটার সাথে কাজ করতে খুব বেশি সময় লাগে। দ্বিতীয়ত, যদি ডেটা বড় ফাইলগুলিতে পাওয়া যায়, যেমনটি সম্ভবত অসংগঠিত ডেটা উপস্থাপন করে, খুব বেশি স্টোরেজ লাগে। স্ট্রাকচার্ড ডেটার গুণমান হল এটি অত্যন্ত সুনির্দিষ্ট এবং সারণী আকারে উপস্থাপন করে, তাই ডেটা নিষ্কাশন করা খুব সহজ।
আপোসকৃত প্রাসঙ্গিকতা
এটি দেখা যায় যে অসংগঠিত ডেটাতে অনেক তথ্য রয়েছে যা মূল্যবান নয় এবং অত্যন্ত ভুল এবং অপ্রাসঙ্গিক। ডেটার যথার্থতা সর্বোত্তম সম্ভাব্য উপায়ে বজায় রাখা উচিত, সেই কারণেই অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশনের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল প্রাসঙ্গিক এবং নির্ভুল ডেটার মান বজায় রাখা।
সংগ্রহস্থল
20 শতকে বিশ্বের ডিজিটালাইজেশনের সময় থেকে, ডেটা সাফল্য কম সঞ্চয়স্থান এবং আরও তথ্য দখলের সাথে আসে। অতীতে, অনেক বড় ফাইলে ডেটা সংরক্ষণ করা হত, অসংগঠিত ডেটা খুব বেশি স্টোরেজ নিচ্ছে যে এই সমস্ত পরিবর্তনগুলি মোকাবেলা করা এখন একটি চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়িয়েছে।
অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করা অনেক সময় নেয়। ডেটার জরুরীতার ক্ষেত্রে এটি আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে তথ্য বের করতে খুব বেশি সময় নেয়। এই কারণেই, ডেটা খুব বেশি সময় নেয় এবং জরুরীভাবে, ডেটা থেকে সমস্ত জ্ঞান বের করা খুব কঠিন।
ডিজিটালাইজেশনের শুরু থেকে, অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশনের চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য অনেকগুলি সরঞ্জাম তৈরি হয়েছে। সময় বাঁচাতে, এআই-বর্ধিত মাধ্যমে অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন তথ্য নিষ্কাশন সরঞ্জাম ন্যানোনেটের মতো এটি অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য কারণ এটি ডেটার জন্য পুঙ্খানুপুঙ্খ এবং সম্পূর্ণ প্রাসঙ্গিক তথ্য সরবরাহ করে। ডেটার প্রাসঙ্গিকতা খুবই গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি কর্মরত কর্মীদের এবং বিশ্লেষকদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সময় বাঁচানোর হাতিয়ার। এই ডেটা কৌশলগুলির সাহায্যে, কেউ সহজেই ডেটা থেকে মূল্যবান তথ্য ব্যাখ্যা করতে পারে।
আপনি কিভাবে ন্যানোনেট ব্যবহার করতে পারেন অসংগঠিত ডেটাকে অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে?
Nanonets হল একটি প্ল্যাটফর্ম যা ব্যবহারকারীদের অসংগঠিত ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাহায্য করার জন্য AI, ML এবং NLP কৌশল ব্যবহার করে। এটি কীভাবে অর্জন করা যায় সে সম্পর্কে এখানে একটি সরলীকৃত ধাপে ধাপে নির্দেশিকা রয়েছে:
- তথ্য সংগ্রহ: আপনার অসংগঠিত ডেটা সংগ্রহ করুন। এটি ইমেজ, টেক্সট ফাইল, পিডিএফ, ভিডিও বা অডিও ফাইলের আকারে হতে পারে।
- Nanonets এ আপলোড করুন: আপনার অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে Nanonets প্ল্যাটফর্মে আপনার অসংগঠিত ডেটা আপলোড করুন। তুমি পারবে এখানে আপনার তৈরি করুন. এটি সরাসরি বা অ্যাপে উপস্থিত API-এর মাধ্যমে করা যেতে পারে।
- একটি মডেল চয়ন বা প্রশিক্ষণ: এখন, আপনি যে নথিটি আপলোড করছেন তার উপর ভিত্তি করে একটি OCR মডেল নির্বাচন করুন৷ Nanonets অনেক ধরনের নথির জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল প্রদান করে। . আপনার ডেটা টাইপ এবং উদ্দেশ্য ফিট করে এমন একটি মডেল বেছে নিন। যদি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির কোনওটিই আপনার প্রয়োজন অনুসারে না হয়, আপনি আপনার ডেটা ব্যবহার করে একটি কাস্টম OCR মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।
- ডেটাতে মডেল প্রয়োগ করুন: আপনার মডেল প্রস্তুত হয়ে গেলে, এটি আপনার নথিতে প্রয়োগ করুন। মডেলটি আপনার নথি থেকে ডেটা বের করবে এবং টেবিল, এক্সেল, সিএসভির মতো কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তর করবে যা পড়া সহজ।
- পর্যালোচনা এবং সামঞ্জস্য: মডেলের বিশ্লেষণ থেকে ফলাফল পরীক্ষা করুন. যদি সেগুলি যথেষ্ট নির্ভুল না হয়, ফলাফলগুলি আপনার চাহিদা পূরণ না হওয়া পর্যন্ত আপনি Nanonets-এর ড্র্যাগ এবং ড্রপ প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে মডেলটিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারেন৷
- অন্তর্দৃষ্টি নিষ্কাশন: সবশেষে, অন্তর্দৃষ্টি পেতে স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহার করুন। আপনি তথ্য রপ্তানি করতে পারেন এবং অন্তর্দৃষ্টি পেতে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন।
মনে রাখবেন, নির্দিষ্ট ধরণের অসংগঠিত ডেটা এবং আপনি যে অন্তর্দৃষ্টিগুলি পেতে চান তার উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি পরিবর্তিত হতে পারে। ন্যানোনেট স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লো, শক্তিশালী ওসিআর সফ্টওয়্যার এবং নো-কোড ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের মাধ্যমে প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে।
আমরা একটি পরিবর্তনশীল যুগে বাস করছি যেখানে ডিজিটালাইজেশন ব্যবসার বৃদ্ধি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সহজ করে। অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন তার সময় সাশ্রয় এবং দ্রুত অপারেশনের কারণে বিভিন্ন প্রক্রিয়াকে সুগম করেছে।
অসংগঠিত ডেটা, মূলত কাঁচামাল, সহজ স্টোরেজের জন্য মূল্যবান তথ্য বের করার জন্য প্রক্রিয়া করা হয়। এর ট্যাবুলার ফর্ম অ্যাক্সেসযোগ্যতা বাড়ায়। ডেটা প্রশ্নগুলি ব্যবহারকারী-বান্ধব, সুগঠিত ফর্মগুলিতে সংগঠিত, অস্পষ্টতা মুক্ত, তাদের পড়া সহজ করে তোলে। উপলব্ধ বিভিন্ন ডেটা নিষ্কাশন সরঞ্জামগুলির মধ্যে, প্রতিটি সিস্টেমের দক্ষতা এবং পরিবেশগত উন্নতিতে অবদান রাখে।
অসংগঠিত তথ্য নিষ্কাশন শিল্প জুড়ে গুরুত্বপূর্ণ, তথ্য সত্যতা বজায় রাখা. উদাহরণস্বরূপ, ব্যাঙ্কিং সেক্টর ব্যবসায়িক বৃদ্ধির জন্য এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে।
বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন সরঞ্জামগুলি ডেটাকে আরও সুনির্দিষ্ট আকারে ঘনীভূত করে, তা মানব বা মেশিন দ্বারা তৈরি নির্বিশেষে, মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
শিল্প জুড়ে ব্যবসাগুলি তাদের ব্যবসায়িক নথিগুলি বোঝার জন্য এবং তাদের বিশ্লেষণে বুদ্ধিমত্তার একটি অতিরিক্ত স্তর যুক্ত করতে অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন কৌশল ব্যবহার করছে। নীচের চিত্রটি বিভিন্ন শিল্পে অসংগঠিত ডেটা ব্যবহারের আবির্ভাব দেখায়।
[উৎস: টিসিএস স্টাডি]
বিভিন্ন শিল্প কীভাবে ন্যানোনেটের মতো বুদ্ধিমান ডকুমেন্ট প্রসেসিং প্ল্যাটফর্মগুলিকে অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশন এবং তাদের উত্পাদনশীলতা বাড়ানোর জন্য ব্যবহার করছে তার কিছু উদাহরণ এখানে রয়েছে।
ব্যাংক
ব্যাঙ্ক ব্যবহার করে IDP প্ল্যাটফর্ম দাবি, গ্রাহক ফর্ম, কেওয়াইসি নথি, কল রেকর্ড, আর্থিক প্রতিবেদন এবং আরও অনেক কিছুর মতো অসংগঠিত ডেটা উত্স থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে।
আরও পড়ুন: ব্যাংকিংয়ে আরপিএ এবং ব্যাংকিং অটোমেশন
বীমা
বীমা একটি ব্যাপকভাবে নিয়ন্ত্রিত শিল্প। বীমা দাবি প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপে ডকুমেন্ট যাচাইকরণ এবং পরিচয় যাচাইকরণ করতে হবে। বীমা সংস্থাগুলি স্বয়ংক্রিয় নথি প্রক্রিয়াকরণ প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে দাবি প্রক্রিয়া, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, এবং নিয়ম-ভিত্তিক অন্যান্য ফাংশনগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে। বীমা দাবি প্রক্রিয়ায় অনেক অসংগঠিত ডেটা থাকে। অসংগঠিত তথ্য নিষ্কাশন Nanonets-এর মতো AI-বর্ধিত প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহার করে বীমা দাবির প্রক্রিয়াকে সহজ করে তোলে কারণ এটি ছবি, PDF, ভিডিও, অডিও ইত্যাদি থেকে নির্বাচিত ডেটা নিষ্কাশনের অনুমতি দেয়।
আরও পড়ুন: বীমা অটোমেশন, বীমা ওসিআর, এবং বীমায় RPA
স্বাস্থ্য
ব্যতিক্রমী রোগীর অভিজ্ঞতা প্রদান করা আরও ভাল পরিষেবা প্রদান, রোগীর অপেক্ষার সময় হ্রাস করা এবং কর্মীদের অতিরিক্ত কাজ না করা নিশ্চিত করা। ব্যবহার IDP প্ল্যাটফর্ম গ্রাহকের ডেটার ভয়েস, রোগীর সমীক্ষা, ইএইচআর, গ্রাহকের অভিযোগ, নিয়ন্ত্রক ওয়েবসাইট এবং সাহিত্য পর্যালোচনার মতো অসংগঠিত ডেটা উত্স থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে স্বাস্থ্যসেবাকে আরও ভাল রোগীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে।
আরও পড়ুন: স্বাস্থ্যসেবা অটোমেশন এবং স্বাস্থ্যসেবা এআই
আবাসন
রিয়েল এস্টেট কোম্পানী একই সময়ে একাধিক ব্যক্তির সাথে লেনদেন করে যেমন গ্রাহক, বিল্ডার, ভাড়াটে, বিক্রেতা, প্রতিযোগী এবং সম্পত্তির মালিক। স্বয়ংক্রিয় ডকুমেন্ট প্রসেসিং সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে রিয়েল এস্টেট প্রতিষ্ঠানগুলিকে উল্লিখিত স্টেকহোল্ডারদের সমৃদ্ধ প্রোফাইল তৈরি করতে এবং ভাড়া ইজারা, চুক্তি, সম্পত্তি মূল্যায়নের কাগজপত্র ইত্যাদির মতো অসংগঠিত ডেটা উত্স থেকে ডেটা নিষ্কাশনকে প্রবাহিত করতে সহায়তা করতে পারে।
উপসংহার
ডেটা হল নতুন তেল। যে ব্যবসাটি অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশনে দক্ষতা অর্জন করে তা এন্টারপ্রাইজ ডেটার সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে পারে। Nanonets এন্টারপ্রাইজগুলিকে তাদের নথি প্রক্রিয়াকরণ স্বয়ংক্রিয় করার অনুমতি দেয় এবং যে কোনো ধরনের নথি থেকে স্মার্টলি ডেটা বের করতে পারে।
ন্যানোনেটস অনলাইন ওসিআর এবং ওসিআর এপিআই অনেক আকর্ষণীয় আছে ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন tটুপি আপনার ব্যবসায়ের পারফরম্যান্সকে অনুকূল করতে পারে, ব্যয় বাঁচায় এবং বৃদ্ধি বাড়াতে পারে। খুঁজে বের কর Nanonets- এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে কীভাবে আপনার পণ্য প্রয়োগ করতে পারে।
FAQ
অসংগঠিত ডেটা ব্যবহার করার সুবিধাগুলি কী কী?
অসংগঠিত ডেটা বোঝা, ব্যাখ্যা করা এবং সরাসরি ব্যবহার করা কঠিন, তবে এটিই একমাত্র জিনিস নয়। অসংগঠিত ডেটা ব্যবহারের অনেক সুবিধা রয়েছে, যা নীচে উল্লেখ করা হয়েছে:
কোন ফিক্সড ফরম্যাট নেই
অসংগঠিত ডেটা সমস্ত ফর্ম্যাট এবং আকারের ডেটা সমর্থন করে। সঠিক ক্রম নেই এমন যেকোন ধরণের ডেটাকে অসংগঠিত ডেটা হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। এটি ডেটার প্রকারের দিগন্ত প্রসারিত করতে কার্যকর হতে পারে।
কোনো স্কিমা নেই
উপরে আলোচনা করা হয়েছে, অসংগঠিত ডেটার কোন নির্দিষ্ট ক্রম নেই এবং এটির কোন নির্দিষ্ট স্কিমাও নেই। এটি বেশিরভাগ অংশের জন্য অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশনকে কঠিন করে তোলে।
নমনীয়তা
প্রদত্ত অসংগঠিত ডেটার কোনও কাঠামো নেই, এটির যে কোনও বিন্যাস থাকতে পারে। এটি গঠনের দিক থেকে এটিকে তরল করে তোলে।
পোর্টেবল এবং স্কেলেবল
সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা বেশি বহনযোগ্য এবং মাপযোগ্য।
ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন প্রচুর
প্রদত্ত যে এন্টারপ্রাইজের 80%, কোম্পানির ডেটা অসংগঠিত, এই ডেটার জন্য প্রচুর অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। অসংগঠিত এন্টারপ্রাইজ ডেটা বিভিন্ন ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। যেমন, উপস্থাপনা, কোম্পানির ভিডিও, গ্রাহকের প্রোফাইল বোঝা ইত্যাদি।
কীভাবে কাঠামোগত ডেটাকে কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তর করবেন?
বড় এবং ভারী ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় একটি ব্যস্ত কাজ হতে পারে। সময় বাঁচাতে এবং ডেটার মৌলিকতা এবং নির্ভুলতা বজায় রাখতে, এটি এমন পরিমাণে সংক্ষিপ্ত করা উচিত যাতে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় তথ্য অবশিষ্ট থাকে। অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশনের বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে এবং এর তাত্পর্য উপরে প্রদত্ত সমস্ত তথ্য দ্বারা দেখানো হয়েছে। কাঠামোগত এবং অসংগঠিত মধ্যে পার্থক্য তথ্য সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ সূত্র দেয়। কাঠামোবিহীন ডেটাকে স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে রূপান্তর করতে আপনি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
ধাপ 1: মনের মধ্যে একটি পরিষ্কার লক্ষ্য রাখুন
পরিমাপযোগ্য লক্ষ্যগুলির একটি সেট ছাড়া কোনও প্রকল্প কখনই শুরু করা উচিত নয়। আপনি কী অন্তর্দৃষ্টি পেতে চান তার শেষ লক্ষ্য সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণার সাথে, পরবর্তী পদক্ষেপগুলি চূড়ান্ত করা আরও সহজ হয়ে যায়।
ধাপ 2: ডেটা উত্স চূড়ান্ত করুন
ডেটা সর্বত্র রয়েছে। কিন্তু, রূপান্তর দিয়ে শুরু করতে, আপনার অসংগঠিত ডেটা আঁকতে আপনাকে ডেটা উত্সগুলি সনাক্ত করতে হবে। বিভিন্ন তথ্য উৎসের জন্য ডেটা নিষ্কাশন কৌশল ভিন্ন হবে। ন্যানোনেট ব্যবহারকারীদের জিমেইল, ড্রপ বক্স, আউটলুক, ডেস্কটপ ইত্যাদির মতো একাধিক উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে দেয়।
বড় পিডিএফ ফাইল, ছবি এবং অন্যান্য টেক্সট ফর্ম থেকে ডেটা বের করা যায়।
ধাপ 3: ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন
তৃতীয় ধাপ হল অসংগঠিত ডেটা নিষ্কাশনের সাথে কী করতে হবে তা জানা। অসংগঠিত তথ্যের চূড়ান্ত ফলাফল সম্পর্কে বিশ্লেষকের ধারণা থাকতে হবে।
আপনি যদি ডেটা নির্বাচন করে থাকেন, তাহলে পরবর্তী ধাপ হল ডেটার ফলাফল চূড়ান্ত করা। তথ্য যদি কোনো পরিবর্তনশীল আকারে থাকে, তাহলে কোনো বিশ্লেষণ সম্পাদন করার আগে বিশ্লেষককে এটিকে মানসম্মত করতে হবে। এই বিশেষ ধাপে পরবর্তী ধাপের জন্য ডেটা ফরম্যাট পরিষ্কার করা এবং মানসম্মত করা জড়িত।
ধাপ 4: ডেটা নিষ্কাশন প্রযুক্তি নির্বাচন করা:
ডেটা উত্সগুলি এবং ডেটা মানককরণের পদ্ধতি বোঝার পরে, এই পদক্ষেপগুলি বাস্তবায়নের জন্য আপনি যে সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করতে চান তা চূড়ান্ত করা গুরুত্বপূর্ণ৷ ন্যানোনেটের মতো IDP প্ল্যাটফর্মগুলি সংস্থাগুলিকে সংযোগ করতে, ডেটা বের করতে এবং আরও বিশ্লেষণের জন্য এটিকে মানক করতে সহায়তা করে।
বিভিন্ন সফ্টওয়্যার দ্বারা ডেটা নেওয়া হবে, পরবর্তী পদক্ষেপটি হ'ল প্রযুক্তিটি সন্ধান করা যার মাধ্যমে ডেটা সফ্টওয়্যারে স্থানান্তর করা হবে। এই উদ্দেশ্যে, একটি যুক্তিযুক্ত ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) ব্যবহার করা হয়। এই সফ্টওয়্যার এবং প্রযুক্তি সহজবোধ্য প্রযুক্তি ব্যবহার পেতে সাহায্য করে।
ধাপ 5: ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম নির্বাচন করা
ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমটি আপনি যে ধরনের প্রযুক্তি খুঁজছেন তার উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করা হয়েছে, এতে উচ্চ প্রাপ্যতা, উচ্চ-বেগ সময় এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য থাকা উচিত। রিয়েল-টাইম স্টোরেজ ক্ষমতা সহ এই সমস্ত বৈশিষ্ট্যগুলি উচ্চ স্টোরেজ সিস্টেম তৈরি করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- সম্পর্কে
- আইটি সম্পর্কে
- উপরে
- প্রবেশ
- অভিগম্যতা
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- অর্জন করা
- দিয়ে
- প্রকৃতপক্ষে
- যোগ
- নিয়মিত
- স্থায়ী
- সুবিধাদি
- আবির্ভাব
- AI
- আলেক্সা
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- পুরাপুরি
- অস্পষ্টতা
- মধ্যে
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষক
- বিশ্লেষকরা
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অন্য
- কোন
- API গুলি
- অ্যাপ্লিকেশন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- আয়োজিত
- AS
- At
- দৃষ্টি আকর্ষন
- অডিও
- প্রমাণীকরণ
- সত্যতা
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- অটোমেটেড
- উপস্থিতি
- সহজলভ্য
- পিছনে
- ব্যাংকিং
- ব্যাংকিং খাত
- ব্যাংক
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- পরিণত
- হয়ে
- আগে
- হচ্ছে
- নিচে
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- বিশাল
- বৃহত্তম
- সাহায্য
- উভয়
- বক্স
- বিল্ডার
- ব্যবসায়
- ব্যবসা দক্ষতা
- ব্যবসা
- কিন্তু
- by
- কল
- নামক
- CAN
- ধারণক্ষমতা
- গাড়ী
- মামলা
- শতাব্দী
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- চ্যানেল
- চেক
- বেছে নিন
- দাবি
- শ্রেণীবদ্ধ
- পরিস্কার করা
- পরিষ্কার
- ঘনিষ্ঠ
- মেঘ
- কোড
- সংগ্রহ করা
- সংগ্রহ
- এর COM
- আসা
- আসে
- যোগাযোগ
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- তুলনা
- প্রতিযোগীদের
- অভিযোগ
- সম্পূর্ণরূপে
- জটিল
- স্থিরীকৃত
- গঠিত
- উপসংহার
- সংযোগ করা
- ধারণ
- চুক্তি
- পরিবর্তন
- রূপান্তর
- খরচ
- পারা
- সৃষ্টি
- কঠোর
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহক তথ্য
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য ভান্ডার
- ডেটাবেস
- দিন
- লেনদেন
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- গভীর
- গভীর ডুব
- সংজ্ঞায়িত
- ডেস্কটপ
- বিস্তারিত
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ করে
- যন্ত্র
- ডিভাইস
- পার্থক্য
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- কঠিন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল ওয়ার্ল্ড
- ডিজিটাল
- সরাসরি
- আলোচনা
- do
- দলিল
- কাগজপত্র
- না
- সম্পন্ন
- আঁকা
- ড্রপ
- কারণে
- প্রতি
- আরাম
- সহজ
- সহজে
- সহজ
- দক্ষতা
- পারেন
- ইমেইল
- ইমেল
- নিয়োগ
- এনক্রিপ্ট করা
- শেষ
- বাড়ায়
- বর্ধনশীল
- যথেষ্ট
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- উদ্যোগ
- পরিবেশ
- যুগ
- মূলত
- এস্টেট
- ইত্যাদি
- থার (eth)
- কখনো
- প্রতি
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- সীমা অতিক্রম করা
- ব্যতিক্রমী
- বিস্তৃত করা
- অভিজ্ঞতা
- রপ্তানি
- অতিরিক্ত
- নির্যাস
- নিষ্কাশন
- মুখোমুখি
- তথ্য
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- ব্যক্তিত্ব
- ফাইল
- নথি পত্র
- ভরা
- চূড়ান্ত
- পাকা করা
- পরিশেষে
- আর্থিক
- আবিষ্কার
- সংস্থাগুলো
- প্রথম
- স্থায়ী
- তরল
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- ফোর্বস
- ফর্ম
- বিন্যাস
- ফর্ম
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- সংগ্রহ করা
- উত্পাদন করা
- পাওয়া
- GIF
- দাও
- জিমেইল
- লক্ষ্য
- গোল
- গুগল
- গুগল হোম
- উন্নতি
- কৌশল
- কঠিন
- আছে
- জমিদারি
- স্বাস্থ্য
- স্বাস্থ্যসেবা
- প্রচন্ডভাবে
- সাহায্য
- সাহায্য
- এখানে
- উচ্চ
- অত্যন্ত
- হোম
- দিগন্ত
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- ধারণা
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- পরিচয় যাচাইকরণ
- if
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নতি
- in
- বেঠিক
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- অর্ন্তদৃষ্টি
- উদাহরণ
- প্রতিষ্ঠান
- বীমা
- বুদ্ধিমত্তা
- বুদ্ধিমান
- বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ
- গর্ভনাটিকা
- স্বার্থ
- মজাদার
- ইন্টারফেস
- Internet
- কিছু ইন্টারনেট
- মধ্যে
- IOT
- iot ডিভাইস
- নিরপেক্ষ
- IT
- এর
- রকম
- জানা
- জ্ঞান
- কেওয়াইসি
- বড়
- স্তর
- বাম
- কম
- মত
- সাহিত্য
- জীবিত
- দীর্ঘ
- দেখুন
- খুঁজছি
- অনেক
- বজায় রাখা
- মুখ্য
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- ব্যবস্থাপনা
- ব্যবস্থাপনা পদ্ধতি
- অনেক
- উপাদান
- সম্মেলন
- উল্লিখিত
- বার্তা
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- হতে পারে
- ML
- মডেল
- মডেল
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- সেতু
- অনেক
- Multimedia
- বহু
- সঙ্গীত
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- পরবর্তী
- NLP
- না।
- এখন
- উদ্দেশ্য
- প্রাপ্ত
- OCR করুন
- ওসিআর সফটওয়্যার
- of
- অর্পণ
- প্রায়ই
- তেল
- on
- একদা
- ONE
- অনলাইন
- অনলাইন ব্যবসা
- কেবল
- অপারেশন
- অপ্টিমিজ
- or
- ক্রম
- আদেশ
- সংগঠন
- সংগঠন
- সংগঠিত
- মৌলিকত্ব
- অন্যান্য
- অন্যরা
- ফলাফল
- চেহারা
- মালিকদের
- কাগজ ভিত্তিক
- কাগজপত্র
- বিশেষ
- যন্ত্রাংশ
- গত
- রোগী
- প্যাটার্ন
- পিডিএফ
- সম্প্রদায়
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- শারীরিক
- ছবি
- মাচা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পয়েন্ট
- সম্ভব
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতাশালী
- যথাযথ
- পছন্দের
- বর্তমান
- উপস্থাপনা
- উপস্থাপন
- প্রাথমিক
- সম্ভবত
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- প্রমোদ
- প্রোফাইল
- প্রকল্প
- সঠিক
- সম্পত্তি
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- উদ্দেশ্য
- গুণ
- প্রশ্নের
- দ্রুততর
- কুইন্টিলিয়ন
- মূলদ
- কাঁচা
- RE
- পড়া
- প্রস্তুত
- বাস্তব
- আবাসন
- প্রকৃত সময়
- সত্যিই
- চেনা
- রেকর্ড
- লাল
- হ্রাস
- নিয়মিত
- নিয়ন্ত্রিত
- নিয়ন্ত্রক
- প্রাসঙ্গিকতা
- প্রাসঙ্গিক
- বিশ্বাসযোগ্য
- দেহাবশেষ
- ভাড়া
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- গবেষণা
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলাফল
- প্রকাশ করা
- এখানে ক্লিক করুন
- ধনী
- ঝুঁকি
- ঝুকি ব্যবস্থাপনা
- মোটামুটিভাবে
- s
- একই
- সংরক্ষণ করুন
- রক্ষা
- মাপযোগ্য
- বিক্ষিপ্ত
- পরিকল্পনা
- বৈজ্ঞানিক গবেষণা
- সার্চ
- দ্বিতীয়
- সেক্টর
- দেখ
- দেখা
- নির্বাচিত
- নির্বাচন
- নির্বাচক
- পাঠান
- পাঠানোর
- পাঠায়
- অনুভূতি
- সংবেদনশীল
- ক্রম
- সেবা
- সেট
- সংক্ষিপ্ত
- সংক্ষিপ্ত
- উচিত
- প্রদর্শিত
- শো
- তাত্পর্য
- গুরুত্বপূর্ণ
- অনুরূপ
- সরলীকৃত
- আয়তন
- মাপ
- So
- সফটওয়্যার
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- নির্দিষ্ট
- দণ্ড
- অংশীদারদের
- প্রমিতকরণ
- শুরু
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- স্টোরেজ
- অকপট
- কৌশল
- স্ট্রিমলাইন
- স্ট্রিমলাইনড
- গঠন
- কাঠামোবদ্ধ
- কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা
- অধ্যয়ন
- সাফল্য
- এমন
- মামলা
- সমর্থন
- বিস্ময়কর
- পার্শ্ববর্তী
- জরিপ
- পদ্ধতি
- টেবিল
- গ্রহণ করা
- লাগে
- গ্রহণ
- কার্য
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- শর্তাবলী
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তথ্য
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- জিনিস
- কিছু
- মনে
- তৃতীয়
- এই
- সর্বত্র
- সময়
- সময় অপগিত হয় এমন
- বার
- থেকে
- অত্যধিক
- গ্রহণ
- টুল
- সরঞ্জাম
- ট্রাফিক
- রেলগাড়ি
- স্থানান্তরিত
- রূপান্তরিত
- চেষ্টা
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অসদৃশ
- আনলক
- পর্যন্ত
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- আপলোড
- চাড়া
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী ইন্টারফেস
- ব্যবহারকারী বান্ধব
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- দামি
- মূল্যবান তথ্য
- মাননির্ণয়
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- বিক্রেতারা
- প্রতিপাদন
- খুব
- মাধ্যমে
- ভিডিও
- Videos
- কণ্ঠস্বর
- অপেক্ষা করুন
- প্রয়োজন
- ছিল
- উপায়..
- we
- ওয়েবসাইট
- কি
- কখন
- কিনা
- যে
- যখন
- কেন
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- শব্দ
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- বিশ্ব
- would
- লিখিত
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet