Daten sind die Lebensader aller Online-Unternehmen und der Art und Weise, wie wir interagieren.
Jeden Tag erstellen wir grob 2.5 Billionen Bytes von Dateien. Das ist eine Menge. Was aber überrascht, ist das 90 % dieser Daten ist unstrukturiert.
Es hat keine besondere Struktur. Um die Daten zu verstehen, müssen wir also wirklich verstehen, wie man mit unstrukturierten Daten umgeht.
Lassen Sie uns ohne weiteres tief in unstrukturierte Daten eintauchen.
Was sind unstrukturierte Daten?
Alles in dieser digitalen Welt besteht aus Daten. Daten können in zwei Formaten vorliegen, entweder können sie einer richtigen Struktur folgen oder nicht.
Alle Informationen, die nicht in einer Reihenfolge, einem Schema oder einer bestimmten Struktur angeordnet sind, die es anderen leicht macht, sie zu lesen, werden als unstrukturierte Daten bezeichnet.
Unstrukturierte Daten haben keine Struktur oder kein Format, um sie leicht erkennbar zu machen. Unstrukturierte Daten sind stark textbasiert wie Daten, Fakten und Antworten auf offene Umfragen, können aber auch nicht textuell sein wie Bilder, Audio oder Video.
Mehr lesen: Wie extrahiere ich Daten aus PDF?
Was sind die Beispiele für unstrukturierte Daten?
Wenn Sie an Daten denken, denken Sie an jede Art von Daten, die kein sich wiederholendes oder erkennbares Muster aufweisen, und das wären unstrukturierte Daten. Es kann textuell, nicht-textuell, menschlich oder maschinell generiert sein. Hier sind einige Beispiele für unstrukturierte Daten:
Textdaten
Als Textdaten werden die Daten bezeichnet, die in einer E-Mail oder in schriftlicher Form vorliegen. Textnachrichten, schriftliche Dokumente, Word, PDFs und andere Dateien sind Beispiele für unstrukturierte Daten.
Multimedia-Nachrichten
Eine Art unstrukturierter Daten sind Multimedia-Nachrichten. Multimediadaten umfassen Bilder (JPEG, PNG, GIF), Audio- oder Videoformate. Multimedia-Nachrichten sind eine Mischung aus komplexem Code, der kein ähnliches Muster aufweist.
Alle Bilder, Videos oder Audiodateien können verschlüsselte Binärcodes sein, die keinem Muster folgen und daher unstrukturierte Daten sind. Was siehst du hier?
Nun, es ist eigentlich ein Bild eines roten Autos.
Die Bilder und Bilder müssen beobachtet werden, um sie zu verstehen, und ihre Daten sind nicht vollständig zusammengesetzt, deshalb werden sie als unstrukturierte Daten bezeichnet.
Inhalt der Webseite
Alle Websites sind mit Informationen gefüllt, die in Form von langen Absätzen, verstreuten und unorganisierten Formularen verfügbar sind. Dies ist eine Art von Daten mit wertvollen Informationen, aber dennoch nicht würdig, da die richtige Zusammensetzung der Daten erforderlich ist.
Sensor Data - IoT devices
Das Internet der Dinge ist ein physisches Gerät, das Informationen über seine Umgebung sammelt und die Daten zurück an die Cloud sendet. IoT-Geräte senden sensible Sensordaten zurück, die unstrukturiert sein können. Beispiele für IoT-Geräte, die Sensordaten senden, könnten Verkehrsüberwachungsgeräte, Musikgeräte wie Alexa, Google Home usw. sein.
E-Mail wird von Unternehmen häufig als einer der wichtigsten Kommunikationskanäle verwendet. E-Mails können als halbstrukturiert oder unstrukturiert klassifiziert werden. Es sind viele Parsing-Tools verfügbar, die die E-Mail-Informationen auswerten, um die Details zu verstehen.
Geschäftsdokumente
Unternehmen befassen sich mit Dokumenten verschiedener Art, wie PDFs, E-Mails, Rechnungen, Bestellungen und mehr. Alle Dokumente haben unterschiedliche Strukturen. Um zu Daten aus PDFs extrahierenund andere papierbasierte Dokumente, die Unternehmen verwenden können intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware wie Nanonets.
Über 10,000 Benutzer nutzen Nanonets, um unstrukturierte Daten mit einer Genauigkeit von über 98 % in strukturierte Daten umzuwandeln. Versuche es?
Was ist der Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten?
Big Data umfasst strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. All diese Arten von Daten haben viel zu bieten. Schauen wir uns ihre Unterschiede im Detail an.
Strukturierte Daten sind eine andere Art von Daten, die einem bestimmten Muster folgen und leicht zu erkennen sind. Diese Form von Daten ist in RDBMS verfügbar und hat viele Anwendungen. Es gibt eine kurze Tabelle mit Beschreibungen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten:
Datenmodell
- Unstrukturierte Daten liegen häufig in Form großer PDFs, Text- oder Multimediadateien vor, während strukturierte Daten präzise und organisiert sind.
- Das definierte Modell strukturierter Daten ermöglicht ein einfaches und zuverlässiges Studium und Zugriff.
- Große Dateien erfordern eine erhebliche Speicherkapazität, weshalb strukturierte Daten aufgrund ihrer anpassbaren Dateigröße, oft im Tabellenformat, wünschenswerter sind.
Datenanalyse
- Die Analyse bestimmt die Relevanz und Genauigkeit der Daten.
- Unstrukturierte Daten können im Gegensatz zu strukturierten Daten, die organisiert und angepasst sind, unzuverlässiges oder mehrdeutiges Wissen enthalten.
- Strukturierte Daten werden aufgrund der einfacheren Analyse im Vergleich zu unstrukturierten Daten bevorzugt.
Auffindbarkeit
- Die unstrukturierte Datenextraktion kann chaotisch sein und die Suche nach wichtigen Punkten zeitaufwändig machen.
- Strukturierte Daten sind aufgrund ihrer Organisation leicht durchsuchbar.
- Unstrukturierte Daten können aufgrund ihrer Größe und ihres Formats schwer zu verstehen und zu durchsuchen sein.
Visionäre Analyse
- Die gezielte Analyse unstrukturierter Daten kann wertvolle Erkenntnisse liefern.
- Daten in einem kurzen, aktuellen Format wecken mehr Interesse als lange Absätze.
- Strukturierte Daten ermöglichen eine schnellere Authentifizierung von Informationen und sparen Benutzern Zeit.
Was sind die Herausforderungen bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten?
Die unstrukturierten Daten liegen in sehr langer Form vor, weshalb eine Extraktion unstrukturierter Daten erforderlich ist. Bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten stehen die Mitarbeiter vor vielen Herausforderungen. Erstens ist diese Art von Daten in einem Massentext oder in irgendeiner anderen Form verfügbar, weshalb es zu lange dauert, diese Daten zu bearbeiten. Zweitens, wenn die Daten in großen Dateien verfügbar sind, wie es höchstwahrscheinlich bei unstrukturierten Daten der Fall ist, wird zu viel Speicherplatz benötigt. Die Qualität der strukturierten Daten besteht darin, dass sie in sehr präziser und tabellarischer Form dargestellt werden, weshalb die Extraktion der Daten sehr einfach ist.
Eingeschränkte Relevanz
Es ist ersichtlich, dass unstrukturierte Daten viele Informationen enthalten, die nicht wertvoll und höchst ungenau und irrelevant sind. Die Genauigkeit der Daten sollte auf bestmögliche Weise aufrechterhalten werden, weshalb die größte Herausforderung bei der Extraktion unstrukturierter Daten darin besteht, die Qualität relevanter und genauer Daten intakt zu halten.
Lagerung
Seit der Digitalisierung der Welt im 20. Jahrhundert geht der Datenerfolg mit der Belegung von weniger Speicherplatz und mehr Informationen einher. In der Vergangenheit wurden Daten in vielen großen Dateien gespeichert, die unstrukturierten Daten nehmen zu viel Speicherplatz in Anspruch, sodass es jetzt zu einer Herausforderung geworden ist, mit all diesen Änderungen umzugehen.
Der Umgang mit unstrukturierten Daten ist sehr zeitaufwändig. Es hat zu lange gedauert, Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren, wenn es um die Dringlichkeit der Daten geht. Aus diesem Grund haben die Daten zu lange gedauert und es ist sehr schwierig, das gesamte Wissen aus den Daten zu extrahieren.
Seit Beginn der Digitalisierung sind viele Tools entstanden, um die Herausforderungen der unstrukturierten Datenextraktion zu bewältigen. Um Zeit zu sparen, wird die unstrukturierte Datenextraktion per KI verbessert Tools zur Datenextraktion wie Nanonets ist sehr zuverlässig, da es gründliche und insgesamt relevante Informationen für Daten liefert. Die Relevanz der Daten ist sehr wichtig, da sie ein wichtiges zeitsparendes Werkzeug für die Mitarbeiter und Analysten darstellen. Mit diesen Datenstrategien lassen sich wertvolle Informationen aus den Daten leicht interpretieren.
Wie können Sie Nanonets nutzen, um unstrukturierte Daten in Erkenntnisse umzuwandeln?
Nanonets is a platform that employs AI, ML & NLP techniques to help users derive insights from unstructured data. Here's a simplified step-by-step guide on how to achieve this:
- Datensammlung: Sammeln Sie Ihre unstrukturierten Daten. Dies kann in Form von Bildern, Textdateien, PDFs, Videos oder Audiodateien erfolgen.
- Auf Nanonets hochladen: Laden Sie Ihre unstrukturierten Daten mit Ihrem Konto auf die Nanonets-Plattform hoch. Du kannst Erstellen Sie hier Ihr eigenes. Dies kann direkt oder über in der App vorhandene APIs erfolgen.
- Wählen oder trainieren Sie ein Modell: Now, based on the document that you're uploading, select an OCR model. Nanonets provides pre-trained models for many document types. . Choose a model that fits your data type and objective. If none of the pre-trained models suit your needs, you can train a custom OCR model using your data.
- Modell auf Daten anwenden: Sobald Ihr Modell fertig ist, wenden Sie es auf Ihre Dokumente an. Das Modell extrahiert Daten aus Ihren Dokumenten und konvertiert sie in ein strukturiertes Format wie Tabelle, Excel oder CSV, das leichter zu lesen ist.
- Überprüfen und anpassen: Check the results from the model's analysis. If they aren't accurate enough, you can fine-tune the model by using Nanonets' drag and drop platform until the results meet your needs.
- Erkenntnisse extrahieren: Abschließend nutzen Sie die strukturierten Daten, um Erkenntnisse abzuleiten. Sie können die Daten exportieren und Datenanalysen durchführen, um Erkenntnisse abzuleiten.
Bedenken Sie, dass die spezifischen Schritte je nach Art der unstrukturierten Daten und den Erkenntnissen, die Sie gewinnen möchten, variieren können. Nanonets kann den Prozess mit automatisierten Arbeitsabläufen, leistungsstarker OCR-Software und einer Benutzeroberfläche ohne Code automatisieren.
We're living in a transformative era where digitalization simplifies business growth and decision-making. Unstructured data extraction has streamlined various processes due to its time-saving and fast operation.
Unstrukturierte Daten, im Wesentlichen Rohmaterial, werden verarbeitet, um wertvolle Informationen für eine einfache Speicherung zu extrahieren. Die tabellarische Form erleichtert die Zugänglichkeit. Datenabfragen sind in benutzerfreundlichen, gut strukturierten Formen organisiert, die keine Mehrdeutigkeiten aufweisen und somit leicht lesbar sind. Jedes der verschiedenen verfügbaren Datenextraktionstools trägt zur Systemeffizienz und Verbesserung der Umwelt bei.
Die Extraktion unstrukturierter Daten ist branchenübergreifend von entscheidender Bedeutung, um die Datenauthentizität aufrechtzuerhalten. Beispielsweise nutzt der Bankensektor diese Instrumente für das Geschäftswachstum.
In scientific research, unstructured data extraction tools condense data into a more precise form, irrespective of whether it's human or machine-generated, providing valuable insights.
Unternehmen aller Branchen nutzen unstrukturierte Datenextraktionstechniken, um ihre Geschäftsdokumente zu verstehen und ihren Analysen eine zusätzliche Ebene an Intelligenz hinzuzufügen. Die folgende Abbildung zeigt das Aufkommen der Verwendung unstrukturierter Daten in verschiedenen Branchen.
[Quelle: TCS-Studie]
Hier sind einige Beispiele dafür, wie verschiedene Branchen intelligente Dokumentenverarbeitungsplattformen wie Nanonets für die Extraktion unstrukturierter Daten und zur Steigerung ihrer Produktivität nutzen.
Banken
Banken verwenden IDP-Plattformen um Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie Forderungen, Kundenformularen, KYC-Dokumenten, Anrufaufzeichnungen, Finanzberichten und mehr zu extrahieren.
Mehr lesen: RPA im Bankwesen und Bankautomatisierung
Versicherungen
Versicherungen sind eine stark regulierte Branche. Es muss bei jedem Schritt des Versicherungsanspruchsprozesses eine Dokumentenprüfung und Identitätsprüfung durchführen. Versicherungsunternehmen nutzen automatisierte Dokumentenverarbeitungsplattformen, um Schadenprozesse, Risikomanagement und andere regelbasierte Funktionen zu automatisieren. Der Versicherungsanspruchsprozess enthält viele unstrukturierte Daten. Unstrukturierte Datenextraktion Durch die Verwendung von KI-gestützten Plattformen wie Nanonets wird die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen vereinfacht, da eine selektive Datenextraktion aus Bildern, PDFs, Videos, Audios usw. möglich ist.
Mehr lesen: Versicherungsautomatisierung, Versicherungs-OCR und RPA in der Versicherung
Gesundheit
Die Bereitstellung einer außergewöhnlichen Patientenerfahrung dreht sich darum, einen besseren Service zu bieten, die Wartezeiten der Patienten zu verkürzen und sicherzustellen, dass das Personal nicht überlastet wird. Verwenden IDP-Plattform Das Extrahieren von Erkenntnissen aus unstrukturierten Datenquellen wie der Stimme von Kundendaten, Patientenbefragungen, EHRs, Kundenbeschwerden, behördlichen Websites und Literaturrecherchen hilft dem Gesundheitswesen, eine bessere Patientenerfahrung zu gewährleisten.
Mehr lesen: Automatisierung im Gesundheitswesen und KI im Gesundheitswesen
Real Estate
Immobilienunternehmen handeln gleichzeitig mit mehreren Personen wie Kunden, Bauherren, Mietern, Verkäufern, Konkurrenten und Immobilieneigentümern. Die Verwendung einer automatisierten Dokumentenverarbeitungssoftware kann Immobilieninstituten dabei helfen, reichhaltige Profile der genannten Interessengruppen zu erstellen und die Datenextraktion aus unstrukturierten Datenquellen wie Mietverträgen, Verträgen, Immobilienbewertungspapieren usw. zu rationalisieren.
Zusammenfassung
Daten sind das neue Öl. Das Unternehmen, das die Extraktion unstrukturierter Daten beherrscht, kann das volle Potenzial von Unternehmensdaten freisetzen. Nanonets ermöglichen es Unternehmen, ihre Dokumentenverarbeitung zu automatisieren und Daten aus jeder Art von Dokument intelligent zu extrahieren.
Nanonetze Online-OCR & OCR-API habe viele interessante Anwendungsfälle tDies könnte Ihre Geschäftsleistung optimieren, Kosten sparen und das Wachstum fördern. Finden Sie heraus wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.
FAQ
Welche Vorteile bietet die Verwendung unstrukturierter Daten?
Unstrukturierte Daten sind schwer zu verstehen, zu interpretieren und direkt zu nutzen, aber das ist nicht das Einzige. Die Verwendung unstrukturierter Daten bietet viele Vorteile, wie im Folgenden erwähnt:
Kein festes Format
Unstrukturierte Daten unterstützen Daten aller Formate und Größen. Jede Art von Daten, die keine richtige Reihenfolge haben, können als unstrukturierte Daten klassifiziert werden. Es kann sinnvoll sein, den Horizont der Datentypen zu erweitern.
Kein Schema
Wie oben diskutiert, haben unstrukturierte Daten keine feste Reihenfolge und sie haben auch kein festes Schema. Das macht die unstrukturierte Datenextraktion für die meisten Teile schwierig.
Flexibilität
Da unstrukturierte Daten keine Struktur haben, können sie jedes Format haben. Dadurch wird es strukturell flüssig.
Tragbar und skalierbar
Unstrukturierte Daten sind im Vergleich zu halbstrukturierten und strukturierten Daten besser übertragbar und skalierbar.
Viele Geschäftsanwendungen
Da 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert sind, gibt es viele Anwendungen für diese Daten. Unstrukturierte Unternehmensdaten werden für eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Geschäftsanalysen verwendet. Zum Beispiel Präsentationen, Firmenvideos, Kundenprofile verstehen etc.
Wie wandeln Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um?
Während die Arbeit mit großen und umfangreichen Daten eine hektische Aufgabe sein kann. Um Zeit zu sparen und die Originalität und Genauigkeit der Daten zu wahren, sollten diese soweit gekürzt werden, dass nur noch notwendige Informationen übrig bleiben. Die unstrukturierte Datenextraktion hat verschiedene Methoden und ihre Bedeutung wird durch alle oben bereitgestellten Informationen sehr deutlich. Der Unterschied zwischen strukturiert und unstrukturiert gibt wichtige Hinweise auf die Daten. Mit den folgenden Schritten können Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln.
Schritt 1: Habe ein klares Ziel vor Augen
Kein Projekt sollte jemals ohne eine Reihe messbarer Ziele beginnen. Mit einer klaren Vorstellung vom Endziel, welche Erkenntnisse Sie erhalten möchten, wird es einfacher, die nächsten Schritte abzuschließen.
Schritt 2: Finalisieren Sie die Datenquellen
Daten sind überall. Aber um mit der Konvertierung zu beginnen, müssen Sie die Datenquellen identifizieren, um Ihre unstrukturierten Daten zu zeichnen. Datenextraktionsstrategien wären für verschiedene Datenquellen unterschiedlich. Nanonets ermöglichen es Benutzern, Daten aus mehreren Quellen wie Gmail, Dropbox, Outlook, Desktop usw. zu sammeln.
Die Daten können aus den großen PDF-Dateien, Bildern und anderen Textformen extrahiert werden.
Schritt 3: Standardisierung der Daten
Der dritte Schritt besteht darin, zu wissen, was mit der Extraktion unstrukturierter Daten zu tun ist. Der Analyst sollte eine Vorstellung vom Endergebnis der unstrukturierten Daten haben.
Wenn Sie die Daten ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, das Ergebnis der Daten abzuschließen. Wenn die Daten in irgendeiner variablen Form vorliegen, muss der Analyst sie standardisieren, bevor eine Analyse durchgeführt werden kann. Dieser spezielle Schritt beinhaltet die Bereinigung und Standardisierung der Datenformate für die nächsten Schritte.
Schritt 4: Auswahl der Datenextraktionstechnologie:
Nachdem Sie die Datenquellen und die Methode zur Standardisierung der Daten verstanden haben, ist es wichtig, die Software fertigzustellen, die Sie für die Implementierung dieser Schritte verwenden möchten. IDP-Plattformen wie Nanonets helfen Organisationen, sich zu verbinden, Daten zu extrahieren und sie für weitere Analysen zu standardisieren.
Die Daten werden von unterschiedlicher Software übernommen, der nächste Schritt besteht darin, die Technologie zu finden, mit der die Daten an die Software übertragen werden. Dazu wird ein rationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) verwendet. Diese Software und Technologie helfen bei der unkomplizierten Nutzung der Technologie.
Schritt 5: Auswahl des Datenspeichersystems
Das Datenspeichersystem wird basierend auf der Art der Technologie ausgewählt, die Sie suchen. Es sollte über hohe Verfügbarkeit, Hochgeschwindigkeitszeit und andere Funktionen verfügen. All diese Funktionen zusammen mit der Echtzeit-Speicherkapazität machen das Hochleistungsspeichersystem aus.
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