Τα δεδομένα είναι η σωτηρία όλων των διαδικτυακών επιχειρήσεων και ο τρόπος με τον οποίο αλληλεπιδρούμε.
Κάθε μέρα, δημιουργούμε χονδρικά 2.5 byte quintillion των δεδομένων. Είναι πολύ. Αυτό όμως που προκαλεί έκπληξη είναι ότι Το 90% αυτών των δεδομένων είναι αδόμητη.
Δεν έχει κάποια ιδιαίτερη δομή. Έτσι, για να κατανοήσουμε τα δεδομένα, πρέπει πραγματικά να κατανοήσουμε πώς να αντιμετωπίσουμε τα μη δομημένα δεδομένα.
Ας εμβαθύνουμε σε μη δομημένα δεδομένα χωρίς περαιτέρω καθυστέρηση.
Τι είναι τα Μη δομημένα δεδομένα;
Τα πάντα σε αυτόν τον ψηφιακό κόσμο αποτελούνται από δεδομένα. Τα δεδομένα μπορεί να είναι δύο μορφών, είτε μπορούν να ακολουθήσουν μια σωστή δομή είτε όχι.
Οποιαδήποτε πληροφορία δεν είναι διατεταγμένη σε καμία ακολουθία ή σχήμα ή κάποια συγκεκριμένη δομή που καθιστά εύκολη την ανάγνωση για άλλους ονομάζεται μη δομημένα δεδομένα.
Τα μη δομημένα δεδομένα δεν έχουν δομή ή μορφή που να τα καθιστά εύκολα αναγνωρίσιμα. Τα αδόμητα δεδομένα βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε κείμενο, όπως τα δεδομένα, τα γεγονότα, οι απαντήσεις ανοιχτής έρευνας, αλλά μπορεί επίσης να είναι μη κειμενικά, όπως εικόνες, ήχος ή βίντεο.
Διαβάστε περισσότερα: Πώς να εξαγάγετε δεδομένα από PDF;
Ποια είναι τα παραδείγματα μη δομημένων δεδομένων;
Όταν σκέφτεστε δεδομένα, σκεφτείτε οποιοδήποτε είδος δεδομένων που δεν έχει επαναλαμβανόμενο ή αναγνωρίσιμο μοτίβο και θα ήταν μη δομημένα δεδομένα. Μπορεί να είναι κείμενο, μη κειμενικό, ανθρώπινο ή μηχανής. Ακολουθούν ορισμένα παραδείγματα μη δομημένων δεδομένων:
Δεδομένα κειμένου
Τα δεδομένα που είναι διαθέσιμα σε email ή γραπτή μορφή ονομάζονται δεδομένα κειμένου. Μηνύματα κειμένου, γραπτά έγγραφα, word, PDF και άλλα αρχεία, από αυτά, αποτελούν παράδειγμα μη δομημένων δεδομένων.
Μηνύματα πολυμέσων
Ένας τύπος μη δομημένων δεδομένων είναι τα μηνύματα πολυμέσων. Τα δεδομένα πολυμέσων περιλαμβάνουν εικόνες (JPEG, PNG, GIF), μορφή ήχου ή βίντεο. Τα μηνύματα πολυμέσων είναι ένας συνδυασμός πολύπλοκου κώδικα που δεν έχει παρόμοιο μοτίβο.
Όλες οι εικόνες, τα βίντεο ή τα αρχεία ήχου μπορούν να είναι κρυπτογραφημένοι δυαδικοί κώδικες που δεν ακολουθούν κανένα μοτίβο και επομένως είναι μη δομημένα δεδομένα. Τι βλέπετε εδώ;
Λοιπόν, είναι στην πραγματικότητα μια εικόνα ενός κόκκινου αυτοκινήτου.
Οι εικόνες και οι εικόνες χρειάζονται παρατήρηση για να κατανοηθούν και τα δεδομένα τους δεν συντίθενται πλήρως, γι' αυτό ονομάζονται μη δομημένα δεδομένα.
Περιεχόμενο ιστότοπου
Όλοι οι ιστότοποι είναι γεμάτοι με οποιαδήποτε πληροφορία είναι διαθέσιμη με τη μορφή μεγάλων παραγράφων, διάσπαρτων και ανοργάνωτων εντύπων. Πρόκειται για ένα είδος δεδομένων με πολύτιμες πληροφορίες, αλλά και πάλι δεν αξίζει γιατί απαιτείται η σωστή σύνθεση των δεδομένων.
Δεδομένα αισθητήρα - συσκευές IoT
Το Διαδίκτυο των πραγμάτων είναι μια φυσική συσκευή που συλλέγει πληροφορίες για το περιβάλλον και στέλνει τα δεδομένα πίσω στο cloud. Οι συσκευές IoT αποστέλλουν ευαίσθητα δεδομένα αισθητήρων τα οποία μπορεί να μην είναι δομημένα. Παραδείγματα συσκευών IoT που στέλνουν δεδομένα αισθητήρα θα μπορούσαν να είναι συσκευές παρακολούθησης της κυκλοφορίας, συσκευές μουσικής όπως η Alexa, το Google Home κ.λπ.
Ηλεκτρονική Διεύθυνση (Email)
Το email χρησιμοποιείται ευρέως από τις επιχειρήσεις ως ένα από τα κύρια κανάλια επικοινωνίας. Τα email μπορούν να ταξινομηθούν ως ημι-δομημένα ή μη. Υπάρχουν πολλά διαθέσιμα εργαλεία ανάλυσης που ξύνουν τις πληροφορίες email για να κατανοήσουν τις λεπτομέρειες.
Επιχειρηματικά έγγραφα
Οι επιχειρήσεις ασχολούνται με έγγραφα διαφόρων τύπων, όπως αρχεία PDF, email, τιμολόγια, παραγγελίες και άλλα. Όλα τα έγγραφα έχουν διαφορετικές δομές. Ωστε να εξαγωγή δεδομένων από PDF, και άλλα έγγραφα που βασίζονται σε χαρτί, που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι επιχειρήσεις έξυπνο λογισμικό επεξεργασίας εγγράφων όπως τα Nanonets.
10,000+ χρήστες χρησιμοποιούν Nanonets για να μετατρέψουν μη δομημένα δεδομένα σε δομημένα δεδομένα με ακρίβεια 98%+. Δοκίμασε το?
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ δομημένων και μη δομημένων δεδομένων;
Τα μεγάλα δεδομένα περιλαμβάνουν δομημένα, ημιδομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Όλα αυτά τα είδη δεδομένων έχουν πολλά να προσφέρουν. Ας ρίξουμε μια ματιά στις διαφορές τους αναλυτικά.
Τα δομημένα δεδομένα είναι ένα άλλο είδος δεδομένων που ακολουθεί ένα συγκεκριμένο μοτίβο και είναι εύκολο να αναγνωριστούν. Αυτή η μορφή δεδομένων είναι διαθέσιμη στο RDBMS και έχει πολλές εφαρμογές. Υπάρχει ένας σύντομος πίνακας περιγραφών μεταξύ δομημένων και μη δομημένων δεδομένων:
Μοντέλο δεδομένων
- Τα μη δομημένα δεδομένα έρχονται συχνά με τη μορφή μεγάλων αρχείων pdf, κειμένου ή πολυμέσων, ενώ τα δομημένα δεδομένα είναι ακριβή και οργανωμένα.
- Το καθορισμένο μοντέλο δομημένων δεδομένων καθιστά εύκολη και αξιόπιστη τη μελέτη και την πρόσβαση.
- Τα μεγάλα αρχεία απαιτούν σημαντική χωρητικότητα αποθήκευσης, καθιστώντας τα δομημένα δεδομένα πιο επιθυμητά λόγω του ρυθμιζόμενου μεγέθους του αρχείου, συχνά σε μορφή πίνακα.
Ανάλυση Δεδομένων
- Η ανάλυση καθορίζει τη συνάφεια και την ακρίβεια των δεδομένων.
- Τα μη δομημένα δεδομένα μπορεί να περιέχουν αναξιόπιστη ή διφορούμενη γνώση, σε αντίθεση με τα δομημένα δεδομένα που είναι οργανωμένα και προσαρμοσμένα.
- Τα δομημένα δεδομένα προτιμώνται λόγω της ευκολίας ανάλυσης σε σύγκριση με τα μη δομημένα δεδομένα.
δυνατότητα αναζήτησης
- Η αδόμητη εξαγωγή δεδομένων μπορεί να είναι χαοτική, καθιστώντας χρονοβόρα την αναζήτηση σημαντικών σημείων.
- Τα δομημένα δεδομένα είναι εύκολα αναζητήσιμα λόγω της οργάνωσής τους.
- Τα μη δομημένα δεδομένα μπορεί να είναι δύσκολο να κατανοηθούν και να αναζητηθούν λόγω του μεγέθους και της μορφής τους.
Οραματική Ανάλυση
- Η εστιασμένη ανάλυση μη δομημένων δεδομένων μπορεί να αποκαλύψει πολύτιμες γνώσεις.
- Τα δεδομένα σε σύντομη, ενημερωμένη μορφή προσελκύουν περισσότερο ενδιαφέρον από μακροσκελείς παραγράφους.
- Τα δομημένα δεδομένα επιτρέπουν ταχύτερο έλεγχο ταυτότητας των πληροφοριών, εξοικονομώντας χρόνο στους χρήστες.
Ποιες είναι οι προκλήσεις κατά την εργασία με μη δομημένα δεδομένα;
Τα μη δομημένα δεδομένα έρχονται σε πολύ μεγάλη μορφή και γι' αυτό είναι απαραίτητη η εξαγωγή μη δομημένων δεδομένων. Πολλές προκλήσεις αντιμετωπίζει το εργαζόμενο προσωπικό κατά την εργασία με μη δομημένα δεδομένα. Πρώτα απ 'όλα, αυτός ο τύπος δεδομένων είναι διαθέσιμος σε μαζικό κείμενο οποιασδήποτε άλλης μορφής, γι' αυτό χρειάζεται πολύς χρόνος για να γίνει με αυτά τα δεδομένα. Δεύτερον, εάν τα δεδομένα είναι διαθέσιμα σε μεγάλα αρχεία, όπως πιθανότατα παρουσιάζουν τα μη δομημένα δεδομένα, χρειάζεται πολύς χώρος αποθήκευσης. Η ποιότητα των δομημένων δεδομένων είναι ότι παρουσιάζονται σε πολύ ακριβείς και πινακοποιημένες μορφές, γι' αυτό και η εξαγωγή των δεδομένων είναι πολύ εύκολη.
Διακυβευμένη συνάφεια
Φαίνεται ότι τα μη δομημένα δεδομένα περιέχουν πολλές πληροφορίες που δεν είναι πολύτιμες και εξαιρετικά ανακριβείς και άσχετες. Η ακρίβεια των δεδομένων πρέπει να διατηρείται με τον καλύτερο δυνατό τρόπο, γι' αυτό η μεγαλύτερη πρόκληση που αντιμετωπίζει η αδόμητη εξαγωγή δεδομένων είναι να διατηρηθεί ανέπαφη η ποιότητα των σχετικών και ακριβών δεδομένων.
Αποθηκευτικός χώρος
Από την εποχή της ψηφιοποίησης του Κόσμου τον 20ο αιώνα, η επιτυχία των δεδομένων έρχεται με την κατάληψη λιγότερης αποθήκευσης και περισσότερων πληροφοριών. Στο παρελθόν, τα δεδομένα αποθηκεύονταν σε πολλά μεγάλα αρχεία, τα μη δομημένα δεδομένα καταλαμβάνουν πάρα πολύ χώρο αποθήκευσης που πλέον έχει γίνει μια πρόκληση για την αντιμετώπιση όλων αυτών των αλλαγών.
Η ενασχόληση με μη δομημένα δεδομένα είναι πολύ χρονοβόρα. Χρειάστηκε πολύς χρόνος για την εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένα δεδομένα όταν πρόκειται για τον επείγοντα χαρακτήρα των δεδομένων. Γι' αυτό, τα δεδομένα άργησαν πάρα πολύ και σε επείγουσα ανάγκη, είναι πολύ δύσκολο να εξαχθεί όλη η γνώση από τα δεδομένα.
Από την έναρξη της ψηφιοποίησης, έχουν δημιουργηθεί πολλά εργαλεία για την αντιμετώπιση των προκλήσεων της μη δομημένης εξαγωγής δεδομένων. Για εξοικονόμηση χρόνου, ενισχύθηκε η αδόμητη εξαγωγή δεδομένων μέσω AI εργαλεία εξαγωγής δεδομένων όπως το Nanonets είναι πολύ αξιόπιστο επειδή παρέχει εμπεριστατωμένες και απολύτως σχετικές πληροφορίες για δεδομένα. Η συνάφεια των δεδομένων είναι πολύ σημαντική γιατί είναι ένα σημαντικό εργαλείο εξοικονόμησης χρόνου για το εργαζόμενο προσωπικό και τους αναλυτές. Με αυτές τις στρατηγικές δεδομένων, μπορεί κανείς εύκολα να ερμηνεύσει πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα.
Πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα Nanonets για να μετατρέψετε μη δομημένα δεδομένα σε πληροφορίες;
Το Nanonets είναι μια πλατφόρμα που χρησιμοποιεί τεχνικές AI, ML & NLP για να βοηθήσει τους χρήστες να αντλήσουν πληροφορίες από μη δομημένα δεδομένα. Ακολουθεί ένας απλοποιημένος οδηγός βήμα προς βήμα για το πώς να το πετύχετε αυτό:
- Συλλογή δεδομένων: Συλλέξτε τα μη δομημένα δεδομένα σας. Αυτό μπορεί να είναι με τη μορφή εικόνων, αρχείων κειμένου, PDF, βίντεο ή αρχείων ήχου.
- Μεταφόρτωση σε Nanonets: Ανεβάστε τα μη δομημένα δεδομένα σας στην πλατφόρμα Nanonets χρησιμοποιώντας τον λογαριασμό σας. Μπορείς δημιουργήστε το δικό σας εδώ. Αυτό θα μπορούσε να γίνει απευθείας ή μέσω API που υπάρχουν στην εφαρμογή.
- Επιλέξτε ή εκπαιδεύστε ένα μοντέλο: Τώρα, με βάση το έγγραφο που ανεβάζετε, επιλέξτε ένα μοντέλο OCR. Η Nanonets παρέχει προεκπαιδευμένα μοντέλα για πολλούς τύπους εγγράφων. . Επιλέξτε ένα μοντέλο που ταιριάζει στον τύπο και τον στόχο δεδομένων σας. Εάν κανένα από τα προεκπαιδευμένα μοντέλα δεν ταιριάζει στις ανάγκες σας, μπορείτε να εκπαιδεύσετε ένα προσαρμοσμένο μοντέλο OCR χρησιμοποιώντας τα δεδομένα σας.
- Εφαρμογή μοντέλου στα δεδομένα: Μόλις το μοντέλο σας είναι έτοιμο, εφαρμόστε το στα έγγραφά σας. Το μοντέλο θα εξάγει δεδομένα από τα έγγραφά σας και θα τα μετατρέψει σε δομημένη μορφή όπως πίνακας, excel, csv που είναι πιο ευανάγνωστο.
- Αναθεώρηση και προσαρμογή: Ελέγξτε τα αποτελέσματα από την ανάλυση του μοντέλου. Εάν δεν είναι αρκετά ακριβείς, μπορείτε να ρυθμίσετε το μοντέλο χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα μεταφοράς και απόθεσης Nanonets μέχρι τα αποτελέσματα να καλύψουν τις ανάγκες σας.
- Εξαγωγή πληροφοριών: Τέλος, χρησιμοποιήστε τα δομημένα δεδομένα για να αντλήσετε πληροφορίες. Μπορείτε να εξαγάγετε τα δεδομένα και να εκτελέσετε αναλύσεις δεδομένων για να αντλήσετε πληροφορίες.
Θυμηθείτε, τα συγκεκριμένα βήματα ενδέχεται να διαφέρουν ανάλογα με τον συγκεκριμένο τύπο μη δομημένων δεδομένων και τις πληροφορίες που θέλετε να αντλήσετε. Τα Nanonets μπορούν να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία με αυτοματοποιημένες ροές εργασίας, ισχυρό λογισμικό OCR και διεπαφή χρήστη χωρίς κώδικα.
Ζούμε σε μια μεταμορφωτική εποχή όπου η ψηφιοποίηση απλοποιεί την επιχειρηματική ανάπτυξη και τη λήψη αποφάσεων. Η μη δομημένη εξαγωγή δεδομένων έχει εξορθολογίσει διάφορες διαδικασίες λόγω της εξοικονόμησης χρόνου και της γρήγορης λειτουργίας της.
Τα μη δομημένα δεδομένα, ουσιαστικά πρώτες ύλες, υποβάλλονται σε επεξεργασία για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών για εύκολη αποθήκευση. Η μορφή του σε πίνακα ενισχύει την προσβασιμότητα. Τα ερωτήματα δεδομένων οργανώνονται σε φιλικές προς το χρήστη, καλά δομημένες φόρμες, χωρίς αμφισημίες, καθιστώντας τις ευανάγνωστες. Μεταξύ των διαφόρων διαθέσιμων εργαλείων εξαγωγής δεδομένων, το καθένα συμβάλλει στην αποδοτικότητα του συστήματος και στη βελτίωση του περιβάλλοντος.
Η αδόμητη εξαγωγή δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας σε όλους τους κλάδους, διατηρώντας την αυθεντικότητα των δεδομένων. Για παράδειγμα, ο τραπεζικός τομέας χρησιμοποιεί αυτά τα εργαλεία για την ανάπτυξη των επιχειρήσεων.
Στην επιστημονική έρευνα, τα αδόμητα εργαλεία εξαγωγής δεδομένων συμπυκνώνουν τα δεδομένα σε μια πιο ακριβή μορφή, ανεξάρτητα από το αν παράγονται από ανθρώπους ή από μηχανή, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες.
Οι επιχειρήσεις σε όλους τους κλάδους χρησιμοποιούν τεχνικές εξαγωγής μη δομημένων δεδομένων για να κατανοήσουν τα επιχειρηματικά τους έγγραφα και να προσθέσουν ένα επιπλέον επίπεδο ευφυΐας στα αναλυτικά στοιχεία τους. Το παρακάτω σχήμα δείχνει την εμφάνιση της χρήσης μη δομημένων δεδομένων σε διαφορετικούς κλάδους.
[Πηγή: Μελέτη TCS]
Ακολουθούν μερικά παραδείγματα του τρόπου με τον οποίο διαφορετικές βιομηχανίες χρησιμοποιούν έξυπνες πλατφόρμες επεξεργασίας εγγράφων όπως τα Nanonets για αδόμητη εξαγωγή δεδομένων και για την ενίσχυση της παραγωγικότητάς τους.
Τράπεζες
Οι τράπεζες χρησιμοποιούν πλατφόρμες εκτοπισμένων για εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένες πηγές δεδομένων, όπως αξιώσεις, φόρμες πελατών, έγγραφα KYC, αρχεία κλήσεων, οικονομικές αναφορές και άλλα.
Διαβάστε περισσότερα: RPA στην Τραπεζική και Τραπεζικός Αυτοματισμός
Ασφάλιση
Οι ασφάλειες είναι ένας κλάδος που ρυθμίζεται σε μεγάλο βαθμό. Πρέπει να πραγματοποιεί επαλήθευση εγγράφων και επαλήθευση ταυτότητας σε κάθε βήμα των διαδικασιών ασφαλιστικών αποζημιώσεων. Οι ασφαλιστικές εταιρείες χρησιμοποιούν αυτοματοποιημένες πλατφόρμες επεξεργασίας εγγράφων για την αυτοματοποίηση των διαδικασιών αποζημίωσης, της διαχείρισης κινδύνων και άλλων λειτουργιών που βασίζονται σε κανόνες. Η διαδικασία ασφαλιστικών απαιτήσεων περιέχει πολλά μη δομημένα δεδομένα. Μη δομημένη εξαγωγή δεδομένων χρησιμοποιώντας πλατφόρμες ενισχυμένες με τεχνητή νοημοσύνη, όπως το Nanonets, διευκολύνει τη διαδικασία ασφαλιστικών απαιτήσεων, καθώς επιτρέπει την επιλεκτική εξαγωγή δεδομένων από εικόνες, PDF, βίντεο, ήχους κ.λπ.
Διαβάστε περισσότερα: Ασφαλιστικός Αυτοματισμός, Ασφαλιστικό OCR, να RPA στην Ασφάλιση
Υγεία
Η παροχή εξαιρετικής εμπειρίας στον ασθενή περιστρέφεται γύρω από την παροχή καλύτερων υπηρεσιών, τη μείωση του χρόνου αναμονής των ασθενών και τη διασφάλιση ότι το προσωπικό δεν καταπονείται υπερβολικά. Χρησιμοποιώντας Πλατφόρμα IDP η εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένες πηγές δεδομένων, όπως η φωνή των δεδομένων πελατών, οι έρευνες ασθενών, τα ΗΜΥ, τα παράπονα πελατών, οι κανονιστικοί ιστότοποι και η ανασκόπηση της βιβλιογραφίας, βοηθά το Healthcare να διασφαλίσει μια καλύτερη εμπειρία ασθενών.
Διαβάστε περισσότερα: Αυτοματοποίηση υγειονομικής περίθαλψης και AI στην υγειονομική περίθαλψη
Ακίνητα
Οι εταιρείες ακινήτων συναλλάσσονται με πολλούς ανθρώπους ταυτόχρονα, όπως πελάτες, κατασκευαστές, ενοικιαστές, πωλητές, ανταγωνιστές και ιδιοκτήτες ακινήτων. Η χρήση αυτοματοποιημένου λογισμικού επεξεργασίας εγγράφων μπορεί να βοηθήσει τα κτηματομεσιτικά ιδρύματα να δημιουργήσουν πλούσια προφίλ των αναφερόμενων ενδιαφερομένων και να εξορθολογίσουν την εξαγωγή δεδομένων από μη δομημένες πηγές δεδομένων, όπως μισθώσεις, συμβόλαια, έγγραφα αποτίμησης ακινήτων κ.λπ.
Συμπέρασμα
Τα δεδομένα είναι το νέο λάδι. Η επιχείρηση που κατέχει την εξαγωγή μη δομημένων δεδομένων μπορεί να ξεκλειδώσει το πλήρες δυναμικό των εταιρικών δεδομένων. Τα νανοδίκτυα επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να αυτοματοποιούν την επεξεργασία των εγγράφων τους και μπορούν έξυπνα να εξάγουν δεδομένα από κάθε είδους έγγραφο.
Νανοδίκτυα διαδικτυακό OCR & OCR API έχουν πολλά ενδιαφέροντα περιπτώσεις χρήσης tΤο καπέλο θα μπορούσε να βελτιστοποιήσει την απόδοση της επιχείρησής σας, να εξοικονομήσει κόστος και να αυξήσει την ανάπτυξη. Βρίσκω πώς οι θήκες χρήσης των Nanonets μπορούν να εφαρμοστούν στο προϊόν σας.
FAQ
Ποια είναι τα πλεονεκτήματα της χρήσης μη δομημένων δεδομένων;
Τα μη δομημένα δεδομένα είναι δύσκολο να κατανοηθούν, να ερμηνευτούν και να χρησιμοποιηθούν άμεσα, αλλά δεν είναι μόνο αυτό. Υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα από τη χρήση μη δομημένων δεδομένων, όπως αναφέρονται παρακάτω:
Χωρίς σταθερή μορφή
Τα μη δομημένα δεδομένα υποστηρίζουν δεδομένα όλων των μορφών και μεγεθών. Κάθε είδος δεδομένων που δεν έχει σωστή ακολουθία μπορεί να ταξινομηθεί ως μη δομημένα δεδομένα. Μπορεί να είναι χρήσιμο να διευρύνετε τον ορίζοντα των τύπων δεδομένων.
Χωρίς Σχήμα
Όπως συζητήθηκε παραπάνω, τα μη δομημένα δεδομένα δεν έχουν σταθερή ακολουθία και επίσης δεν έχουν σταθερό σχήμα. Αυτό είναι που κάνει την εξαγωγή μη δομημένων δεδομένων δύσκολη για τα περισσότερα μέρη.
Ευελιξία
Δεδομένου ότι τα μη δομημένα δεδομένα δεν έχουν δομή, μπορούν να έχουν οποιαδήποτε μορφή. Αυτό το καθιστά ρευστό από άποψη δομής.
Φορητό & Κλιμακόμενο
Τα μη δομημένα δεδομένα είναι πιο φορητά και επεκτάσιμα σε σύγκριση με τα ημι-δομημένα και δομημένα δεδομένα.
Πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές
Δεδομένου ότι το 80% των εταιρικών, εταιρικών δεδομένων δεν είναι δομημένα, υπάρχουν πολλές εφαρμογές για αυτά τα δεδομένα. Τα μη δομημένα εταιρικά δεδομένα χρησιμοποιούνται για μια ποικιλία περιπτώσεων χρήσης επιχειρηματικών αναλυτικών στοιχείων. Για παράδειγμα, παρουσιάσεις, εταιρικά βίντεο, κατανόηση των προφίλ πελατών κ.λπ.
Πώς μετατρέπονται μη δομημένα δεδομένα σε δομημένα δεδομένα;
Ενώ η εργασία με μεγάλα και ογκώδη δεδομένα μπορεί να είναι μια ταραχώδης εργασία. Για εξοικονόμηση χρόνου και για να διατηρηθεί η πρωτοτυπία και η ακρίβεια των δεδομένων, θα πρέπει να συντομευθούν σε τέτοιο βαθμό ώστε να απομένουν μόνο οι απαραίτητες πληροφορίες. Η αδόμητη εξαγωγή δεδομένων έχει διαφορετικές μεθόδους και η σημασία της φαίνεται πολύ από όλες τις πληροφορίες που παρέχονται παραπάνω. Η διαφορά μεταξύ του δομημένου και του μη δομημένου δίνει σημαντικές ενδείξεις για τα δεδομένα. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα παρακάτω βήματα για να μετατρέψετε μη δομημένα δεδομένα σε δομημένα δεδομένα.
Βήμα 1: Έχετε κατά νου έναν ξεκάθαρο στόχο
Κανένα έργο δεν πρέπει ποτέ να ξεκινά χωρίς να έχει ένα σύνολο μετρήσιμων στόχων. Με μια σαφή ιδέα του τελικού στόχου για τις πληροφορίες που θέλετε να αποκτήσετε, γίνεται ευκολότερο να ολοκληρώσετε τα επόμενα βήματα.
Βήμα 2: Οριστικοποιήστε τις πηγές δεδομένων
Τα δεδομένα είναι παντού. Ωστόσο, για να ξεκινήσετε με τη μετατροπή, πρέπει να προσδιορίσετε τις πηγές δεδομένων για να σχεδιάσετε τα μη δομημένα δεδομένα σας. Οι στρατηγικές εξαγωγής δεδομένων θα ήταν διαφορετικές για διαφορετικές πηγές δεδομένων. Τα Nanonets επιτρέπουν στους χρήστες να συλλέγουν δεδομένα από πολλαπλές πηγές όπως Gmail, drop box, outlook, desktop κ.λπ.
Τα δεδομένα μπορούν να εξαχθούν από μεγάλα αρχεία pdf, εικόνες και άλλες φόρμες κειμένου.
Βήμα 3: Τυποποίηση Δεδομένων
Το τρίτο βήμα είναι να ξέρετε τι να κάνετε με την αδόμητη εξαγωγή δεδομένων. Ο αναλυτής θα πρέπει να έχει μια ιδέα για το τελικό αποτέλεσμα των μη δομημένων δεδομένων.
Εάν έχετε επιλέξει τα δεδομένα, το επόμενο βήμα είναι να οριστικοποιήσετε το αποτέλεσμα των δεδομένων. Εάν τα δεδομένα είναι σε οποιαδήποτε μεταβλητή μορφή, ο αναλυτής πρέπει να τα τυποποιήσει πριν μπορέσει να πραγματοποιηθεί οποιαδήποτε ανάλυση. Αυτό το συγκεκριμένο βήμα περιλαμβάνει τον καθαρισμό και την τυποποίηση των μορφών δεδομένων για τα επόμενα βήματα.
Βήμα 4: Επιλογή της τεχνολογίας εξαγωγής δεδομένων:
Αφού κατανοήσετε τις πηγές δεδομένων και τη μέθοδο τυποποίησης των δεδομένων, είναι σημαντικό να οριστικοποιήσετε το λογισμικό που θέλετε να χρησιμοποιήσετε για την υλοποίηση αυτών των βημάτων. Οι πλατφόρμες IDP όπως το Nanonets βοηθούν τους οργανισμούς να συνδέονται, να εξάγουν δεδομένα και να τα τυποποιούν για περαιτέρω ανάλυση.
Τα δεδομένα θα ληφθούν από διαφορετικό λογισμικό, το επόμενο βήμα είναι να βρεθεί η τεχνολογία με την οποία τα δεδομένα θα μεταφερθούν στο λογισμικό. Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιείται ένα ορθολογικό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (RDBMS). Αυτό το λογισμικό και η τεχνολογία βοηθούν στην απλή χρήση της τεχνολογίας.
Βήμα 5: Επιλογή του συστήματος αποθήκευσης δεδομένων
Το σύστημα αποθήκευσης δεδομένων επιλέγεται με βάση τον τύπο της τεχνολογίας που αναζητάτε, θα πρέπει να έχει υψηλή διαθεσιμότητα, χρόνο υψηλής ταχύτητας και άλλα χαρακτηριστικά. Όλα αυτά τα χαρακτηριστικά μαζί με τη χωρητικότητα αποθήκευσης σε πραγματικό χρόνο κάνουν το σύστημα υψηλής αποθήκευσης.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Σχετικά
- σχετικά με αυτό
- πάνω από
- πρόσβαση
- προσιτότητα
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- ακριβής
- Κατορθώνω
- απέναντι
- πραγματικά
- προσθέτω
- ρυθμιζόμενο
- ρυθμίζεται
- πλεονεκτήματα
- έλευση
- AI
- Alexa
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- κατά μήκος
- Επίσης
- εντελώς
- Ασάφεια
- μεταξύ των
- an
- ανάλυση
- αναλυτής
- Αναλυτές
- analytics
- και
- Άλλος
- κάθε
- APIs
- app
- εφαρμογές
- Εφαρμογή
- ΕΙΝΑΙ
- γύρω
- διατεταγμένα
- AS
- At
- Προσελκύει
- ήχου
- Πιστοποίηση
- αυθεντικότητα
- αυτοματοποίηση
- Αυτοματοποιημένη
- διαθεσιμότητα
- διαθέσιμος
- πίσω
- Τράπεζες
- τραπεζικός τομέας
- Τράπεζες
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- γίνονται
- γίνεται
- πριν
- είναι
- παρακάτω
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Μεγάλος
- Μεγαλύτερη
- ώθηση
- και οι δύο
- Κουτί
- κατασκευαστές
- επιχείρηση
- επιχειρηματική απόδοση
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- κλήση
- που ονομάζεται
- CAN
- Χωρητικότητα
- αυτοκίνητο
- περιπτώσεις
- Αιώνας
- πρόκληση
- προκλήσεις
- Αλλαγές
- κανάλια
- έλεγχος
- Επιλέξτε
- αξιώσεις
- ταξινομούνται
- Καθάρισμα
- καθαρός
- Κλεισιμο
- Backup
- κωδικός
- συλλέγουν
- συλλέγει
- COM
- Ελάτε
- έρχεται
- επικοινωνούν
- Εταιρείες
- εταίρα
- σύγκριση
- ανταγωνιστές
- παραπόνων
- εντελώς
- συγκρότημα
- συγκείμενο
- περιλαμβάνει
- συμπέρασμα
- Connect
- Περιέχει
- συμβάσεις
- Μετατροπή
- μετατρέψετε
- Δικαστικά έξοδα
- θα μπορούσε να
- δημιουργία
- κρίσιμος
- έθιμο
- πελάτης
- στοιχεία πελάτη
- Πελάτες
- ημερομηνία
- Δεδομένα Analytics
- αποθήκευση δεδομένων
- βάση δεδομένων
- ημέρα
- συμφωνία
- Λήψη Αποφάσεων
- βαθύς
- βαθιά κατάδυση
- ορίζεται
- επιφάνεια εργασίας
- λεπτομέρεια
- καθέκαστα
- καθορίζει
- συσκευή
- Συσκευές
- διαφορά
- διαφορές
- διαφορετικές
- δύσκολος
- ψηφιακό
- ψηφιακό κόσμο
- ψηφιοποίηση
- κατευθείαν
- συζήτηση
- do
- έγγραφο
- έγγραφα
- κάνει
- γίνεται
- σχεδιάζω
- Πτώση
- δυο
- κάθε
- ευκολία
- ευκολότερη
- εύκολα
- εύκολος
- αποδοτικότητα
- είτε
- ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
- απασχολεί
- κρυπτογραφημένα
- τέλος
- Ενισχύει
- ενίσχυση
- αρκετά
- εξασφαλίζω
- εξασφαλίζοντας
- Εταιρεία
- επιχειρήσεις
- περιβάλλοντος
- Εποχή
- κατ 'ουσίαν,
- περιουσία
- κ.λπ.
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- ΠΑΝΤΑ
- Κάθε
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- Excel
- εξαιρετικός
- Ανάπτυξη
- εμπειρία
- εξαγωγή
- επιπλέον
- εκχύλισμα
- εξαγωγή
- αντιμετωπίζουν
- γεγονότα
- FAST
- Χαρακτηριστικά
- Εικόνα
- Αρχεία
- Αρχεία
- γεμάτο
- τελικός
- Οριστικοποιώ
- Τελικά
- οικονομικός
- Εύρεση
- επιχειρήσεις
- Όνομα
- καθορίζεται
- υγρό
- επικεντρώθηκε
- ακολουθήστε
- Εξής
- εξής
- Για
- Forbes
- μορφή
- μορφή
- μορφές
- από
- πλήρη
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- συγκεντρώνουν
- παράγουν
- παίρνω
- gif
- Δώστε
- gmail
- γκολ
- Στόχοι
- Αρχική σελίδα Google
- Ανάπτυξη
- καθοδηγήσει
- Σκληρά
- Έχω
- που έχει
- Υγεία
- υγειονομική περίθαλψη
- βαριά
- βοήθεια
- βοηθά
- εδώ
- Ψηλά
- υψηλά
- Αρχική
- ορίζοντας
- Πως
- Πώς να
- http
- HTTPS
- ανθρώπινος
- ιδέα
- προσδιορίσει
- Ταυτότητα
- Επαλήθευση ταυτότητας
- if
- εικόνα
- εικόνες
- εκτελεστικών
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- ανακριβής
- βιομηχανίες
- βιομηχανία
- πληροφορίες
- ιδέες
- παράδειγμα
- ιδρυμάτων
- ασφάλιση
- Νοημοσύνη
- Έξυπνος
- Έξυπνη επεξεργασία εγγράφων
- αλληλεπιδρούν
- τόκος
- ενδιαφέρον
- περιβάλλον λειτουργίας
- Internet
- Ίντερνετ των πραγμάτων
- σε
- IoT
- iot συσκευές
- ανεξάρτητος
- IT
- ΤΟΥ
- Είδος
- Ξέρω
- γνώση
- KYC
- large
- στρώμα
- αριστερά
- μείον
- Μου αρέσει
- λογοτεχνία
- ζουν
- Μακριά
- ματιά
- κοιτάζοντας
- Παρτίδα
- διατηρήσουν
- μεγάλες
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- διαχείριση
- σύστημα διαχείρησης
- πολοί
- υλικό
- Γνωρίστε
- που αναφέρθηκαν
- μηνύματα
- μέθοδος
- μέθοδοι
- ενδέχεται να
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- παρακολούθηση
- περισσότερο
- πλέον
- πολύ
- πολυμέσων
- πολλαπλούς
- Μουσική
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- ανάγκες
- Νέα
- επόμενη
- nlp
- Όχι.
- τώρα
- σκοπός
- αποκτήσει
- OCR
- Λογισμικό OCR
- of
- προσφορά
- συχνά
- Πετρέλαιο
- on
- μια φορά
- ONE
- διαδικτυακά (online)
- Διαδικτυακές επιχειρήσεις
- αποκλειστικά
- λειτουργία
- Βελτιστοποίηση
- or
- τάξη
- παραγγελιών
- επιχειρήσεις
- οργανώσεις
- Οργανωμένος
- πρωτοτυπία
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- Αποτέλεσμα
- θέα
- ιδιοκτήτες
- με βάση το χαρτί
- χαρτιά
- Ειδικότερα
- εξαρτήματα
- Το παρελθόν
- ασθενής
- πρότυπο
- People
- εκτελέσει
- επίδοση
- φυσικός
- Εικόνες
- πλατφόρμες
- Πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- σημεία
- δυνατός
- δυναμικού
- ισχυρός
- ανάγκη
- προτιμάται
- παρόν
- Παρουσιάσεις
- δώρα
- πρωταρχικός
- πιθανώς
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- Προϊόν
- παραγωγικότητα
- προφίλ
- σχέδιο
- κατάλληλος
- περιουσία
- παρέχεται
- παρέχει
- χορήγηση
- σκοπός
- ποιότητα
- ερωτήματα
- Πιο γρήγορα
- πεντακισεκατομμύριον
- Ορθολογική
- Ακατέργαστος
- RE
- Διάβασε
- έτοιμος
- πραγματικός
- ακίνητα
- σε πραγματικό χρόνο
- πραγματικά
- αναγνωρίζω
- αρχεία
- Red
- μείωση
- τακτικός
- ρυθμίζονται
- ρυθμιστές
- συνάφεια
- αξιόπιστος
- λείψανα
- Ενοικίαση
- Εκθέσεις
- απαιτούν
- απαιτείται
- έρευνα
- απαντήσεις
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- αποκαλύπτω
- ανασκόπηση
- Πλούσιος
- Κίνδυνος
- διαχείριση των κινδύνων
- περίπου
- s
- ίδιο
- Αποθήκευση
- οικονομία
- επεκτάσιμη
- διεσπαρμένος
- σχέδιο
- Επιστημονική έρευνα
- Αναζήτηση
- Δεύτερος
- τομέας
- δείτε
- δει
- επιλέγονται
- επιλογή
- εκλεκτικός
- στείλετε
- αποστολή
- αποστέλλει
- αίσθηση
- ευαίσθητος
- Ακολουθία
- υπηρεσία
- σειρά
- Κοντά
- συντομευθεί
- θα πρέπει να
- παρουσιάζεται
- Δείχνει
- σημασία
- σημαντικός
- παρόμοιες
- απλοποιημένη
- Μέγεθος
- μεγέθη
- So
- λογισμικό
- μερικοί
- Πηγή
- Πηγές
- συγκεκριμένες
- Προσωπικό
- ενδιαφερόμενα μέρη
- τυποποίηση
- Εκκίνηση
- Βήμα
- Βήματα
- Ακόμη
- χώρος στο δίσκο
- ειλικρινής
- στρατηγικές
- εξορθολογισμό
- εξορθολογισμένη
- δομή
- δομημένος
- δομημένα και μη δομημένα δεδομένα
- Μελέτη
- επιτυχία
- τέτοιος
- κοστούμι
- Υποστηρίζει
- εκπληκτικός
- περιβάλλων
- Έρευνες
- σύστημα
- τραπέζι
- Πάρτε
- παίρνει
- λήψη
- Έργο
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- όροι
- από
- ότι
- Η
- οι πληροφορίες
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- Εκεί.
- επομένως
- Αυτοί
- αυτοί
- πράγμα
- πράγματα
- νομίζω
- Τρίτος
- αυτό
- παντού
- ώρα
- χρονοβόρος
- φορές
- προς την
- πολύ
- πήρε
- εργαλείο
- εργαλεία
- ΚΙΝΗΣΗ στους ΔΡΟΜΟΥΣ
- Τρένο
- μεταφέρονται
- μεταμορφωτικός
- προσπαθώ
- δύο
- τύπος
- τύποι
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- διαφορετικός
- ξεκλειδώσετε
- μέχρι
- up-to-ημερομηνία
- Ανέβασμα
- επείγον
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Διεπαφής χρήστη
- φιλική προς το χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμοποιεί
- Πολύτιμος
- Πολύτιμες πληροφορίες
- Εκτίμηση
- ποικιλία
- διάφορα
- πωλητές
- Επαλήθευση
- πολύ
- μέσω
- Βίντεο
- Βίντεο
- Φωνή
- περιμένετε
- θέλω
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- ιστοσελίδες
- Τι
- Τι είναι
- πότε
- αν
- Ποιό
- ενώ
- WHY
- ευρέως
- θα
- με
- χωρίς
- λέξη
- ροές εργασίας
- εργαζόμενος
- κόσμος
- θα
- γραπτή
- εσείς
- Σας
- zephyrnet