Data on kaikkien verkkoyritysten ja vuorovaikutteemme elinehto.
Joka päivä luomme karkeasti 2.5 kvintillionia tavua tiedoista. Se on paljon. Mutta mikä ihmetyttää, on se 90% tiedoista on jäsentämätön.
Sillä ei ole mitään erityistä rakennetta. Jotta tiedoista olisi järkeä, meidän on todella ymmärrettävä, kuinka käsitellä jäsentämätöntä dataa.
Sukellaan syvälle jäsentämättömään dataan ilman pitkiä puheita.
Mitä on jäsentämätön data?
Kaikki tässä digitaalisessa maailmassa koostuu datasta. Data voi olla kahdessa muodossa, joko se voi noudattaa oikeaa rakennetta tai ei.
Strukturoimattomaksi dataksi kutsutaan kaikkea tietoa, jota ei ole järjestetty mihinkään sekvenssiin tai kaavioon tai mihinkään tiettyyn rakenteeseen, joka tekee sen helposti luettavissa muille.
Strukturoimattomalla tiedolla ei ole rakennetta tai muotoa, jotta se olisi helposti tunnistettavissa. Strukturoimaton data on pitkälti tekstipohjaista, kuten data, tosiasiat avoimet kyselyvastaukset, mutta se voi myös olla ei-tekstuaalista, kuten kuvia, ääntä tai videota.
Lue lisää: Kuinka poimia tietoja PDF-tiedostosta?
Mitkä ovat esimerkkejä jäsentämättömästä tiedosta?
Kun ajattelet dataa, ajattele kaikenlaista dataa, jolla ei ole toistuvaa tai tunnistettavaa kuviota ja joka olisi jäsentämätöntä dataa. Se voi olla tekstillistä, ei-tekstuaalista, ihmisen tai koneen luomaa. Tässä on esimerkkejä jäsentämättömästä tiedosta:
Tekstitiedot
Sähköpostissa tai kirjallisessa muodossa saatavilla olevia tietoja kutsutaan tekstitiedoiksi. Tekstiviestit, kirjalliset asiakirjat, Word, PDF-tiedostot ja muut tiedostot ovat esimerkkejä jäsentämättömästä tiedosta.
Multimediaviestit
Yksi jäsentämättömän tiedon tyyppi on multimediaviestit. Multimediadata sisältää kuvia (JPEG, PNG, GIF), ääni- tai videomuotoa. Multimediaviestit ovat sekoitus monimutkaista koodia, jolla ei ole samanlaista kuviota.
Kaikki kuvat, videot tai äänitiedostot voidaan salata binäärikoodeja, jotka eivät noudata kaavaa ja ovat siksi jäsentämätöntä dataa. Mitä näet täällä?
No, se on itse asiassa kuva punaisesta autosta.
Kuvien ja kuvien ymmärtäminen vaatii havainnointia, eikä niiden data ole täysin koottu, siksi tätä kutsutaan strukturoimattomaksi dataksi.
Verkkosivun sisältö
Kaikki verkkosivustot ovat täynnä tietoa, joka on saatavilla pitkien kappaleiden, hajallaan ja hajallaan olevien lomakkeiden muodossa. Tämä on eräänlaista dataa, jossa on arvokasta tietoa, mutta silti se ei ole arvokasta, koska vaaditaan tietojen oikea koostumus.
Sensor Data - IoT devices
Esineiden internet on fyysinen laite, joka kerää tietoa ympäristöstään ja lähettää tiedot takaisin pilveen. IoT-laitteet lähettävät takaisin arkaluontoista anturidataa, joka voi olla jäsentämätöntä. Esimerkkejä anturidataa lähettävistä IoT-laitteista voivat olla liikenteen seurantalaitteet, musiikkilaitteet, kuten Alexa, Google Home jne.
Sähköposti
Yritykset käyttävät laajalti sähköpostia yhtenä tärkeimmistä viestintäkanavista. Sähköpostit voidaan luokitella osittain jäsennellyiksi tai jäsentelemättömiksi. Saatavilla on monia jäsennystyökaluja, jotka raaputtavat sähköpostin tiedot ymmärtääkseen yksityiskohdat.
Yritysasiakirjat
Yritykset käsittelevät erityyppisiä asiakirjoja, kuten PDF-tiedostoja, sähköposteja, laskuja, tilauksia ja paljon muuta. Kaikilla asiakirjoilla on erilaiset rakenteet. Jotta poimia tietoja PDF-tiedostoistaja muut paperipohjaiset asiakirjat, joita yritykset voivat käyttää älykäs asiakirjankäsittelyohjelmisto kuten Nanonets.
Yli 10,000 98 käyttäjää käyttää Nanonetsia strukturoimattoman tiedon muuntamiseen strukturoiduksi tiedoiksi yli XNUMX %:n tarkkuudella. Kokeile?
Mitä eroa on strukturoidulla ja strukturoimattomalla tiedolla?
Big data koostuu strukturoidusta, puolistrukturoidusta ja strukturoimattomasta datasta. Kaikilla tämäntyyppisillä tiedoilla on paljon tarjottavaa. Katsotaanpa niiden eroja yksityiskohtaisesti.
Strukturoitu data on toisenlainen data, joka noudattaa tiettyä kaavaa ja on helppo tunnistaa. Tämä tietomuoto on saatavilla RDBMS:ssä ja sillä on monia sovelluksia. Siinä on lyhyt taulukko kuvauksista sekä strukturoidun että strukturoimattoman tiedon välillä:
Datamalli
- Strukturoimaton data tulee usein suurten pdf-tiedostojen, teksti- tai multimediatiedostojen muodossa, kun taas jäsennelty data on tarkkaa ja järjestettyä.
- Strukturoidun datan määritelty malli tekee siitä helpon ja luotettavan tutkia ja käyttää.
- Suuret tiedostot vaativat huomattavan tallennuskapasiteetin, mikä tekee jäsennellystä tiedosta haluttavampaa säädettävän tiedostokoon ansiosta, usein taulukkomuodossa.
Data Analysis
- Analyysi määrittää tietojen merkityksen ja tarkkuuden.
- Strukturoimaton data voi sisältää epäluotettavaa tai moniselitteistä tietoa, toisin kuin strukturoitu data, joka on järjestetty ja mukautettu.
- Strukturoitu data on parempi, koska se on helppo analysoida strukturoimattomaan dataan verrattuna.
Haettavuus
- Strukturoimaton tietojen poimiminen voi olla kaoottista, mikä tekee tärkeiden pisteiden etsimisestä aikaa vievää.
- Strukturoitu data on helposti haettavissa organisaationsa ansiosta.
- Strukturoimatonta dataa voi olla vaikea ymmärtää ja etsiä sen koon ja muodon vuoksi.
Visionäärinen analyysi
- Strukturoimattoman datan kohdennettu analysointi voi paljastaa arvokkaita oivalluksia.
- Lyhyessä, ajantasaisessa muodossa oleva data herättää enemmän kiinnostusta kuin pitkät kappaleet.
- Strukturoitu data mahdollistaa nopeamman tiedon todennuksen, mikä säästää käyttäjien aikaa.
Mitä haasteita on työskennellessäsi jäsentämättömän datan kanssa?
Strukturoimaton data tulee erittäin pitkässä muodossa ja siksi jäsentämätön data on tarpeen. Työntekijät kohtaavat monia haasteita työskennellessään strukturoimattoman datan kanssa. Ensinnäkin tämäntyyppiset tiedot ovat saatavilla massatekstina missä tahansa muussa muodossa, minkä vuoksi näiden tietojen käsittely kestää liian kauan. Toiseksi, jos tiedot ovat saatavilla suurissa tiedostoissa, kuten todennäköisimmin jäsentämätön data esittää, se vie liikaa tallennustilaa. Strukturoidun tiedon laatu on siinä, että se esitetään erittäin tarkassa ja taulukkomuodossa, minkä vuoksi tiedon poimiminen on erittäin helppoa.
Relevanssi vaarantunut
Nähdään, että jäsentämätön data sisältää paljon arvotonta tietoa ja erittäin epätarkkoja ja merkityksettömiä. Tietojen tarkkuus tulee säilyttää parhaalla mahdollisella tavalla, siksi jäsentämättömän tiedonkeruun suurin haaste on säilyttää relevantin ja tarkan tiedon laatu ennallaan.
varastointi
Maailman digitalisoitumisesta 20-luvulla lähtien datan menestys on seurannut vähemmän tallennustilaa ja enemmän tietoa. Aiemmin dataa on tallennettu moniin suuriin tiedostoihin, jäsentämätön data vie liikaa tallennustilaa, joten nyt on tullut haaste käsitellä kaikkia näitä muutoksia.
Strukturoimattoman datan käsittely vie paljon aikaa. Tietojen poimiminen jäsentämättömästä tiedosta kesti liian kauan, kun kyse on tietojen kiireellisyydestä. Tästä syystä data kesti liian kauan ja kiireellisyyden vuoksi on erittäin vaikeaa saada kaikkea tietoa tiedoista.
Digitalisaation alun jälkeen on syntynyt monia työkaluja, joilla voidaan vastata jäsentämättömän tiedonkeruun haasteisiin. Ajan säästämiseksi jäsentelemätön tiedonpoisto tekoälyn avulla on tehostettu tiedonkeruutyökalut kuten Nanonets on erittäin luotettava, koska se tarjoaa perusteellista ja täysin relevanttia tietoa datasta. Tietojen relevanssi on erittäin tärkeää, koska se on tärkeä työhenkilöstön ja analyytikoiden aikaa säästävä työkalu. Näiden datastrategioiden avulla arvokasta tietoa voidaan helposti tulkita tiedoista.
Kuinka voit käyttää Nanonetsia strukturoimattoman tiedon muuntamiseen oivalluksiksi?
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:
- Tiedonkeruu: Kerää jäsentämättömät tietosi. Tämä voi olla kuvien, tekstitiedostojen, PDF-tiedostojen, videoiden tai äänitiedostojen muodossa.
- Lataa Nanonetsiin: Lataa jäsentämättömät tietosi Nanonets-alustalle käyttämällä tiliäsi. Sinä pystyt luo omasi täällä. Tämä voidaan tehdä suoraan tai sovelluksessa olevien sovellusliittymien kautta.
- Valitse tai kouluta malli: 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.
- Käytä mallia tietoihin: Kun mallisi on valmis, käytä sitä asiakirjoissasi. Malli poimii tiedot asiakirjoistasi ja muuntaa ne strukturoituun muotoon, kuten taulukko, excel, csv, joka on helpompi lukea.
- Tarkista ja säädä: 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.
- Poimi näkemyksiä: Käytä strukturoitua dataa lopuksi oivallusten saamiseksi. Voit viedä tiedot ja suorittaa tietojen analysointia saadaksesi oivalluksia.
Muista, että tietyt vaiheet voivat vaihdella tietyn tyyppisen strukturoimattoman tiedon ja havaintojen mukaan. Nanonetit voivat automatisoida prosessin automatisoitujen työnkulkujen, tehokkaan OCR-ohjelmiston ja koodittoman käyttöliittymän avulla.
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.
Strukturoimatonta dataa, lähinnä raaka-ainetta, käsitellään arvokkaan tiedon poimimiseksi helppokäyttöistä tallennusta varten. Sen taulukkomuotoinen muoto parantaa saavutettavuutta. Tietokyselyt on järjestetty käyttäjäystävällisiin, hyvin jäsenneltyihin muotoihin, joissa ei ole epäselvyyttä, joten ne on helppo lukea. Saatavilla olevista erilaisista tiedonkeruutyökaluista jokainen edistää järjestelmän tehokkuutta ja ympäristön parantamista.
Strukturoimaton tietojen poimiminen on ratkaisevan tärkeää kaikilla toimialoilla tietojen aitouden säilyttämiseksi. Esimerkiksi pankkisektori hyödyntää näitä työkaluja liiketoiminnan kasvuun.
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.
Yritykset eri toimialoilla käyttävät strukturoimattomia tiedonkeruutekniikoita ymmärtääkseen liiketoimintaasiakirjojaan ja lisätäkseen analytiikkaansa ylimääräistä älykkyyttä. Alla olevassa kuvassa näkyy jäsentämättömän datan käytön tulo eri toimialoilla.
[Lähde: TCS-tutkimus]
Tässä on esimerkkejä siitä, kuinka eri toimialat käyttävät älykkäitä asiakirjankäsittelyalustoja, kuten Nanonetsia, järjestämättömään tiedon poimimiseen ja tuottavuuden parantamiseen.
Pankit
Pankit käyttävät IDP-alustoille poimia oivalluksia jäsentämättömistä tietolähteistä, kuten vaateista, asiakaslomakkeista, KYC-asiakirjoista, puhelutietueista, talousraporteista ja muista.
Lue lisää: RPA pankkitoiminnassa ja Pankkiautomaatio
Vakuutus
Vakuutusala on voimakkaasti säännelty ala. Sen on suoritettava asiakirjojen ja henkilöllisyyden todentaminen vakuutuskorvausprosessin jokaisessa vaiheessa. Vakuutusyhtiöt käyttävät automatisoituja asiakirjakäsittelyalustoja korvausprosessien, riskienhallinnan ja muiden sääntöihin perustuvien toimintojen automatisoimiseen. Vakuutuskorvausprosessi sisältää paljon strukturoimatonta dataa. Strukturoimaton tiedon poiminta käyttämällä tekoälyllä tehostettuja alustoja, kuten Nanonets, vakuutuskorvausprosessi on helppoa, koska se mahdollistaa tietojen valikoivan poimimisen kuvista, PDF-tiedostoista, videoista, äänistä jne.
Lue lisää: Vakuutusautomaatio, Vakuutus OCRja RPA vakuutuksissa
terveys
Poikkeuksellisen potilaskokemuksen tarjoaminen keskittyy paremman palvelun tarjoamiseen, potilaiden odotusaikojen lyhentämiseen ja sen varmistamiseen, ettei henkilöstöä työstä liikaa. Käyttämällä IDP-alusta näkemysten poimiminen jäsentämättömistä tietolähteistä, kuten asiakastietojen äänestä, potilastutkimuksista, EHR:istä, asiakasvalituksista, sääntelysivustoista ja kirjallisuuskatsauksista, auttaa Healthcarea varmistamaan paremman potilaskokemuksen.
Lue lisää: Terveydenhuollon automaatio ja AI terveydenhuollossa
kiinteistöt
Kiinteistöyhtiöt ovat tekemisissä useiden ihmisten, kuten asiakkaiden, rakentajien, vuokralaisten, myyjien, kilpailijoiden ja kiinteistöjen omistajien kanssa samanaikaisesti. Automatisoidun asiakirjankäsittelyohjelmiston käyttäminen voi auttaa kiinteistölaitoksia luomaan monipuolisia profiileja mainituista sidosryhmistä ja virtaviivaistamaan tietojen poimimista jäsentämättömistä tietolähteistä, kuten vuokrasopimuksista, sopimuksista, kiinteistöjen arviointipapereista jne.
Yhteenveto
Data on uutta öljyä. Strukturoimatonta tiedonpoistoa hallitseva yritys voi vapauttaa yritystiedon täyden potentiaalin. Nanonettien avulla yritykset voivat automatisoida asiakirjankäsittelynsä ja poimia älykkäästi tietoja kaikista asiakirjoista.
Nanonetit online-OCR- ja OCR-sovellusliittymä on monia mielenkiintoisia Käytä koteloita thattu voisi optimoida liiketoimintasi suorituskyvyn, säästää kustannuksia ja vauhdittaa kasvua. Selvittää miten Nanonetsin käyttötapaukset voivat koskea tuotettasi.
FAQ
Mitä etuja strukturoimattoman datan käytöstä on?
Strukturoimatonta dataa on vaikea ymmärtää, tulkita ja käyttää suoraan, mutta se ei ole ainoa asia. Strukturoimattoman tiedon käyttämisessä on monia etuja, kuten alla mainitaan:
Ei kiinteää muotoa
Strukturoimaton data tukee kaikenmuotoisia ja -kokoisia tietoja. Kaikenlainen data, jolla ei ole oikeaa järjestystä, voidaan luokitella strukturoimattomaksi dataksi. Voi olla hyödyllistä laajentaa tietotyyppien horisonttia.
Ei kaavaa
Kuten edellä on käsitelty, jäsentämättömällä tiedolla ei ole kiinteää järjestystä eikä sillä ole myöskään kiinteää skeemaa. Tämä tekee jäsentämättömästä tiedon poimimisesta vaikeaa useimmille osille.
Joustavuus
Koska jäsentämättömällä tiedolla ei ole rakennetta, sillä voi olla missä tahansa muodossa. Tämä tekee siitä rakenteen suhteen nestemäisen.
Kannettava ja skaalautuva
Strukturoimaton data on kannettavampaa ja skaalautuvampaa verrattuna puolistrukturoituun ja strukturoituun dataan.
Paljon yrityssovelluksia
Koska 80 % yritystiedoista on strukturoimatonta, näille tiedoille on paljon sovelluksia. Strukturoimatonta yritystietoa käytetään useisiin liiketoimintaanalytiikan käyttötapauksiin. Esimerkiksi esitykset, yritysvideot, asiakasprofiilien ymmärtäminen jne.
Miten strukturoimaton data muunnetaan strukturoiduksi dataksi?
Suuren ja ison tiedon parissa työskenteleminen voi olla hektistä tehtävää. Ajan säästämiseksi sekä tietojen alkuperäisyyden ja tarkkuuden säilyttämiseksi sitä tulee lyhentää niin paljon, että jäljelle jää vain tarpeellista tietoa. Strukturoimattomassa datan poiminnassa on erilaisia menetelmiä ja sen merkitys näkyy hyvin pitkälti kaikista yllä olevista tiedoista. Strukturoidun ja strukturoimattoman välinen ero antaa tärkeitä vihjeitä datasta. Seuraavien vaiheiden avulla voit muuntaa jäsentelemättömän tiedon strukturoiduksi tiedoiksi.
Vaihe 1: Pidä selkeä tavoite mielessä
Mitään hanketta ei pitäisi koskaan aloittaa ilman mitattavissa olevia tavoitteita. Kun sinulla on selkeä käsitys lopullisesta tavoitteesta, mitä oivalluksia haluat saada, on helpompi viimeistellä seuraavat vaiheet.
Vaihe 2: Viimeistele tietolähteet
Dataa on kaikkialla. Mutta ennen kuin voit aloittaa muuntamisen, sinun on tunnistettava tietolähteet jäsentämättömien tietojesi luomiseksi. Tiedonpoimintastrategiat olisivat erilaisia eri tietolähteille. Nanonettien avulla käyttäjät voivat kerätä tietoja useista lähteistä, kuten Gmailista, drop boxista, Outlookista, työpöydästä jne.
Tiedot voidaan poimia suurista pdf-tiedostoista, kuvista ja muista tekstimuodoista.
Vaihe 3: Tietojen standardointi
Kolmas askel on tietää, mitä tehdä jäsentämättömällä tiedonpoistolla. Analyytikolla tulee olla käsitys strukturoimattoman datan lopputuloksesta.
Jos olet valinnut tiedot, seuraava vaihe on viimeistellä tietojen tulos. Jos tiedot ovat missä tahansa muuttuvassa muodossa, analyytikon on standardoitava se ennen kuin analyysi voidaan suorittaa. Tämä tietty vaihe sisältää tietomuotojen puhdistamisen ja standardoinnin seuraavia vaiheita varten.
Vaihe 4: Tiedonpoimintatekniikan valitseminen:
Tietolähteiden ja tietojen standardointitavan ymmärtämisen jälkeen on tärkeää viimeistellä ohjelmisto, jota haluat käyttää näiden vaiheiden toteuttamiseen. IDP-alustat, kuten Nanonets, auttavat organisaatioita muodostamaan yhteyden, poimimaan tietoja ja standardoimaan ne jatkoanalyysiä varten.
Tiedot otetaan eri ohjelmistoilla, seuraava askel on löytää tekniikka, jolla tiedot siirretään ohjelmistoon. Tätä tarkoitusta varten käytetään rationaalista tietokannan hallintajärjestelmää (RDBMS). Tämä ohjelmisto ja tekniikka auttavat tekniikan suorassa käytössä.
Vaihe 5: Tietojen tallennusjärjestelmän valitseminen
Tiedontallennusjärjestelmä valitaan etsimäsi tekniikan tyypin perusteella, sillä tulisi olla korkea käytettävyys, nopea aika ja muita ominaisuuksia. Kaikki nämä ominaisuudet sekä reaaliaikainen tallennuskapasiteetti tekevät korkean tallennusjärjestelmän.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
- Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
- Lähde: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :on
- :On
- :ei
- :missä
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Meistä
- siitä
- edellä
- pääsy
- saavutettavuus
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- Saavuttaa
- poikki
- todella
- lisätä
- säädettävä
- Oikaistu
- etuja
- tulo
- AI
- Alexa
- Kaikki
- sallia
- mahdollistaa
- pitkin
- Myös
- yhteensä
- epäselvyys
- keskuudessa
- an
- analyysi
- analyytikko
- analyytikot
- Analytics
- ja
- Toinen
- Kaikki
- API
- sovelluksen
- sovellukset
- käyttää
- OVAT
- noin
- järjestetty
- AS
- At
- houkuttelee
- audio-
- Authentication
- aitous
- automatisoida
- Automatisoitu
- saatavuus
- saatavissa
- takaisin
- Pankkitoiminta
- pankkisektori
- Pankit
- perustua
- BE
- koska
- tulevat
- tulee
- ennen
- ovat
- alle
- PARAS
- Paremmin
- välillä
- Iso
- Suurimmat
- edistää
- sekä
- Laatikko
- rakentajat
- liiketoiminta
- liiketoiminnan suorituskyky
- yritykset
- mutta
- by
- soittaa
- nimeltään
- CAN
- Koko
- auto
- tapauksissa
- Century
- haaste
- haasteet
- Muutokset
- kanavat
- tarkastaa
- Valita
- vaatimukset
- luokiteltu
- Siivous
- selkeä
- lähellä
- pilvi
- koodi
- kerätä
- kerää
- KOM
- Tulla
- tulee
- tiedottaa
- Yritykset
- yritys
- verrattuna
- kilpailijat
- valitukset
- täysin
- monimutkainen
- kokoonpanossa
- käsittää
- johtopäätös
- kytkeä
- sisältää
- sopimukset
- Muuntaminen
- muuntaa
- kustannukset
- voisi
- luoda
- ratkaiseva
- asiakassuhde
- asiakas
- asiakastiedot
- Asiakkaat
- tiedot
- Data Analytics
- tietovarasto
- tietokanta
- päivä
- sopimus
- Päätöksenteko
- syvä
- syväsukellus
- määritelty
- pöytä-
- yksityiskohta
- yksityiskohdat
- määrittää
- laite
- Laitteet
- ero
- erot
- eri
- vaikea
- digitaalinen
- digitaalinen maailma
- digitalisointi
- suoraan
- keskusteltiin
- do
- asiakirja
- asiakirjat
- ei
- tehty
- piirtää
- Pudota
- kaksi
- kukin
- helpottaa
- helpompaa
- helposti
- helppo
- tehokkuus
- myöskään
- sähköpostit
- työllistää
- salattu
- loppu
- Parantaa
- parantaa
- tarpeeksi
- varmistaa
- varmistamalla
- yritys
- yrityksille
- ympäristön
- Aikakausi
- olennaisesti
- omaisuus
- jne.
- Eetteri (ETH)
- EVER
- Joka
- esimerkki
- Esimerkit
- kunnostautua
- poikkeuksellinen
- Laajentaa
- experience
- vienti
- lisää
- uute
- uuttaminen
- kohtasi
- tosiasiat
- FAST
- Ominaisuudet
- Kuva
- filee
- Asiakirjat
- täynnä
- lopullinen
- viimeistellä
- Vihdoin
- taloudellinen
- Löytää
- yritykset
- Etunimi
- kiinteä
- neste
- keskityttiin
- seurata
- jälkeen
- seuraa
- varten
- Forbes
- muoto
- muoto
- lomakkeet
- alkaen
- koko
- tehtävät
- edelleen
- kerätä
- tuottaa
- saada
- gif
- Antaa
- gmail
- tavoite
- Tavoitteet
- Googlen kotisivu
- Kasvu
- ohjaavat
- Kova
- Olla
- ottaa
- terveys
- terveydenhuollon
- raskaasti
- auttaa
- auttaa
- tätä
- Korkea
- erittäin
- Koti
- horisontti
- Miten
- Miten
- http
- HTTPS
- ihmisen
- ajatus
- tunnistaa
- Identiteetti
- Identiteettitarkastus
- if
- kuva
- kuvien
- täytäntöönpanosta
- tärkeä
- parannus
- in
- epätarkka
- teollisuuden
- teollisuus
- tiedot
- oivalluksia
- esimerkki
- laitokset
- vakuutus
- Älykkyys
- Älykäs
- Älykäs asiakirjojen käsittely
- olla vuorovaikutuksessa
- korko
- mielenkiintoinen
- liitäntä
- Internet
- Internet asioita
- tulee
- Esineiden internet
- ei laitteita
- katsomatta
- IT
- SEN
- laji
- Tietää
- tuntemus
- KYC
- suuri
- kerros
- vasemmalle
- vähemmän
- pitää
- kirjallisuus
- elävät
- Pitkät
- katso
- näköinen
- Erä
- ylläpitää
- merkittävä
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- johto
- hallintajärjestelmä
- monet
- materiaali
- Tavata
- mainitsi
- viestien
- menetelmä
- menetelmät
- ehkä
- ML
- malli
- mallit
- seuranta
- lisää
- eniten
- paljon
- multimedia
- moninkertainen
- Musiikki
- välttämätön
- Tarve
- tarpeet
- Uusi
- seuraava
- NLP
- Nro
- nyt
- tavoite
- saada
- OCR
- OCR-ohjelmisto
- of
- kampanja
- usein
- Öljy
- on
- kerran
- ONE
- verkossa
- Online-yritykset
- vain
- toiminta
- Optimoida
- or
- tilata
- määräys
- organisaatio
- organisaatioiden
- Järjestetty
- omaperäisyys
- Muut
- Muuta
- Tulos
- näkymät
- omistajat
- paperipohjainen
- paperit
- erityinen
- osat
- Ohi
- potilas
- Kuvio
- Ihmiset
- suorittaa
- suorituskyky
- fyysinen
- kuvat
- foorumi
- Platforms
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- pistettä
- mahdollinen
- mahdollinen
- voimakas
- tarkka
- Suositut
- esittää
- Esitykset
- lahjat
- ensisijainen
- todennäköisesti
- prosessi
- Prosessit
- käsittely
- Tuotteet
- tuottavuus
- Profiilit
- projekti
- asianmukainen
- omaisuus
- mikäli
- tarjoaa
- tarjoamalla
- tarkoitus
- laatu
- kyselyt
- nopeammin
- quintillion
- järkevä
- raaka
- RE
- Lue
- valmis
- todellinen
- kiinteistöt
- reaaliaikainen
- ihan oikeesti
- tunnistaa
- asiakirjat
- punainen
- vähentämällä
- säännöllinen
- säännelty
- sääntelyn
- Merkitys
- merkityksellinen
- luotettava
- jäännökset
- Vuokrata
- Raportit
- edellyttää
- tarvitaan
- tutkimus
- vasteet
- johtua
- tulokset
- paljastaa
- arviot
- Rikas
- Riski
- riskienhallinta
- karkeasti
- s
- sama
- Säästä
- tallentaa
- skaalautuva
- hajallaan
- järjestelmä
- Tieteellinen tutkimus
- Haku
- Toinen
- sektori
- nähdä
- nähneet
- valittu
- valitsemalla
- valikoiva
- lähettää
- lähettäminen
- lähettää
- tunne
- sensible
- Järjestys
- palvelu
- setti
- Lyhyt
- lyhennetty
- shouldnt
- esitetty
- Näytä
- merkitys
- merkittävä
- samankaltainen
- yksinkertaistettu
- Koko
- koot
- So
- Tuotteemme
- jonkin verran
- lähde
- Lähteet
- erityinen
- Henkilöstö
- sidosryhmien
- standardointi
- Alkaa
- Vaihe
- Askeleet
- Yhä
- Levytila
- suora
- strategiat
- tehostaa
- virtaviivainen
- rakenne
- jäsennelty
- jäsennelty ja strukturoimaton data
- tutkimus
- menestys
- niin
- Puku
- Tukee
- yllättävä
- ympäröivä
- Tutkimus
- järjestelmä
- taulukko
- ottaa
- vie
- ottaen
- Tehtävä
- tekniikat
- Elektroniikka
- ehdot
- kuin
- että
- -
- tiedot
- maailma
- heidän
- Niitä
- Siellä.
- siksi
- Nämä
- ne
- asia
- asiat
- ajatella
- kolmas
- tätä
- kauttaaltaan
- aika
- aikaavievä
- kertaa
- että
- liian
- otti
- työkalu
- työkalut
- liikenne
- Juna
- siirretty
- transformatiivinen
- yrittää
- kaksi
- tyyppi
- tyypit
- ymmärtää
- ymmärtäminen
- toisin kuin
- avata
- asti
- ajanmukainen
- Ladataan
- kiireellisyys
- käyttää
- käytetty
- käyttäjä
- Käyttöliittymä
- helppokäyttöinen
- Käyttäjät
- käyttämällä
- hyödyntää
- arvokas
- Arvokasta tietoa
- Arvostus
- lajike
- eri
- myyjät
- Vahvistus
- hyvin
- kautta
- Video
- Videoita
- Ääni
- odottaa
- haluta
- oli
- Tapa..
- we
- sivustot
- Mitä
- Mikä on
- kun
- onko
- joka
- vaikka
- miksi
- laajalti
- tulee
- with
- ilman
- sana
- työnkulkuja
- työskentely
- maailman-
- olisi
- kirjallinen
- te
- Sinun
- zephyrnet