Les données sont la bouée de sauvetage de toutes les entreprises en ligne et la façon dont nous interagissons.
Chaque jour, nous créons environ 2.5 quintillions d'octets de données. C'est beaucoup. Mais ce qui est surprenant, c'est que 90% de ces données est non structuré.
Il n'a pas de structure particulière. Donc, pour donner un sens aux données, nous devons vraiment comprendre comment traiter les données non structurées.
Plongeons en profondeur dans les données non structurées sans plus tarder.
Que sont les données non structurées?
Tout dans ce monde numérique est composé de données. Les données peuvent être de deux formats, soit elles peuvent suivre une structure appropriée, soit elles ne le feraient pas.
Toute information qui n’est organisée selon aucune séquence, schéma ou structure spécifique facilitant la lecture pour les autres est appelée données non structurées.
Les données non structurées n'ont ni structure ni format pour les rendre facilement reconnaissables. Les données non structurées sont fortement basées sur du texte comme les données, les faits, les réponses ouvertes aux enquêtes, mais elles peuvent également être non textuelles comme les images, l'audio ou la vidéo.
Lire la suite: Comment extraire des données d'un PDF ?
Quels sont les exemples de données non structurées ?
Lorsque vous pensez aux données, pensez à tout type de données qui n'a pas de motif répétitif ou reconnaissable, et qui seraient des données non structurées. Il peut être textuel, non textuel, humain ou généré par une machine. Voici quelques exemples de données non structurées :
Données textuelles
Les données disponibles dans un e-mail ou sous forme écrite sont appelées données textuelles. Les messages texte, les documents écrits, les mots, les fichiers PDF et autres fichiers sont un exemple de données non structurées.
Messages multimédias
Les messages multimédias sont un type de données non structurées. Les données multimédias comprennent des images (JPEG, PNG, GIF), audio ou vidéo. Les messages multimédias sont un mélange de codes complexes qui n'ont pas un modèle similaire.
Toutes les images, vidéos ou fichiers audio peuvent être des codes binaires cryptés qui ne suivent aucun modèle et constituent donc des données non structurées. Que voyez-vous ici?
Eh bien, c'est en fait une image d'une voiture rouge.
Les images et les images ont besoin d'observation pour être comprises et leurs données ne sont pas complètement composées, c'est pourquoi on les appelle les données non structurées.
Contenu du site
Tous les sites Web sont remplis de toutes les informations disponibles sous la forme de longs paragraphes, de formulaires dispersés et désorganisés. Il s'agit d'une sorte de données contenant des informations précieuses, mais cela n'en vaut pas la peine car la composition appropriée des données est requise.
Données de capteur - Appareils IoT
L'Internet des objets est un appareil physique qui collecte des informations sur son environnement et renvoie les données vers le cloud. Les appareils IoT renvoient des données de capteurs sensibles qui peuvent être non structurées. Des exemples d'appareils IoT envoyant des données de capteur pourraient être des appareils de surveillance du trafic, des appareils de musique comme Alexa, Google Home, etc.
Le courrier électronique est largement utilisé par les entreprises comme l'un des principaux canaux de communication. Les e-mails peuvent être classés comme semi-structurés ou non structurés. Il existe de nombreux outils d'analyse disponibles qui récupèrent les informations des e-mails pour comprendre les détails.
Documents commerciaux
Les entreprises traitent des documents de différents types, tels que des PDF, des e-mails, des factures, des commandes, etc. Tous les documents ont des structures différentes. Pour extraire des données de PDF, et d'autres documents papier, les entreprises peuvent utiliser logiciel de traitement intelligent de documents comme Nanonets.
Plus de 10,000 98 utilisateurs utilisent Nanonets pour convertir des données non structurées en données structurées avec une précision de plus de XNUMX %. Essaie?
Quelle est la différence entre les données structurées et non structurées ?
Les mégadonnées comprennent des données structurées, semi-structurées et non structurées. Tous ces types de données ont beaucoup à offrir. Voyons en détail leurs différences.
Les données structurées sont un autre type de données qui suit un modèle particulier et sont faciles à reconnaître. Cette forme de données est disponible dans RDBMS et a de nombreuses applications. Il existe un bref tableau de descriptions entre les données structurées et non structurées :
Modèle de données
- Les données non structurées se présentent souvent sous la forme de gros fichiers PDF, texte ou multimédia, tandis que les données structurées sont précises et organisées.
- Le modèle défini de données structurées rend leur étude et leur accès faciles et fiables.
- Les fichiers volumineux nécessitent une capacité de stockage importante, ce qui rend les données structurées plus souhaitables en raison de leur taille de fichier réglable, souvent sous forme de tableau.
Analyse des données
- L'analyse détermine la pertinence et l'exactitude des données.
- Les données non structurées peuvent contenir des connaissances peu fiables ou ambiguës, contrairement aux données structurées qui sont organisées et ajustées.
- Les données structurées sont préférées en raison de la facilité d'analyse par rapport aux données non structurées.
Consultables
- L’extraction de données non structurées peut s’avérer chaotique, ce qui rend la recherche de points majeurs fastidieuse.
- Les données structurées sont facilement consultables en raison de leur organisation.
- Les données non structurées peuvent être difficiles à comprendre et à rechercher en raison de leur taille et de leur format.
Analyse visionnaire
- L'analyse ciblée des données non structurées peut révéler des informations précieuses.
- Les données présentées dans un format court et à jour suscitent plus d’intérêt que de longs paragraphes.
- Les données structurées permettent une authentification plus rapide des informations, ce qui fait gagner du temps aux utilisateurs.
Quels sont les défis liés au travail avec des données non structurées ?
Les données non structurées se présentent sous une forme très longue et c'est pourquoi l'extraction de données non structurées est nécessaire. De nombreux défis sont rencontrés par le personnel de travail lorsqu'il travaille avec des données non structurées. Tout d'abord, ce type de données est disponible dans un texte en vrac sous toute autre forme, c'est pourquoi cela prend trop de temps à faire avec ces données. Deuxièmement, si les données sont disponibles dans de gros fichiers, comme le présentent très probablement les données non structurées, elles prennent trop de stockage. La qualité des données structurées est qu'elles se présentent sous des formes très précises et tabulaires, c'est pourquoi l'extraction des données est très facile.
Pertinence compromise
On voit que les données non structurées contiennent beaucoup d'informations qui ne sont pas précieuses et très inexactes et non pertinentes. L'exactitude des données doit être maintenue de la meilleure façon possible, c'est pourquoi le plus grand défi rencontré avec l'extraction de données non structurées est de maintenir intacte la qualité des données pertinentes et précises.
Stockage
Depuis l'époque de la numérisation du monde au XXe siècle, le succès des données s'accompagne d'une occupation de moins de stockage et de plus d'informations. Dans le passé, les données étaient enregistrées dans de nombreux fichiers volumineux, les données non structurées occupent trop de stockage, il est maintenant devenu difficile de faire face à tous ces changements.
Traiter des données non structurées prend beaucoup de temps. Il a fallu trop de temps pour extraire des informations à partir de données non structurées en ce qui concerne l'urgence des données. C'est pourquoi, les données ont pris trop de temps et dans l'urgence, il est très difficile d'extraire toutes les connaissances des données.
Depuis le début de la numérisation, de nombreux outils ont vu le jour pour relever les défis de l'extraction de données non structurées. Pour gagner du temps, l'extraction de données non structurées via l'IA améliorée outils d'extraction de données comme Nanonets est très fiable car il fournit des informations complètes et tout à fait pertinentes sur les données. La pertinence des données est très importante car elles constituent un outil important de gain de temps pour le personnel en activité et les analystes. Avec ces stratégies de données, on peut facilement interpréter des informations précieuses à partir des données.
Comment pouvez-vous utiliser les Nanonets pour convertir des données non structurées en informations ?
Nanonets est une plate-forme qui utilise des techniques d'IA, de ML et de NLP pour aider les utilisateurs à tirer des informations à partir de données non structurées. Voici un guide simplifié étape par étape sur la façon d'y parvenir :
- Collecte des Données: Rassemblez vos données non structurées. Cela peut prendre la forme d’images, de fichiers texte, de PDF, de vidéos ou de fichiers audio.
- Télécharger sur Nanonets: Téléchargez vos données non structurées sur la plateforme Nanonets en utilisant votre compte. Tu peux créez le vôtre ici. Cela peut être fait directement ou via les API présentes dans l'application.
- Choisir ou former un modèle: Maintenant, en fonction du document que vous téléchargez, sélectionnez un modèle OCR. Nanonets fournit des modèles pré-entraînés pour de nombreux types de documents. . Choisissez un modèle qui correspond à votre type de données et à votre objectif. Si aucun des modèles pré-entraînés ne répond à vos besoins, vous pouvez entraîner un modèle OCR personnalisé à l'aide de vos données.
- Appliquer le modèle aux données: Une fois votre modèle prêt, appliquez-le à vos documents. Le modèle extraira les données de vos documents et les convertira en format structuré comme tableau, excel, csv qui est plus facile à lire.
- Réviser et ajuster: Vérifiez les résultats de l'analyse du modèle. S'ils ne sont pas assez précis, vous pouvez affiner le modèle en utilisant la plateforme glisser-déposer de Nanonets jusqu'à ce que les résultats répondent à vos besoins.
- Extraire des informations: Enfin, utilisez les données structurées pour obtenir des informations. Vous pouvez exporter les données et effectuer des analyses de données pour en tirer des informations.
N'oubliez pas que les étapes spécifiques peuvent varier en fonction du type spécifique de données non structurées et des informations que vous souhaitez en tirer. Les Nanonets peuvent automatiser le processus grâce à des flux de travail automatisés, un puissant logiciel OCR et une interface utilisateur sans code.
Nous vivons dans une ère de transformation où la numérisation simplifie la croissance des entreprises et la prise de décision. L'extraction de données non structurées a rationalisé divers processus en raison de son fonctionnement rapide et rapide.
Les données non structurées, essentiellement des matières premières, sont traitées pour en extraire des informations précieuses pour un stockage facile. Sa forme tabulaire améliore l'accessibilité. Les requêtes de données sont organisées sous des formulaires conviviaux, bien structurés, sans ambiguïté, ce qui les rend faciles à lire. Parmi les différents outils d’extraction de données disponibles, chacun contribue à l’efficacité du système et à l’amélioration de l’environnement.
L’extraction de données non structurées est cruciale dans tous les secteurs, car elle garantit l’authenticité des données. Par exemple, le secteur bancaire utilise ces outils pour la croissance de son entreprise.
Dans la recherche scientifique, les outils d'extraction de données non structurées condensent les données sous une forme plus précise, qu'elles soient générées par l'homme ou la machine, fournissant ainsi des informations précieuses.
Les entreprises de tous secteurs utilisent des techniques d’extraction de données non structurées pour donner un sens à leurs documents commerciaux et ajouter une couche d’intelligence supplémentaire à leurs analyses. La figure ci-dessous montre l'avènement de l'utilisation de données non structurées dans différents secteurs.
[Source: Étude du SDC]
Voici quelques exemples de la façon dont différentes industries utilisent des plates-formes de traitement de documents intelligentes telles que les nanonets pour l'extraction de données non structurées et l'amélioration de leur productivité.
Banks
Les banques utilisent Plateformes IDP pour extraire des informations de sources de données non structurées telles que des réclamations, des formulaires clients, des documents KYC, des enregistrements d'appels, des rapports financiers, etc.
Lire la suite: RPA dans le secteur bancaire ainsi que Automatisation bancaire
Assurance
L'assurance est un secteur fortement réglementé. Il doit effectuer une vérification des documents et une vérification de l’identité à chaque étape des processus de réclamation d’assurance. Les compagnies d'assurance utilisent des plates-formes automatisées de traitement de documents pour automatiser les processus de réclamation, la gestion des risques et d'autres fonctions basées sur des règles. Le processus de réclamation d’assurance contient de nombreuses données non structurées. Extraction de données non structurées l'utilisation de plates-formes améliorées par l'IA telles que Nanonets facilite le processus de réclamation d'assurance car elle permet une extraction sélective de données à partir d'images, de PDF, de vidéos, d'audios, etc.
Lire la suite: Automatisation des assurances, OCR d'assuranceet RPA en assurance
Santé
Offrir une expérience patient exceptionnelle consiste à offrir un meilleur service, à réduire les temps d'attente des patients et à s'assurer que le personnel n'est pas surmené. Utilisant Plateforme IDP extraire des informations de sources de données non structurées telles que la voix des données clients, les enquêtes auprès des patients, les DSE, les plaintes des clients, les sites Web réglementaires et la revue de la littérature aide Healthcare à garantir une meilleure expérience patient.
Lire la suite: Automatisation des soins de santé ainsi que L'IA dans les soins de santé
Droit immobilier
Les sociétés immobilières traitent avec plusieurs personnes en même temps, comme des clients, des constructeurs, des locataires, des vendeurs, des concurrents et des propriétaires. L'utilisation d'un logiciel de traitement automatisé de documents peut aider les institutions immobilières à créer des profils riches des parties prenantes mentionnées et à rationaliser l'extraction de données à partir de sources de données non structurées telles que les baux de location, les contrats, les documents d'évaluation immobilière, etc.
Conclusion
Les données sont le nouveau pétrole. L'entreprise qui maîtrise l'extraction de données non structurées peut libérer tout le potentiel des données d'entreprise. Les nanonets permettent aux entreprises d'automatiser le traitement de leurs documents et peuvent extraire intelligemment des données de tout type de document.
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QFP
Quels sont les avantages de l’utilisation de données non structurées ?
Les données non structurées sont difficiles à comprendre, à interpréter et à utiliser directement, mais ce n'est pas tout. L’utilisation de données non structurées présente de nombreux avantages, comme mentionné ci-dessous :
Pas de format fixe
Les données non structurées prennent en charge des données de tous formats et de toutes tailles. Tout type de données qui n'a pas une séquence appropriée peut être classé comme données non structurées. Il peut être utile d'élargir l'horizon des types de données.
Aucun schéma
Comme indiqué ci-dessus, les données non structurées n'ont pas de séquence fixe et elles n'ont pas non plus de schéma fixe. C'est ce qui rend difficile l'extraction de données non structurées pour la plupart des parties.
Flexibilité
Étant donné que les données non structurées n'ont pas de structure, elles peuvent avoir n'importe quel format. Cela le rend fluide en termes de structure.
Portable et évolutif
Les données non structurées sont plus portables et évolutives que les données semi-structurées et structurées.
De nombreuses applications métier
Étant donné que 80 % des données de l'entreprise ne sont pas structurées, il existe de nombreuses applications pour ces données. Les données d'entreprise non structurées sont utilisées pour une variété de cas d'utilisation d'analyse commerciale. Par exemple, présentations, vidéos d'entreprise, compréhension des profils clients, etc.
Comment convertir des données non structurées en données structurées ?
Travailler avec des données volumineuses et volumineuses peut être une tâche ardue. Pour gagner du temps et pour maintenir l'originalité et l'exactitude des données, il convient de les raccourcir de manière à ce qu'il ne reste que les informations nécessaires. L'extraction de données non structurées a différentes méthodes et son importance est bien démontrée par toutes les informations fournies ci-dessus. La différence entre le structuré et le non structuré donne des indices importants sur les données. Vous pouvez utiliser les étapes suivantes pour convertir des données non structurées en données structurées.
Étape 1 : Ayez un objectif clair en tête
Aucun projet ne devrait jamais commencer sans avoir un ensemble d'objectifs mesurables. Avec une idée claire de l'objectif final des informations que vous souhaitez obtenir, il devient plus facile de finaliser les prochaines étapes.
Étape 2 : Finaliser les sources de données
Les données sont partout. Mais, pour commencer la conversion, vous devez identifier les sources de données pour extraire vos données non structurées. Les stratégies d'extraction de données seraient différentes pour différentes sources de données. Les nanonets permettent aux utilisateurs de collecter des données à partir de plusieurs sources telles que Gmail, Drop Box, Outlook, Desktop, etc.
Les données peuvent être extraites de gros fichiers pdf, d'images et d'autres formes de texte.
Étape 3 : Normalisation des données
La troisième étape consiste à savoir quoi faire avec l'extraction de données non structurées. L'analyste doit avoir une idée du résultat final des données non structurées.
Si vous avez sélectionné les données, l'étape suivante consiste à finaliser le résultat des données. Si les données sont sous une forme variable, l'analyste doit les normaliser avant de pouvoir effectuer toute analyse. Cette étape particulière implique le nettoyage et la standardisation des formats de données pour les étapes suivantes.
Étape 4 : Sélection de la technologie d'extraction des données :
Après avoir compris les sources de données et la méthode de normalisation des données, il est important de finaliser le logiciel que vous souhaitez utiliser pour mettre en œuvre ces étapes. Les plates-formes IDP telles que les nanonets aident les organisations à se connecter, à extraire des données et à les normaliser pour une analyse plus approfondie.
Les données seront prises par différents logiciels, l'étape suivante consiste à trouver la technologie par laquelle les données seront transférées vers le logiciel. A cet effet, un système de gestion de base de données rationnelle (RDBMS) est utilisé. Ce logiciel et cette technologie aident à obtenir une utilisation simple de la technologie.
Étape 5 : Sélection du système de stockage des données
Le système de stockage de données est sélectionné en fonction du type de technologie que vous recherchez. Il doit avoir une haute disponibilité, un temps de vitesse élevé et d'autres fonctionnalités. Toutes ces fonctionnalités ainsi que la capacité de stockage en temps réel constituent le système de stockage élevé.
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