डेटा सभी ऑनलाइन व्यवसायों और हमारे बातचीत करने के तरीके की जीवन रेखा है।
हर दिन, हम मोटे तौर पर सृजन करते हैं 2.5 क्विंटल बाइट्स आंकड़े का। यह बहुत ज्यादा है। लेकिन जो बात हैरान करने वाली है वो ये है उस डेटा का 90% असंरचित है.
इसकी कोई विशेष संरचना नहीं है. इसलिए डेटा को समझने के लिए, हमें वास्तव में यह समझने की ज़रूरत है कि असंरचित डेटा से कैसे निपटें।
आइए बिना किसी देरी के असंरचित डेटा के बारे में गहराई से जानें।
असंरचित डेटा क्या है?
इस डिजिटल दुनिया में हर चीज़ डेटा से बनी है। डेटा दो प्रारूपों का हो सकता है, या तो यह एक उचित संरचना का पालन कर सकता है या नहीं।
कोई भी जानकारी जो किसी अनुक्रम या योजना या किसी विशिष्ट संरचना में व्यवस्थित नहीं होती है जिससे दूसरों के लिए पढ़ना आसान हो जाता है, असंरचित डेटा कहलाती है।
असंरचित डेटा में इसे आसानी से पहचानने योग्य बनाने के लिए कोई संरचना या प्रारूप नहीं होता है। असंरचित डेटा डेटा, तथ्य, ओपन-एंडेड सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं की तरह अत्यधिक पाठ-आधारित होता है, लेकिन यह छवियों, ऑडियो या वीडियो की तरह गैर-पाठ्य भी हो सकता है।
अधिक पढ़ें: पीडीएफ से डेटा कैसे निकालें?
असंरचित डेटा के उदाहरण क्या हैं?
जब आप डेटा के बारे में सोचते हैं, तो किसी भी प्रकार के डेटा के बारे में सोचें जिसमें कोई दोहराव या पहचानने योग्य पैटर्न न हो, और वह असंरचित डेटा होगा। यह पाठ्य, गैर-पाठ्य, मानव या मशीन-जनित हो सकता है। यहां असंरचित डेटा के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
टेक्स्ट डेटा
जो डेटा ईमेल या लिखित रूप में उपलब्ध होता है उसे टेक्स्ट डेटा कहा जाता है। टेक्स्ट संदेश, लिखित दस्तावेज़, वर्ड, पीडीएफ़ और अन्य फ़ाइलें, असंरचित डेटा का एक उदाहरण हैं।
मल्टीमीडिया संदेश
एक प्रकार का असंरचित डेटा मल्टीमीडिया संदेश है। मल्टी-मीडिया डेटा में छवियां (जेपीईजी, पीएनजी, जीआईएफ), ऑडियो या वीडियो प्रारूप शामिल हैं। मल्टीमीडिया संदेश जटिल कोड का मिश्रण होते हैं जिनका पैटर्न समान नहीं होता है।
सभी छवियों, वीडियो या ऑडियो फ़ाइलों को बाइनरी कोड एन्क्रिप्ट किया जा सकता है जो किसी पैटर्न का पालन नहीं करते हैं, और इसलिए असंरचित डेटा हैं। आप यहाँ क्या देखते हैं?
खैर, यह वास्तव में एक लाल कार की छवि है।
छवियों और चित्रों को समझने के लिए अवलोकन की आवश्यकता होती है और उनका डेटा पूरी तरह से संकलित नहीं होता है, इसीलिए इसे असंरचित डेटा कहा जाता है।
वेबसाइट की सामग्री
सभी वेबसाइटें किसी भी जानकारी से भरी हुई हैं जो लंबे पैराग्राफ, बिखरे हुए और अव्यवस्थित रूपों में उपलब्ध है। यह बहुमूल्य जानकारी वाला एक प्रकार का डेटा है लेकिन फिर भी, यह योग्य नहीं है क्योंकि डेटा की उचित संरचना की आवश्यकता होती है।
सेंसर डेटा - IoT डिवाइस
इंटरनेट ऑफ थिंग्स एक भौतिक उपकरण है जो अपने आस-पास के बारे में जानकारी एकत्र करता है और डेटा को क्लाउड पर वापस भेजता है। IoT डिवाइस संवेदनशील सेंसर डेटा को वापस भेजते हैं जो असंरचित हो सकता है। सीनेटर डेटा भेजने वाले IoT उपकरणों के उदाहरण ट्रैफ़िक निगरानी उपकरण, एलेक्सा, Google होम आदि जैसे संगीत उपकरण हो सकते हैं।
ईमेल
व्यवसायों द्वारा संचार के प्राथमिक चैनलों में से एक के रूप में ईमेल का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। ईमेल को अर्ध-संरचित या असंरचित के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। ऐसे कई पार्सिंग उपकरण उपलब्ध हैं जो विवरण समझने के लिए ईमेल जानकारी को परिमार्जन करते हैं।
व्यावसायिक दस्तावेज़
व्यवसाय विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे पीडीएफ, ईमेल, चालान, ऑर्डर और बहुत कुछ से निपटते हैं। सभी दस्तावेज़ों की संरचना अलग-अलग होती है. के लिए पीडीएफ से डेटा निकालें, और अन्य कागज-आधारित दस्तावेज़, व्यवसाय उपयोग कर सकते हैं बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर नैनोनेट्स की तरह।
10,000+ उपयोगकर्ता 98%+ सटीकता के साथ असंरचित डेटा को संरचित डेटा में परिवर्तित करने के लिए नैनोनेट का उपयोग करते हैं। इसे आज़माइए?
संरचित और असंरचित डेटा के बीच अंतर क्या है?
बड़े डेटा में संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा शामिल होते हैं। इन सभी प्रकार के डेटा में बहुत कुछ है। आइए उनके अंतरों पर विस्तार से नज़र डालें।
संरचित डेटा एक अन्य प्रकार का डेटा है जो एक विशेष पैटर्न का अनुसरण करता है और पहचानना आसान है। डेटा का यह रूप आरडीबीएमएस में उपलब्ध है और इसके कई अनुप्रयोग हैं। संरचित और असंरचित दोनों डेटा के बीच विवरण की एक संक्षिप्त तालिका है:
डेटा मॉडल
- असंरचित डेटा अक्सर बड़ी पीडीएफ़, टेक्स्ट या मल्टीमीडिया फ़ाइलों के रूप में आता है, जबकि संरचित डेटा सटीक और व्यवस्थित होता है।
- संरचित डेटा का परिभाषित मॉडल अध्ययन और पहुंच को आसान और विश्वसनीय बनाता है।
- बड़ी फ़ाइलों के लिए महत्वपूर्ण भंडारण क्षमता की आवश्यकता होती है, जो अक्सर सारणीबद्ध प्रारूप में समायोज्य फ़ाइल आकार के कारण संरचित डेटा को अधिक वांछनीय बनाता है।
डेटा विश्लेषण
- विश्लेषण डेटा प्रासंगिकता और सटीकता निर्धारित करता है।
- व्यवस्थित और समायोजित किए गए संरचित डेटा के विपरीत, असंरचित डेटा में अविश्वसनीय या अस्पष्ट ज्ञान हो सकता है।
- असंरचित डेटा की तुलना में विश्लेषण में आसानी के कारण संरचित डेटा को प्राथमिकता दी जाती है।
खोज योग्यता
- असंरचित डेटा निष्कर्षण अव्यवस्थित हो सकता है, जिससे प्रमुख बिंदुओं की खोज में समय लगता है।
- संरचित डेटा अपने संगठन के कारण आसानी से खोजा जा सकता है।
- असंरचित डेटा को उसके आकार और प्रारूप के कारण समझना और खोजना कठिन हो सकता है।
दूरदर्शी विश्लेषण
- असंरचित डेटा का केंद्रित विश्लेषण मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकता है।
- छोटे, अद्यतन प्रारूप में डेटा लंबे पैराग्राफ की तुलना में अधिक रुचि आकर्षित करता है।
- संरचित डेटा जानकारी के त्वरित प्रमाणीकरण की अनुमति देता है, जिससे उपयोगकर्ताओं का समय बचता है।
असंरचित डेटा के साथ काम करते समय क्या चुनौतियाँ हैं?
असंरचित डेटा अत्यधिक लंबे रूप में आता है और इसीलिए असंरचित डेटा निष्कर्षण आवश्यक है। असंरचित डेटा के साथ काम करते समय कार्यरत कर्मचारियों को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। सबसे पहले, इस प्रकार का डेटा किसी अन्य रूप के थोक पाठ में उपलब्ध है, यही कारण है कि इस डेटा के साथ काम करने में बहुत समय लगता है। दूसरा, यदि डेटा बड़ी फ़ाइलों में उपलब्ध है, जैसा कि संभवतः असंरचित डेटा प्रस्तुत करता है, तो बहुत अधिक संग्रहण लेता है। संरचित डेटा की गुणवत्ता यह है कि यह बहुत सटीक और सारणीबद्ध रूप में प्रस्तुत होता है, इसलिए डेटा निकालना बहुत आसान है।
प्रासंगिकता से समझौता
यह देखा गया है कि असंरचित डेटा में बहुत सारी जानकारी होती है जो मूल्यवान नहीं होती है और अत्यधिक गलत और अप्रासंगिक होती है। डेटा की सटीकता को सर्वोत्तम संभव तरीके से बनाए रखा जाना चाहिए, इसीलिए असंरचित डेटा निष्कर्षण के सामने सबसे बड़ी चुनौती प्रासंगिक और सटीक डेटा की गुणवत्ता को बरकरार रखना है।
भंडारण
20वीं सदी में दुनिया के डिजिटलीकरण के समय से, डेटा की सफलता कम भंडारण और अधिक जानकारी के साथ आती है। अतीत में, डेटा को कई बड़ी फ़ाइलों में सहेजा जाता था, असंरचित डेटा इतना अधिक संग्रहण ले रहा है कि अब इन सभी परिवर्तनों से निपटना एक चुनौती बन गया है।
असंरचित डेटा से निपटने में अधिक समय लगता है। जब डेटा की तात्कालिकता की बात आती है तो असंरचित डेटा से जानकारी निकालने में बहुत अधिक समय लगता है। इसीलिए, डेटा में बहुत अधिक समय लगा और तात्कालिकता में, डेटा से सारा ज्ञान निकालना बहुत मुश्किल है।
डिजिटलीकरण की शुरुआत के बाद से, असंरचित डेटा निष्कर्षण की चुनौतियों से निपटने के लिए कई उपकरण अस्तित्व में आए हैं। समय बचाने के लिए, एआई-एन्हांस्ड के माध्यम से असंरचित डेटा निष्कर्षण डेटा निष्कर्षण उपकरण जैसे नैनोनेट्स बहुत विश्वसनीय है क्योंकि यह डेटा के लिए संपूर्ण और पूरी तरह से प्रासंगिक जानकारी प्रदान करता है। डेटा की प्रासंगिकता बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कार्यरत कर्मचारियों और विश्लेषकों के लिए एक महत्वपूर्ण समय बचाने वाला उपकरण है। इन डेटा रणनीतियों के साथ, कोई भी डेटा से बहुमूल्य जानकारी की आसानी से व्याख्या कर सकता है।
आप असंरचित डेटा को अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने के लिए नैनोनेट्स का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
नैनोनेट्स एक ऐसा मंच है जो उपयोगकर्ताओं को असंरचित डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करने के लिए एआई, एमएल और एनएलपी तकनीकों का उपयोग करता है। इसे कैसे प्राप्त करें, इस पर एक सरल चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका यहां दी गई है:
- डेटा संग्रहण: अपना असंरचित डेटा इकट्ठा करें। यह छवियों, टेक्स्ट फ़ाइलों, पीडीएफ़, वीडियो या ऑडियो फ़ाइलों के रूप में हो सकता है।
- नैनोनेट्स पर अपलोड करें: अपने खाते का उपयोग करके अपने असंरचित डेटा को नैनोनेट्स प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड करें। तुम कर सकते हो अपना यहां बनाएं. यह सीधे या ऐप में मौजूद एपीआई के जरिए किया जा सकता है।
- कोई मॉडल चुनें या प्रशिक्षित करें: अब, आप जो दस्तावेज़ अपलोड कर रहे हैं, उसके आधार पर एक OCR मॉडल चुनें। नैनोनेट्स कई दस्तावेज़ प्रकारों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करता है। . ऐसा मॉडल चुनें जो आपके डेटा प्रकार और उद्देश्य के अनुकूल हो। यदि पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों में से कोई भी आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप नहीं है, तो आप अपने डेटा का उपयोग करके एक कस्टम ओसीआर मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
- डेटा पर मॉडल लागू करें: एक बार जब आपका मॉडल तैयार हो जाए, तो इसे अपने दस्तावेज़ों पर लागू करें। मॉडल आपके दस्तावेज़ों से डेटा निकालेगा और उसे तालिका, एक्सेल, सीएसवी जैसे संरचित प्रारूप में परिवर्तित करेगा जिसे पढ़ना आसान है।
- समीक्षा करें और समायोजित करें: मॉडल के विश्लेषण से परिणामों की जांच करें। यदि वे पर्याप्त सटीक नहीं हैं, तो आप नैनोनेट्स के ड्रैग एंड ड्रॉप प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके मॉडल को तब तक ठीक कर सकते हैं जब तक कि परिणाम आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप न हो जाएं।
- अंतर्दृष्टि निकालें: अंत में, अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए संरचित डेटा का उपयोग करें। आप डेटा निर्यात कर सकते हैं और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा विश्लेषण कर सकते हैं।
याद रखें, विशिष्ट प्रकार के असंरचित डेटा और आप जो अंतर्दृष्टि प्राप्त करना चाहते हैं, उसके आधार पर विशिष्ट चरण भिन्न हो सकते हैं। नैनोनेट्स स्वचालित वर्कफ़्लोज़, शक्तिशाली ओसीआर सॉफ़्टवेयर और नो-कोड उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं।
हम एक परिवर्तनकारी युग में रह रहे हैं जहां डिजिटलीकरण व्यवसाय के विकास और निर्णय लेने को सरल बनाता है। असंरचित डेटा निष्कर्षण ने अपने समय की बचत और तेज़ संचालन के कारण विभिन्न प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर दिया है।
असंरचित डेटा, अनिवार्य रूप से कच्चा माल, आसान भंडारण के लिए मूल्यवान जानकारी निकालने के लिए संसाधित किया जाता है। इसका सारणीबद्ध रूप पहुंच को बढ़ाता है। डेटा क्वेरीज़ को उपयोगकर्ता के अनुकूल, अच्छी तरह से संरचित रूपों में व्यवस्थित किया जाता है, अस्पष्टता से रहित, जिससे उन्हें पढ़ना आसान हो जाता है। उपलब्ध विभिन्न डेटा निष्कर्षण उपकरणों में से प्रत्येक सिस्टम दक्षता और पर्यावरण सुधार में योगदान देता है।
डेटा प्रामाणिकता बनाए रखने के लिए, उद्योगों में असंरचित डेटा निष्कर्षण महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, बैंकिंग क्षेत्र व्यवसाय वृद्धि के लिए इन उपकरणों का उपयोग करता है।
वैज्ञानिक अनुसंधान में, असंरचित डेटा निष्कर्षण उपकरण डेटा को अधिक सटीक रूप में संघनित करते हैं, चाहे वह मानव या मशीन-जनित हो, मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
विभिन्न उद्योगों के व्यवसाय अपने व्यावसायिक दस्तावेज़ों को समझने और अपने विश्लेषण में बुद्धिमत्ता की एक अतिरिक्त परत जोड़ने के लिए असंरचित डेटा निष्कर्षण तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं। नीचे दिया गया आंकड़ा विभिन्न उद्योगों में असंरचित डेटा के उपयोग के आगमन को दर्शाता है।
[स्रोत: टीसीएस अध्ययन]
यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे विभिन्न उद्योग असंरचित डेटा निष्कर्षण और अपनी उत्पादकता बढ़ाने के लिए नैनोनेट्स जैसे बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण प्लेटफार्मों का उपयोग कर रहे हैं।
बैंकों
बैंक उपयोग करते हैं आईडीपी प्लेटफार्म दावे, ग्राहक प्रपत्र, केवाईसी दस्तावेज़, कॉल रिकॉर्ड, वित्तीय रिपोर्ट और बहुत कुछ जैसे असंरचित डेटा स्रोतों से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए।
अधिक पढ़ें: बैंकिंग में आरपीए और बैंकिंग स्वचालन
बीमा
बीमा एक अत्यधिक विनियमित उद्योग है। इसे बीमा दावा प्रक्रियाओं के हर चरण पर दस्तावेज़ सत्यापन और पहचान सत्यापन करने की आवश्यकता है। बीमा कंपनियाँ दावा प्रक्रियाओं, जोखिम प्रबंधन और नियम-आधारित अन्य कार्यों को स्वचालित करने के लिए स्वचालित दस्तावेज़ प्रसंस्करण प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करती हैं। बीमा दावा प्रक्रिया में बहुत सारा असंरचित डेटा होता है। असंरचित डेटा निष्कर्षण नैनोनेट्स जैसे एआई-उन्नत प्लेटफार्मों का उपयोग करने से बीमा दावा प्रक्रिया आसान हो जाती है क्योंकि यह छवियों, पीडीएफ, वीडियो, ऑडियो आदि से चयनात्मक डेटा निष्कर्षण की अनुमति देता है।
अधिक पढ़ें: बीमा स्वचालन, बीमा ओसीआर, तथा बीमा में आरपीए
स्वास्थ्य
असाधारण रोगी अनुभव प्रदान करना बेहतर सेवा प्रदान करने, रोगी के प्रतीक्षा समय को कम करने और यह सुनिश्चित करने के इर्द-गिर्द घूमता है कि कर्मचारियों से अधिक काम न लिया जाए। का उपयोग करते हुए आईडीपी मंच ग्राहक डेटा की आवाज, रोगी सर्वेक्षण, ईएचआर, ग्राहक शिकायतें, नियामक वेबसाइट और साहित्य समीक्षा जैसे असंरचित डेटा स्रोतों से अंतर्दृष्टि निकालने से हेल्थकेयर को बेहतर रोगी अनुभव सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।
अधिक पढ़ें: हेल्थकेयर स्वचालन और स्वास्थ्य सेवा में ए.आई.
रियल एस्टेट
रियल एस्टेट कंपनियां एक ही समय में ग्राहकों, बिल्डरों, किरायेदारों, विक्रेताओं, प्रतिस्पर्धियों और संपत्ति मालिकों जैसे कई लोगों के साथ सौदा करती हैं। स्वचालित दस्तावेज़ प्रसंस्करण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने से रियल एस्टेट संस्थानों को उल्लिखित हितधारकों की समृद्ध प्रोफ़ाइल बनाने और किराया पट्टों, अनुबंधों, संपत्ति मूल्यांकन पत्रों आदि जैसे असंरचित डेटा स्रोतों से डेटा निष्कर्षण को सुव्यवस्थित करने में मदद मिल सकती है।
निष्कर्ष
डेटा नया तेल है. जो व्यवसाय असंरचित डेटा निष्कर्षण में महारत हासिल करता है, वह एंटरप्राइज़ डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकता है। नैनोनेट्स उद्यमों को अपने दस्तावेज़ प्रसंस्करण को स्वचालित करने की अनुमति देते हैं और किसी भी प्रकार के दस्तावेज़ से स्मार्ट तरीके से डेटा निकाल सकते हैं।
नैनोनेट्स ऑनलाइन ओसीआर और ओसीआर एपीआई कई दिलचस्प हैं बक्सों का इस्तेमाल करें tटोपी आपके व्यवसाय के प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकती है, लागतों को बचा सकती है और विकास को बढ़ावा दे सकती है। मालूम करना नैनोनेट्स के उपयोग के मामले आपके उत्पाद पर कैसे लागू हो सकते हैं।
सामान्य प्रश्न
असंरचित डेटा का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
असंरचित डेटा को समझना, व्याख्या करना और सीधे उपयोग करना कठिन है, लेकिन इसके बारे में केवल यही बात नहीं है। असंरचित डेटा का उपयोग करने के कई फायदे हैं, जैसा कि नीचे बताया गया है:
कोई निश्चित प्रारूप नहीं
असंरचित डेटा सभी प्रारूपों और आकारों के डेटा का समर्थन करता है। किसी भी प्रकार का डेटा जिसमें उचित अनुक्रम नहीं है, उसे असंरचित डेटा के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। यह डेटा के प्रकारों के क्षितिज का विस्तार करने के लिए उपयोगी हो सकता है।
कोई स्कीमा नहीं
जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, असंरचित डेटा का कोई निश्चित क्रम नहीं होता है और इसकी कोई निश्चित स्कीमा भी नहीं होती है। यही कारण है कि अधिकांश भागों के लिए असंरचित डेटा निष्कर्षण कठिन हो जाता है।
लचीलापन
चूँकि असंरचित डेटा की कोई संरचना नहीं होती, इसका कोई भी प्रारूप हो सकता है। यह इसे संरचना की दृष्टि से तरल बनाता है।
पोर्टेबल और स्केलेबल
अर्ध-संरचित और संरचित डेटा की तुलना में असंरचित डेटा अधिक पोर्टेबल और स्केलेबल होता है।
बहुत सारे व्यावसायिक अनुप्रयोग
यह देखते हुए कि 80% उद्यम, कंपनी डेटा असंरचित है, इस डेटा के लिए बहुत सारे अनुप्रयोग हैं। असंरचित एंटरप्राइज़ डेटा का उपयोग विभिन्न व्यावसायिक विश्लेषण उपयोग मामलों के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, प्रस्तुतियाँ, कंपनी के वीडियो, ग्राहक प्रोफ़ाइल को समझना आदि।
असंरचित डेटा को संरचित डेटा में कैसे परिवर्तित करें?
जबकि बड़े और भारी डेटा के साथ काम करना एक व्यस्त कार्य हो सकता है। समय बचाने और डेटा की मौलिकता और सटीकता बनाए रखने के लिए इसे इतना छोटा कर देना चाहिए कि केवल आवश्यक जानकारी ही शेष रह जाए। असंरचित डेटा निष्कर्षण के अलग-अलग तरीके हैं और इसका महत्व ऊपर दी गई सभी जानकारी से पता चलता है। संरचित और असंरचित के बीच का अंतर डेटा के बारे में महत्वपूर्ण सुराग देता है। आप असंरचित डेटा को संरचित डेटा में बदलने के लिए निम्नलिखित चरणों का उपयोग कर सकते हैं।
चरण 1: मन में एक स्पष्ट लक्ष्य रखें
मापने योग्य लक्ष्य निर्धारित किए बिना कोई भी परियोजना कभी भी शुरू नहीं होनी चाहिए। आप जो अंतर्दृष्टि प्राप्त करना चाहते हैं उसके अंतिम लक्ष्य के स्पष्ट विचार के साथ, अगले चरणों को अंतिम रूप देना आसान हो जाता है।
चरण 2: डेटा स्रोतों को अंतिम रूप दें
डेटा हर जगह है. लेकिन, रूपांतरण शुरू करने के लिए, आपको अपना असंरचित डेटा निकालने के लिए डेटा स्रोतों की पहचान करने की आवश्यकता है। विभिन्न डेटा स्रोतों के लिए डेटा निष्कर्षण रणनीतियाँ अलग-अलग होंगी। नैनोनेट उपयोगकर्ताओं को जीमेल, ड्रॉप बॉक्स, आउटलुक, डेस्कटॉप इत्यादि जैसे कई स्रोतों से डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है।
डेटा को बड़ी पीडीएफ फाइलों, छवियों और अन्य टेक्स्ट फॉर्मों से निकाला जा सकता है।
चरण 3: डेटा का मानकीकरण
तीसरा चरण यह जानना है कि असंरचित डेटा निष्कर्षण के साथ क्या करना है। विश्लेषक को असंरचित डेटा के अंतिम परिणाम के बारे में एक विचार होना चाहिए।
यदि आपने डेटा का चयन कर लिया है, तो अगला चरण डेटा के परिणाम को अंतिम रूप देना है। यदि डेटा किसी भी परिवर्तनशील रूप में है, तो विश्लेषक को कोई भी विश्लेषण करने से पहले इसे मानकीकृत करने की आवश्यकता होती है। इस विशेष चरण में अगले चरणों के लिए डेटा प्रारूपों की सफाई और मानकीकरण शामिल है।
चरण 4: डेटा निष्कर्षण तकनीक का चयन करना:
डेटा स्रोतों और डेटा को मानकीकृत करने की विधि को समझने के बाद, उस सॉफ़्टवेयर को अंतिम रूप देना महत्वपूर्ण है जिसे आप इन चरणों को लागू करने के लिए उपयोग करना चाहते हैं। नैनोनेट्स जैसे आईडीपी प्लेटफॉर्म संगठनों को कनेक्ट करने, डेटा निकालने और आगे के विश्लेषण के लिए इसे मानकीकृत करने में मदद करते हैं।
डेटा अलग-अलग सॉफ्टवेयर द्वारा लिया जाएगा, अगला कदम उस तकनीक को ढूंढना है जिसके द्वारा डेटा को सॉफ्टवेयर में स्थानांतरित किया जाएगा। इस प्रयोजन के लिए, एक तर्कसंगत डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (आरडीबीएमएस) का उपयोग किया जाता है। यह सॉफ़्टवेयर और प्रौद्योगिकी सीधे प्रौद्योगिकी उपयोग प्राप्त करने में सहायता करती है।
चरण 5: डेटा भंडारण प्रणाली का चयन करना
आप जिस प्रकार की तकनीक की तलाश कर रहे हैं उसके आधार पर डेटा भंडारण प्रणाली का चयन किया जाता है, इसमें उच्च उपलब्धता, उच्च-वेग समय और अन्य विशेषताएं होनी चाहिए। वास्तविक समय भंडारण क्षमता के साथ ये सभी विशेषताएं उच्च भंडारण प्रणाली बनाती हैं।
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- स्रोत: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
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