Data adalah jalur kehidupan semua bisnis online dan cara kita berinteraksi.
Setiap hari, kami membuat kira-kira 2.5 triliun byte dari data. Itu banyak. Tapi yang mengejutkan adalah 90% dari data itu tidak terstruktur.
Itu tidak memiliki struktur tertentu. Jadi untuk memahami data, kita benar-benar perlu memahami bagaimana menangani data yang tidak terstruktur.
Mari selami data tidak terstruktur tanpa basa-basi lagi.
Apa itu Data Tidak Terstruktur?
Segala sesuatu di dunia digital ini terdiri dari data. Data dapat terdiri dari dua format, baik itu dapat mengikuti struktur yang tepat atau tidak.
Informasi apa pun yang tidak diatur ke dalam urutan atau skema apa pun atau struktur spesifik apa pun yang membuatnya mudah dibaca orang lain disebut data tidak terstruktur.
Data tidak terstruktur tidak memiliki struktur atau format untuk membuatnya mudah dikenali. Data tidak terstruktur sangat berbasis teks seperti data, fakta, tanggapan survei terbuka, tetapi juga bisa nontekstual seperti gambar, audio, atau video.
Baca lebih lanjut: Bagaimana cara mengekstrak data dari PDF?
Apa saja contoh data tidak terstruktur?
Saat Anda memikirkan data, pikirkan jenis data apa pun yang tidak memiliki pola berulang atau dapat dikenali, dan itu akan menjadi data tidak terstruktur. Itu bisa berupa tekstual, nontekstual, manusia, atau yang dihasilkan mesin. Berikut adalah beberapa contoh data tidak terstruktur:
Data Teks
Data yang tersedia dalam bentuk email atau tertulis disebut data teks. Pesan teks, dokumen tertulis, kata, PDF, dan file lainnya, di antaranya, adalah contoh data tidak terstruktur.
Pesan multimedia
Salah satu jenis data tidak terstruktur adalah pesan multimedia. Data multimedia terdiri dari format gambar (JPEG, PNG, GIF), audio, atau video. Pesan multimedia merupakan campuran dari kode kompleks yang tidak memiliki pola yang sama.
Semua file gambar, video, atau audio dapat dienkripsi kode biner yang tidak mengikuti pola, dan karenanya merupakan data yang tidak terstruktur. apa yang kamu lihat di sini?
Nah, itu sebenarnya gambar mobil merah.
Gambar dan gambar perlu observasi untuk dipahami dan datanya tidak tersusun secara utuh, oleh karena itu disebut data tidak terstruktur.
Konten situs web
Semua situs web dipenuhi dengan informasi apa pun yang tersedia dalam bentuk paragraf panjang, tersebar, dan tidak teratur. Ini adalah jenis data dengan informasi yang berharga tetapi tetap saja tidak layak karena diperlukan komposisi data yang tepat.
Data Sensor - Perangkat IoT
Internet of things adalah perangkat fisik yang mengumpulkan informasi tentang sekitarnya dan mengirimkan data kembali ke cloud. Perangkat IoT mengirimkan kembali data sensor sensitif yang tidak terstruktur. Contoh perangkat IoT yang mengirimkan data senor dapat berupa perangkat pemantauan lalu lintas, perangkat musik seperti Alexa, Google Home, dll.
Email banyak digunakan oleh bisnis sebagai salah satu saluran utama untuk berkomunikasi. Email dapat diklasifikasikan sebagai semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Ada banyak alat penguraian yang tersedia yang mengikis informasi email untuk memahami detailnya.
Dokumen Bisnis
Bisnis berurusan dengan dokumen dari berbagai jenis, seperti PDF, email, faktur, pesanan, dan banyak lagi. Semua dokumen memiliki struktur yang berbeda. Untuk mengekstrak data dari PDF, dan dokumen berbasis kertas lainnya, bisnis dapat menggunakan perangkat lunak pengolah dokumen cerdas seperti Nanonets.
10,000+ pengguna menggunakan Nanonet untuk mengonversi data tidak terstruktur menjadi data terstruktur dengan akurasi 98%+. Cobalah?
Apa perbedaan antara data terstruktur dan tidak terstruktur?
Big data terdiri dari data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Semua jenis data ini memiliki banyak hal untuk ditawarkan. Mari kita lihat perbedaan mereka secara detail.
Data terstruktur adalah jenis data lain yang mengikuti pola tertentu dan mudah dikenali. Bentuk data ini tersedia di RDBMS dan memiliki banyak aplikasi. Ada tabel deskripsi singkat antara data terstruktur dan tidak terstruktur:
Model data
- Data tidak terstruktur sering datang dalam bentuk pdf besar, teks, atau file multimedia, sedangkan data terstruktur tepat dan teratur.
- Model data terstruktur yang ditentukan memudahkan dan dapat diandalkan untuk dipelajari dan diakses.
- File besar membutuhkan kapasitas penyimpanan yang signifikan, membuat data terstruktur lebih diminati karena ukuran file yang dapat disesuaikan, seringkali dalam format tabel.
Analisis Data
- Analisis menentukan relevansi dan akurasi data.
- Data tidak terstruktur dapat berisi pengetahuan yang tidak dapat diandalkan atau ambigu, tidak seperti data terstruktur yang diatur dan disesuaikan.
- Data terstruktur lebih disukai karena kemudahan analisis dibandingkan dengan data tidak terstruktur.
Searchability
- Ekstraksi data yang tidak terstruktur dapat menjadi kacau, membuat pencarian poin utama memakan waktu.
- Data terstruktur mudah dicari karena pengaturannya.
- Data tidak terstruktur mungkin sulit dipahami dan dicari karena ukuran dan formatnya.
Analisis Visioner
- Analisis terfokus dari data tidak terstruktur dapat mengungkapkan wawasan yang berharga.
- Data dalam format pendek dan terkini menarik lebih banyak minat daripada paragraf panjang.
- Data terstruktur memungkinkan otentikasi informasi lebih cepat, menghemat waktu pengguna.
Apa saja tantangan saat bekerja dengan data tidak terstruktur?
Data tidak terstruktur datang dalam bentuk yang sangat panjang dan itulah mengapa ekstraksi data tidak terstruktur diperlukan. Banyak tantangan yang dihadapi oleh staf yang bekerja saat bekerja dengan data yang tidak terstruktur. Pertama-tama, jenis data ini tersedia dalam teks massal dalam bentuk lain apa pun, itulah sebabnya diperlukan waktu terlalu lama untuk menangani data ini. Kedua, jika data tersedia dalam file besar, seperti yang kemungkinan besar disajikan oleh data tidak terstruktur, membutuhkan terlalu banyak penyimpanan. Kualitas data terstruktur adalah bahwa ia disajikan dalam bentuk yang sangat tepat dan tabel, itu sebabnya ekstraksi data sangat mudah.
Relevansi yang dikompromikan
Terlihat bahwa data yang tidak terstruktur mengandung banyak informasi yang tidak berharga dan sangat tidak akurat dan tidak relevan. Keakuratan data harus dijaga sebaik mungkin, itulah sebabnya tantangan terbesar yang dihadapi ekstraksi data tidak terstruktur adalah menjaga kualitas data yang relevan dan akurat tetap utuh.
Storage
Sejak zaman digitalisasi Dunia di abad ke-20, kesuksesan data datang dengan menempati lebih sedikit penyimpanan dan lebih banyak informasi. Di masa lalu, data disimpan dalam banyak file besar, data yang tidak terstruktur mengambil terlalu banyak penyimpanan sehingga sekarang menjadi tantangan untuk menghadapi semua perubahan ini.
Berurusan dengan data tidak terstruktur membutuhkan waktu yang lama. Butuh waktu terlalu lama untuk mengekstrak informasi dari data yang tidak terstruktur ketika menyangkut urgensi data. Itu sebabnya, datanya terlalu lama dan urgensinya, sangat sulit untuk mengekstrak semua pengetahuan dari data.
Sejak dimulainya digitalisasi, banyak alat telah muncul untuk mengatasi tantangan ekstraksi data yang tidak terstruktur. Untuk menghemat waktu, ekstraksi data tidak terstruktur melalui peningkatan AI alat ekstraksi data seperti Nanonets sangat andal karena menyediakan informasi data yang menyeluruh dan relevan. Relevansi data sangat penting karena merupakan alat penghemat waktu yang penting bagi staf kerja dan analis. Dengan strategi data ini, seseorang dapat dengan mudah menafsirkan informasi berharga dari data tersebut.
Bagaimana Anda dapat menggunakan Nanonet untuk mengonversi data tidak terstruktur menjadi wawasan?
Nanonets adalah platform yang menggunakan teknik AI, ML & NLP untuk membantu pengguna memperoleh wawasan dari data tidak terstruktur. Berikut panduan langkah demi langkah yang disederhanakan tentang cara mencapai hal ini:
- Pengumpulan Data: Mengumpulkan data tidak terstruktur Anda. Ini bisa dalam bentuk gambar, file teks, PDF, video, atau file audio.
- Unggah ke Nanonet: Unggah data tidak terstruktur Anda ke platform Nanonets menggunakan akun Anda. Kamu bisa buat milikmu di sini. Ini dapat dilakukan secara langsung atau melalui API yang ada di aplikasi.
- Pilih atau Latih Model: Sekarang, berdasarkan dokumen yang Anda unggah, pilih model OCR. Nanonets menyediakan model terlatih untuk banyak jenis dokumen. . Pilih model yang sesuai dengan tipe data dan tujuan Anda. Jika tidak ada model terlatih yang sesuai dengan kebutuhan Anda, Anda dapat melatih model OCR kustom menggunakan data Anda.
- Menerapkan Model ke Data: Setelah model Anda siap, terapkan ke dokumen Anda. Model akan mengekstrak data dari dokumen Anda dan mengubahnya menjadi format terstruktur seperti tabel, excel, csv yang lebih mudah dibaca.
- Tinjau dan Sesuaikan: Periksa hasil analisis model. Jika tidak cukup akurat, Anda dapat menyempurnakan model dengan menggunakan platform seret dan lepas Nanonets hingga hasilnya memenuhi kebutuhan Anda.
- Ekstrak Wawasan: Terakhir, gunakan data terstruktur untuk memperoleh wawasan. Anda dapat mengekspor data dan melakukan analitik data untuk memperoleh wawasan.
Ingat, langkah-langkah spesifik mungkin berbeda berdasarkan jenis data tidak terstruktur tertentu dan wawasan yang ingin Anda peroleh. Nanonets dapat mengotomatiskan proses dengan alur kerja otomatis, perangkat lunak OCR yang kuat, dan antarmuka pengguna tanpa kode.
Kita hidup di era transformatif dimana digitalisasi menyederhanakan pertumbuhan bisnis dan pengambilan keputusan. Ekstraksi data tidak terstruktur telah menyederhanakan berbagai proses karena pengoperasiannya yang hemat waktu dan cepat.
Data tidak terstruktur, pada dasarnya bahan mentah, diproses untuk mengekstraksi informasi berharga agar mudah disimpan. Bentuk tabularnya meningkatkan aksesibilitas. Kueri data diatur ke dalam bentuk yang mudah digunakan dan terstruktur dengan baik, tanpa ambiguitas, membuatnya mudah dibaca. Di antara berbagai alat ekstraksi data yang tersedia, masing-masing berkontribusi pada efisiensi sistem dan perbaikan lingkungan.
Ekstraksi data tidak terstruktur sangat penting di seluruh industri, menjaga keaslian data. Misalnya, sektor perbankan menggunakan alat ini untuk pertumbuhan bisnis.
Dalam penelitian ilmiah, alat ekstraksi data tidak terstruktur memadatkan data menjadi bentuk yang lebih tepat, terlepas dari apakah data tersebut dihasilkan oleh manusia atau mesin, sehingga memberikan wawasan yang berharga.
Bisnis lintas industri menggunakan teknik ekstraksi data tidak terstruktur untuk memahami dokumen bisnis mereka dan menambahkan lapisan kecerdasan ekstra ke analitik mereka. Gambar di bawah ini menunjukkan munculnya penggunaan data tidak terstruktur di industri yang berbeda.
[Sumber: Studi TCS]
Berikut adalah beberapa contoh bagaimana industri yang berbeda menggunakan platform pemrosesan dokumen cerdas seperti Nanonets untuk ekstraksi data tidak terstruktur dan meningkatkan produktivitas mereka.
Bank
Bank menggunakan platform IDP untuk mengekstrak wawasan dari sumber data tidak terstruktur seperti klaim, formulir pelanggan, dokumen KYC, catatan panggilan, laporan keuangan, dan banyak lagi.
Baca lebih lanjut: RPA di Perbankan dan Otomasi Perbankan
Asuransi
Asuransi adalah industri yang sangat diatur. Perlu dilakukan verifikasi dokumen dan verifikasi identitas pada setiap tahapan proses klaim asuransi. Perusahaan asuransi menggunakan platform pemrosesan dokumen otomatis untuk mengotomatiskan proses klaim, manajemen risiko, dan fungsi lain yang berbasis aturan. Proses klaim asuransi mengandung banyak data yang tidak terstruktur. Ekstraksi data tidak terstruktur dengan menggunakan platform yang disempurnakan AI seperti Nanonets membuat proses klaim asuransi menjadi mudah karena memungkinkan ekstraksi data selektif dari gambar, PDF, video, audio, dll.
Baca lebih lanjut: Otomatisasi Asuransi, Asuransi OCR, dan RPA di Asuransi
Kesehatan
Memberikan pengalaman pasien yang luar biasa berkisar pada penyediaan layanan yang lebih baik, mengurangi waktu tunggu pasien, dan memastikan staf tidak bekerja terlalu keras. Menggunakan platform pengungsi untuk mengekstrak wawasan dari sumber data tidak terstruktur seperti suara data pelanggan, survei pasien, EHR, keluhan pelanggan, situs web peraturan, dan tinjauan literatur membantu Layanan Kesehatan untuk memastikan pengalaman pasien yang lebih baik.
Baca lebih lanjut: Otomatisasi layanan kesehatan dan AI dalam perawatan kesehatan
Perumahan
Perusahaan real estat berurusan dengan banyak orang pada saat yang sama seperti pelanggan, pembangun, penyewa, vendor, pesaing, dan pemilik properti. Menggunakan perangkat lunak pemrosesan dokumen otomatis dapat membantu lembaga real estat untuk membuat profil kaya dari pemangku kepentingan yang disebutkan dan merampingkan ekstraksi data dari sumber data tidak terstruktur seperti sewa sewa, kontrak, dokumen penilaian properti, dll.
Kesimpulan
Data adalah minyak baru. Bisnis yang menguasai ekstraksi data tidak terstruktur dapat membuka potensi penuh data perusahaan. Nanonet memungkinkan perusahaan untuk mengotomatisasi pemrosesan dokumen mereka dan dapat dengan cerdas mengekstrak data dari semua jenis dokumen.
Nanonet OCR & OCR API online punya banyak yang menarik gunakan kasing tHal ini dapat mengoptimalkan kinerja bisnis Anda, menghemat biaya, dan meningkatkan pertumbuhan. Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.
FAQ
Apa keuntungan menggunakan data tidak terstruktur?
Data tidak terstruktur sulit untuk dipahami, ditafsirkan, dan digunakan secara langsung, tetapi itu bukan satu-satunya hal tentang itu. Ada banyak keuntungan menggunakan data tidak terstruktur, seperti yang disebutkan di bawah ini:
Tidak Ada Format Tetap
Data tidak terstruktur mendukung data dari semua format dan ukuran. Setiap jenis data yang tidak memiliki urutan yang tepat dapat diklasifikasikan sebagai data tidak terstruktur. Ini dapat berguna untuk memperluas cakrawala jenis data.
Tidak Ada Skema
Seperti dibahas di atas, data tidak terstruktur tidak memiliki urutan tetap dan juga tidak memiliki skema tetap. Inilah yang membuat ekstraksi data tidak terstruktur sulit untuk sebagian besar bagian.
keluwesan
Mengingat data tidak terstruktur tidak memiliki struktur, ia dapat memiliki format apa pun. Ini membuatnya cair dalam hal struktur.
Portabel & Skalabel
Data tidak terstruktur lebih portabel dan skalabel dibandingkan dengan data semi terstruktur dan terstruktur.
Banyak Aplikasi Bisnis
Mengingat bahwa 80% dari perusahaan, data perusahaan tidak terstruktur, ada banyak aplikasi untuk data ini. Data perusahaan yang tidak terstruktur digunakan untuk berbagai kasus penggunaan analitik bisnis. Misalnya, presentasi, video perusahaan, memahami profil pelanggan, dll.
Bagaimana cara mengubah data tidak terstruktur menjadi data terstruktur?
Saat bekerja dengan data besar dan besar bisa menjadi tugas yang sibuk. Untuk menghemat waktu dan untuk menjaga orisinalitas dan keakuratan data, data harus dipersingkat sedemikian rupa sehingga hanya informasi yang diperlukan yang tersisa. Ekstraksi data tidak terstruktur memiliki metode yang berbeda dan signifikansinya sangat ditunjukkan oleh semua informasi yang diberikan di atas. Perbedaan antara terstruktur dan tidak terstruktur memberikan petunjuk penting tentang data. Anda dapat menggunakan langkah-langkah berikut untuk mengonversi data tidak terstruktur menjadi data terstruktur.
Langkah 1: Pikirkan Tujuan yang Jelas
Tidak ada proyek yang boleh dimulai tanpa memiliki serangkaian tujuan yang terukur. Dengan gagasan yang jelas tentang tujuan akhir dari wawasan apa yang ingin Anda peroleh, akan lebih mudah untuk menyelesaikan langkah selanjutnya.
Langkah 2: Selesaikan sumber data
Data ada di mana-mana. Namun, untuk memulai dengan konversi, Anda perlu mengidentifikasi sumber data untuk menarik data tidak terstruktur Anda. Strategi ekstraksi data akan berbeda untuk sumber data yang berbeda. Nanonet memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti Gmail, drop box, outlook, desktop, dll.
Data dapat diekstraksi dari file pdf besar, gambar, dan bentuk teks lainnya.
Langkah 3: Standarisasi Data
Langkah ketiga adalah mengetahui apa yang harus dilakukan dengan ekstraksi data tidak terstruktur. Analis harus memiliki gagasan tentang hasil akhir dari data yang tidak terstruktur.
Jika sudah memilih data, langkah selanjutnya adalah finalisasi hasil dari data tersebut. Jika data dalam bentuk variabel apa pun, analis perlu membakukannya sebelum analisis apa pun dapat dilakukan. Langkah khusus ini melibatkan pembersihan dan standarisasi format data untuk langkah selanjutnya.
Langkah 4: Memilih teknologi ekstraksi data:
Setelah memahami sumber data dan metode standarisasi data, penting untuk menyelesaikan perangkat lunak yang ingin Anda gunakan untuk menerapkan langkah-langkah ini. Platform IDP seperti Nanonets membantu organisasi untuk terhubung, mengekstrak data, dan menstandarkannya untuk analisis lebih lanjut.
Data akan diambil oleh perangkat lunak yang berbeda, langkah selanjutnya adalah menemukan teknologi dimana data akan ditransfer ke perangkat lunak. Untuk tujuan ini, sistem manajemen basis data rasional (RDBMS) digunakan. Perangkat lunak dan teknologi ini membantu untuk mendapatkan penggunaan teknologi secara langsung.
Langkah 5: Memilih sistem penyimpanan data
Sistem penyimpanan data dipilih berdasarkan jenis teknologi yang Anda cari, harus memiliki ketersediaan tinggi, waktu berkecepatan tinggi, dan fitur lainnya. Semua fitur ini bersama dengan kapasitas penyimpanan real-time membuat sistem penyimpanan menjadi tinggi.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
- Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Tentang Kami
- tentang itu
- atas
- mengakses
- aksesibilitas
- Akun
- ketepatan
- tepat
- Mencapai
- di seluruh
- sebenarnya
- menambahkan
- disesuaikan
- Disesuaikan
- keuntungan
- kedatangan
- AI
- Alexa
- Semua
- mengizinkan
- memungkinkan
- sepanjang
- juga
- sama sekali
- Kemenduaan
- antara
- an
- analisis
- analis
- Analis
- analisis
- dan
- Lain
- Apa pun
- Lebah
- aplikasi
- aplikasi
- Mendaftar
- ADALAH
- sekitar
- diatur
- AS
- At
- Menarik
- audio
- Otentikasi
- keaslian
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- tersedianya
- tersedia
- kembali
- Perbankan
- sektor perbankan
- Bank
- berdasarkan
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- sebelum
- makhluk
- di bawah
- TERBAIK
- Lebih baik
- antara
- Besar
- Terbesar
- mendorong
- kedua
- Kotak
- pembangun
- bisnis
- performa bisnis
- bisnis
- tapi
- by
- panggilan
- bernama
- CAN
- Kapasitas
- mobil
- kasus
- Abad
- menantang
- tantangan
- Perubahan
- saluran
- memeriksa
- Pilih
- klaim
- tergolong
- Pembersihan
- jelas
- Penyelesaian
- awan
- kode
- mengumpulkan
- mengumpulkan
- COM
- bagaimana
- datang
- menyampaikan
- Perusahaan
- perusahaan
- dibandingkan
- pesaing
- keluhan
- sama sekali
- kompleks
- tersusun
- terdiri dari
- kesimpulan
- Terhubung
- mengandung
- kontrak
- Konversi
- mengubah
- Biaya
- bisa
- membuat
- sangat penting
- adat
- pelanggan
- data pelanggan
- pelanggan
- data
- Data Analytics
- penyimpanan data
- Basis Data
- hari
- transaksi
- Pengambilan Keputusan
- mendalam
- menyelam dalam
- didefinisikan
- Desktop
- rinci
- rincian
- ditentukan
- alat
- Devices
- perbedaan
- perbedaan
- berbeda
- sulit
- digital
- dunia digital
- digitalisasi
- langsung
- dibahas
- do
- dokumen
- dokumen
- tidak
- dilakukan
- seri
- Menjatuhkan
- dua
- setiap
- memudahkan
- mudah
- mudah
- Mudah
- efisiensi
- antara
- mempekerjakan
- terenkripsi
- akhir
- Meningkatkan
- meningkatkan
- cukup
- memastikan
- memastikan
- Enterprise
- perusahaan
- lingkungan
- Era
- dasarnya
- perkebunan
- dll
- Eter (ETH)
- pERNAH
- Setiap
- contoh
- contoh
- Excel
- luar biasa
- Lihat lebih lanjut
- pengalaman
- ekspor
- tambahan
- ekstrak
- ekstraksi
- dihadapi
- fakta
- FAST
- Fitur
- Angka
- File
- File
- terisi
- terakhir
- menyelesaikan
- Akhirnya
- keuangan
- Menemukan
- perusahaan
- Pertama
- tetap
- cairan
- terfokus
- mengikuti
- berikut
- berikut
- Untuk
- Forbes
- bentuk
- format
- bentuk
- dari
- penuh
- fungsi
- lebih lanjut
- mengumpulkan
- menghasilkan
- mendapatkan
- gif
- Memberikan
- gmail
- tujuan
- Anda
- Rumah Google
- Pertumbuhan
- membimbing
- Sulit
- Memiliki
- memiliki
- Kesehatan
- kesehatan
- berat
- membantu
- membantu
- di sini
- High
- sangat
- Beranda
- horison
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- http
- HTTPS
- manusia
- ide
- mengenali
- identitas
- Verifikasi Identitas
- if
- gambar
- gambar
- mengimplementasikan
- penting
- perbaikan
- in
- tidak akurat
- industri
- industri
- informasi
- wawasan
- contoh
- lembaga
- asuransi
- Intelijen
- Cerdas
- Pemrosesan dokumen cerdas
- berinteraksi
- bunga
- menarik
- Antarmuka
- Internet
- internet hal-hal
- ke
- idiot
- perangkat iot
- tidak peduli
- IT
- NYA
- Jenis
- Tahu
- pengetahuan
- KYC
- besar
- lapisan
- meninggalkan
- kurang
- 'like'
- literatur
- hidup
- Panjang
- melihat
- mencari
- Lot
- memelihara
- utama
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- pengelolaan
- sistem manajemen
- banyak
- bahan
- Pelajari
- tersebut
- pesan
- metode
- metode
- mungkin
- ML
- model
- model
- pemantauan
- lebih
- paling
- banyak
- multimedia
- beberapa
- musik
- perlu
- Perlu
- kebutuhan
- New
- berikutnya
- nLP
- tidak
- sekarang
- tujuan
- memperoleh
- OCR
- Perangkat Lunak OCR
- of
- menawarkan
- sering
- Minyak
- on
- sekali
- ONE
- secara online
- Bisnis Online
- hanya
- operasi
- Optimize
- or
- urutan
- perintah
- organisasi
- organisasi
- terorganisir
- keaslian
- Lainnya
- Lainnya
- Hasil
- Outlook
- pemilik
- berbasis kertas
- dokumen
- tertentu
- bagian
- lalu
- pasien
- pola
- Konsultan Ahli
- melakukan
- prestasi
- fisik
- Film
- Platform
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- poin
- mungkin
- potensi
- kuat
- perlu
- disukai
- menyajikan
- Presentasi
- hadiah
- primer
- mungkin
- proses
- proses
- pengolahan
- Produk
- produktifitas
- profil
- proyek
- tepat
- milik
- disediakan
- menyediakan
- menyediakan
- tujuan
- kualitas
- query
- lebih cepat
- Triliun
- Rasional
- Mentah
- RE
- Baca
- siap
- nyata
- real estate
- real-time
- benar-benar
- mengenali
- arsip
- Merah
- mengurangi
- reguler
- beregulasi
- regulator
- relevansi
- relevan
- dapat diandalkan
- sisa
- Menyewa
- laporan
- membutuhkan
- wajib
- penelitian
- tanggapan
- mengakibatkan
- Hasil
- mengungkapkan
- ulasan
- Kaya
- Risiko
- manajemen risiko
- kira-kira
- s
- sama
- Save
- penghematan
- terukur
- tersebar
- skema
- Penelitian ilmiah
- Pencarian
- Kedua
- sektor
- melihat
- terlihat
- terpilih
- memilih
- selektif
- mengirim
- mengirim
- mengirimkan
- rasa
- peka
- Urutan
- layanan
- set
- Pendek
- dipersingkat
- harus
- ditunjukkan
- Pertunjukkan
- makna
- penting
- mirip
- disederhanakan
- Ukuran
- ukuran
- So
- Perangkat lunak
- beberapa
- sumber
- sumber
- tertentu
- Staf
- stakeholder
- standardisasi
- awal
- Langkah
- Tangga
- Masih
- penyimpanan
- mudah
- strategi
- mempersingkat
- efisien
- struktur
- tersusun
- data terstruktur dan tidak terstruktur
- Belajar
- sukses
- seperti itu
- setelan
- Mendukung
- mengherankan
- Sekitarnya
- Survei
- sistem
- tabel
- Mengambil
- Dibutuhkan
- pengambilan
- tugas
- teknik
- Teknologi
- istilah
- dari
- bahwa
- Grafik
- informasi
- Dunia
- mereka
- Mereka
- Sana.
- karena itu
- Ini
- mereka
- hal
- hal
- berpikir
- Ketiga
- ini
- di seluruh
- waktu
- membuang-buang waktu
- kali
- untuk
- terlalu
- mengambil
- alat
- alat
- lalu lintas
- Pelatihan VE
- ditransfer
- transformatif
- mencoba
- dua
- mengetik
- jenis
- memahami
- pemahaman
- tidak seperti
- membuka kunci
- sampai
- mutakhir
- Mengunggah
- urgensi
- menggunakan
- bekas
- Pengguna
- User Interface
- user-friendly
- Pengguna
- menggunakan
- memanfaatkan
- Berharga
- Informasi Berharga
- Penilaian
- variasi
- berbagai
- vendor
- Verifikasi
- sangat
- melalui
- Video
- Video
- Suara
- menunggu
- ingin
- adalah
- Cara..
- we
- situs web
- Apa
- Apa itu
- ketika
- apakah
- yang
- sementara
- mengapa
- sangat
- akan
- dengan
- tanpa
- Word
- Alur kerja
- kerja
- dunia
- akan
- tertulis
- kamu
- Anda
- zephyrnet.dll