I dati sono l'ancora di salvezza di tutte le attività online e del modo in cui interagiamo.
Ogni giorno creiamo grosso modo 2.5 quintilioni di byte di dati. Questo è molto. Ma ciò che sorprende è questo 90% di quei dati non è strutturato.
Non ha una struttura particolare. Quindi, per dare un senso ai dati, dobbiamo davvero capire come gestire i dati non strutturati.
Immergiamoci nei dati non strutturati senza ulteriori indugi.
Che cosa sono i dati non strutturati?
Tutto in questo mondo digitale è composto da dati. I dati possono essere di due formati, possono seguire una struttura adeguata oppure no.
Qualsiasi informazione che non è organizzata in alcuna sequenza o schema o in alcuna struttura specifica che ne renda facile la lettura per gli altri è chiamata dati non strutturati.
I dati non strutturati non hanno struttura o formato per renderli facilmente riconoscibili. I dati non strutturati sono altamente basati su testo come dati, fatti risposte a sondaggi aperti, ma possono anche essere non testuali come immagini, audio o video.
Leggi di più: Come estrarre dati da PDF?
Quali sono gli esempi di dati non strutturati?
Quando pensi ai dati, pensa a qualsiasi tipo di dato che non abbia uno schema ripetitivo o riconoscibile e che sarebbero dati non strutturati. Può essere testuale, non testuale, umano o generato dalla macchina. Ecco alcuni esempi di dati non strutturati:
Dati di testo
I dati disponibili in un'e-mail o in una forma scritta sono chiamati dati di testo. Messaggi di testo, documenti scritti, Word, PDF e altri file, tra questi, sono un esempio di dati non strutturati.
Messaggi multimediali
Un tipo di dati non strutturati sono i messaggi multimediali. I dati multimediali comprendono immagini (JPEG, PNG, GIF), audio o formato video. I messaggi multimediali sono un mix di codice complesso che non ha uno schema simile.
Tutte le immagini, i video o i file audio possono essere codici binari crittografati che non seguono alcuno schema e quindi sono dati non strutturati. cosa vedi qui?
In realtà è l'immagine di un'auto rossa.
Le immagini e le immagini necessitano di osservazione per essere comprese e i loro dati non sono completamente composti, ecco perché questi sono chiamati dati non strutturati.
Siti web
Tutti i siti web sono pieni di qualsiasi informazione disponibile sotto forma di lunghi paragrafi, moduli sparsi e disorganizzati. Si tratta di una sorta di dato con informazioni preziose ma comunque non degno perché è richiesta la corretta composizione dei dati.
Sensor Data - IoT devices
L'Internet delle cose è un dispositivo fisico che raccoglie informazioni su ciò che lo circonda e invia i dati al cloud. I dispositivi IoT restituiscono dati sensibili dei sensori che possono essere non strutturati. Esempi di dispositivi IoT che inviano dati senor potrebbero essere dispositivi di monitoraggio del traffico, dispositivi musicali come Alexa, Google Home, ecc.
La posta elettronica è ampiamente utilizzata dalle aziende come uno dei principali canali di comunicazione. Le email possono essere classificate come semi-strutturate o non strutturate. Sono disponibili molti strumenti di analisi che estraggono le informazioni e-mail per comprenderne i dettagli.
Documenti aziendali
Le aziende gestiscono documenti di vario tipo, come PDF, e-mail, fatture, ordini e altro ancora. Tutti i documenti hanno strutture diverse. In modo da estrarre i dati dai PDFe altri documenti cartacei che le aziende possono utilizzare software di elaborazione documenti intelligente come Nanonets.
Oltre 10,000 utenti utilizzano Nanonet per convertire i dati non strutturati in dati strutturati con una precisione superiore al 98%. Provaci?
Qual è la differenza tra dati strutturati e non strutturati?
I big data comprendono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Tutti questi tipi di dati hanno molto da offrire. Diamo un'occhiata alle loro differenze in dettaglio.
I dati strutturati sono un altro tipo di dati che segue uno schema particolare ed è facile da riconoscere. Questa forma di dati è disponibile in RDBMS e ha molte applicazioni. C'è una breve tabella di descrizioni tra dati strutturati e non strutturati:
Modello di dati
- I dati non strutturati spesso si presentano sotto forma di file pdf, testo o multimediali di grandi dimensioni, mentre i dati strutturati sono precisi e organizzati.
- Il modello definito di dati strutturati rende facile e affidabile lo studio e l'accesso.
- I file di grandi dimensioni richiedono una notevole capacità di archiviazione, rendendo i dati strutturati più desiderabili grazie alla dimensione del file regolabile, spesso in formato tabulare.
Analisi dei dati
- L'analisi determina la pertinenza e l'accuratezza dei dati.
- I dati non strutturati possono contenere conoscenze inaffidabili o ambigue, a differenza dei dati strutturati che sono organizzati e adattati.
- I dati strutturati sono preferiti per la facilità di analisi rispetto ai dati non strutturati.
Possibilità di ricerca
- L'estrazione di dati non strutturati può essere caotica, rendendo la ricerca dei punti principali dispendiosa in termini di tempo.
- I dati strutturati sono facilmente ricercabili grazie alla loro organizzazione.
- I dati non strutturati possono essere difficili da comprendere e cercare a causa delle dimensioni e del formato.
Analisi visionaria
- L'analisi mirata dei dati non strutturati può rivelare informazioni preziose.
- I dati in un formato breve e aggiornato attirano più interesse rispetto ai lunghi paragrafi.
- I dati strutturati consentono un'autenticazione più rapida delle informazioni, facendo risparmiare tempo agli utenti.
Quali sono le sfide quando si lavora con dati non strutturati?
I dati non strutturati sono disponibili in una forma molto lunga ed è per questo che è necessaria l'estrazione di dati non strutturati. Molte sfide devono affrontare il personale che lavora mentre lavora con dati non strutturati. Prima di tutto, questo tipo di dati è disponibile in un testo di massa di qualsiasi altra forma, ecco perché ci vuole troppo tempo per avere a che fare con questi dati. In secondo luogo, se i dati sono disponibili in file di grandi dimensioni, come molto probabilmente presentano i dati non strutturati, occupa troppo spazio di archiviazione. La qualità dei dati strutturati è che si presentano in forme molto precise e tabulari, ecco perché l'estrazione dei dati è molto semplice.
Rilevanza compromessa
Si è visto che i dati non strutturati contengono molte informazioni che non sono preziose e altamente imprecise e irrilevanti. L'accuratezza dei dati dovrebbe essere mantenuta nel miglior modo possibile, ecco perché la sfida più grande che deve affrontare l'estrazione di dati non strutturati è mantenere intatta la qualità dei dati pertinenti e accurati.
Archiviazione
Dai tempi della digitalizzazione del mondo nel 20° secolo, il successo dei dati deriva dall'occupare meno spazio di archiviazione e più informazioni. In passato, i dati venivano salvati in molti file di grandi dimensioni, i dati non strutturati occupano troppo spazio di archiviazione e ora è diventato una sfida affrontare tutti questi cambiamenti.
La gestione dei dati non strutturati richiede molto tempo. Ci è voluto troppo tempo per estrarre informazioni da dati non strutturati quando si tratta dell'urgenza dei dati. Ecco perché i dati hanno impiegato troppo tempo e con urgenza, è molto difficile estrarre tutta la conoscenza dai dati.
Dall'inizio della digitalizzazione, sono nati molti strumenti per affrontare le sfide dell'estrazione di dati non strutturati. Per risparmiare tempo, l'estrazione di dati non strutturati tramite AI-enhanced strumenti di estrazione dei dati come Nanonets è molto affidabile perché fornisce informazioni complete e del tutto rilevanti per i dati. La pertinenza dei dati è molto importante perché è un importante strumento di risparmio di tempo per il personale di lavoro e gli analisti. Con queste strategie di dati, si possono facilmente interpretare informazioni preziose dai dati.
Come puoi utilizzare Nanonet per convertire i dati non strutturati in approfondimenti?
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:
- Raccolta Dati: Raccogli i tuoi dati non strutturati. Questo potrebbe essere sotto forma di immagini, file di testo, PDF, video o file audio.
- Carica su Nanonet: carica i tuoi dati non strutturati sulla piattaforma Nanonets utilizzando il tuo account. Puoi crea il tuo qui. Questo potrebbe essere fatto direttamente o tramite le API presenti nell'app.
- Scegli o addestra un modello: 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.
- Applicare il modello ai dati: Una volta che il tuo modello è pronto, applicalo ai tuoi documenti. Il modello estrarrà i dati dai tuoi documenti e li convertirà in un formato strutturato come tabella, excel, csv che è più facile da leggere.
- Rivedere e regolare: 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.
- Estrai approfondimenti: Infine, utilizza i dati strutturati per ricavare approfondimenti. È possibile esportare i dati ed eseguire l'analisi dei dati per ricavare approfondimenti.
Ricorda che i passaggi specifici possono variare in base al tipo specifico di dati non strutturati e alle informazioni che desideri ricavare. Le nanonet possono automatizzare il processo con flussi di lavoro automatizzati, un potente software OCR e un'interfaccia utente senza codice.
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.
I dati non strutturati, essenzialmente materia prima, vengono elaborati per estrarre informazioni preziose per una facile memorizzazione. La sua forma tabellare migliora l'accessibilità. Le interrogazioni dei dati sono organizzate in forme user-friendly, ben strutturate, prive di ambiguità, che le rendono di facile lettura. Tra i vari strumenti di estrazione dei dati disponibili, ciascuno contribuisce all'efficienza del sistema e al miglioramento ambientale.
L'estrazione di dati non strutturati è fondamentale in tutti i settori, mantenendo l'autenticità dei dati. Ad esempio, il settore bancario utilizza questi strumenti per la crescita aziendale.
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.
Le aziende di tutti i settori utilizzano tecniche di estrazione di dati non strutturati per dare un senso ai loro documenti aziendali e aggiungere un ulteriore livello di intelligenza alle loro analisi. La figura seguente mostra l'avvento dell'uso di dati non strutturati in diversi settori.
[Fonte: Studio TCS]
Ecco alcuni esempi di come diversi settori utilizzano piattaforme di elaborazione di documenti intelligenti come Nanonets per l'estrazione di dati non strutturati e per migliorare la loro produttività.
Banche
Le banche usano Piattaforme IDP per estrarre informazioni da fonti di dati non strutturate come reclami, moduli cliente, documenti KYC, registri delle chiamate, rapporti finanziari e altro ancora.
Leggi di più: RPA nel settore bancario ed Automazione bancaria
Assicurazione
L'assicurazione è un settore fortemente regolamentato. Deve eseguire la verifica dei documenti e la verifica dell'identità in ogni fase dei processi di richiesta di risarcimento. Le compagnie assicurative utilizzano piattaforme di elaborazione automatizzata dei documenti per automatizzare i processi di richiesta di risarcimento, la gestione del rischio e altre funzioni basate su regole. Il processo di richiesta di indennizzo contiene molti dati non strutturati. Estrazione di dati non strutturati utilizzando piattaforme potenziate dall'intelligenza artificiale come Nanonets semplifica il processo di richiesta di risarcimento assicurativo in quanto consente l'estrazione selettiva di dati da immagini, PDF, video, audio, ecc.
Leggi di più: Automazione assicurativa, OCR assicurativoe RPA nelle assicurazioni
Salute e benessere
Fornire un'esperienza eccezionale ai pazienti ruota attorno a fornire un servizio migliore, ridurre i tempi di attesa dei pazienti e garantire che il personale non sia oberato di lavoro. Usando piattaforma IDP estrarre informazioni da fonti di dati non strutturate come la voce dei dati dei clienti, i sondaggi sui pazienti, le cartelle cliniche elettroniche, i reclami dei clienti, i siti Web normativi e la revisione della letteratura aiuta il settore sanitario a garantire una migliore esperienza del paziente.
Leggi di più: Automazione sanitaria ed AI in sanità
Immobiliare
Le società immobiliari trattano con più persone contemporaneamente come clienti, costruttori, inquilini, venditori, concorrenti e proprietari di immobili. L'utilizzo di un software di elaborazione automatizzata dei documenti può aiutare le istituzioni immobiliari a creare profili ricchi di parti interessate menzionate e a semplificare l'estrazione dei dati da fonti di dati non strutturate come locazioni di locazione, contratti, documenti di valutazione della proprietà, ecc.
Conclusione
I dati sono il nuovo petrolio. L'azienda che gestisce l'estrazione di dati non strutturati può sbloccare tutto il potenziale dei dati aziendali. Le nanoreti consentono alle aziende di automatizzare l'elaborazione dei documenti e di estrarre in modo intelligente i dati da qualsiasi tipo di documento.
nanonet OCR online e API OCR hanno molti interessanti casi d'uso tche potrebbe ottimizzare le prestazioni della tua azienda, risparmiare sui costi e aumentare la crescita. Scoprire come i casi d'uso di Nanonets possono essere applicati al tuo prodotto.
FAQ
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di dati non strutturati?
I dati non strutturati sono difficili da comprendere, interpretare e utilizzare direttamente, ma non è l'unica cosa. Ci sono molti vantaggi nell'usare dati non strutturati, come indicato di seguito:
Nessun formato fisso
I dati non strutturati supportano dati di tutti i formati e dimensioni. Qualsiasi tipo di dato che non ha una sequenza corretta può essere classificato come dato non strutturato. Può essere utile ampliare l'orizzonte dei tipi di dati.
Nessuno schema
Come discusso in precedenza, i dati non strutturati non hanno una sequenza fissa e nemmeno uno schema fisso. Questo è ciò che rende difficile l'estrazione di dati non strutturati per la maggior parte delle parti.
Flessibilità
Dato che i dati non strutturati non hanno struttura, possono avere qualsiasi formato. Questo lo rende fluido in termini di struttura.
Portatile e scalabile
I dati non strutturati sono più portabili e scalabili rispetto ai dati semistrutturati e strutturati.
Molte applicazioni aziendali
Dato che l'80% dell'azienda, i dati aziendali non sono strutturati, ci sono molte applicazioni per questi dati. I dati aziendali non strutturati vengono utilizzati per una varietà di casi d'uso di analisi aziendali. Ad esempio, presentazioni, video aziendali, comprensione dei profili dei clienti, ecc.
Come si convertono i dati non strutturati in dati strutturati?
Lavorare con dati grandi e voluminosi può essere un compito frenetico. Per risparmiare tempo e mantenere l'originalità e l'accuratezza dei dati, dovrebbe essere abbreviato in modo tale che rimangano solo le informazioni necessarie. L'estrazione dei dati non strutturati ha metodi diversi e il suo significato è ampiamente dimostrato da tutte le informazioni fornite sopra. La differenza tra strutturato e non strutturato fornisce importanti indizi sui dati. È possibile utilizzare i seguenti passaggi per convertire i dati non strutturati in dati strutturati.
Passaggio 1: avere un obiettivo chiaro in mente
Nessun progetto dovrebbe mai iniziare senza avere una serie di obiettivi misurabili. Con un'idea chiara dell'obiettivo finale di quali informazioni si desidera ottenere, diventa più facile finalizzare i passaggi successivi.
Passaggio 2: finalizzare le origini dati
I dati sono ovunque. Ma, per iniziare con la conversione, devi identificare le origini dati per disegnare i tuoi dati non strutturati. Le strategie di estrazione dei dati sarebbero diverse per le diverse fonti di dati. Le nanoreti consentono agli utenti di raccogliere dati da più fonti come Gmail, drop box, Outlook, desktop, ecc.
I dati possono essere estratti dai grandi file pdf, immagini e altre forme di testo.
Passaggio 3: standardizzazione dei dati
Il terzo passo è sapere cosa fare con l'estrazione di dati non strutturati. L'analista dovrebbe avere un'idea del risultato finale dei dati non strutturati.
Se hai selezionato i dati, il passaggio successivo consiste nel finalizzare il risultato dei dati. Se i dati sono in qualsiasi forma variabile, l'analista deve standardizzarli prima di poter eseguire qualsiasi analisi. Questo passaggio particolare prevede la pulizia e la standardizzazione dei formati dei dati per i passaggi successivi.
Passaggio 4: selezione della tecnologia di estrazione dei dati:
Dopo aver compreso le origini dati e il metodo di standardizzazione dei dati, è importante finalizzare il software che si desidera utilizzare per implementare questi passaggi. Le piattaforme IDP come Nanonets aiutano le organizzazioni a connettersi, estrarre dati e standardizzarli per ulteriori analisi.
I dati verranno acquisiti da un software diverso, il passaggio successivo consiste nel trovare la tecnologia con cui i dati verranno trasferiti al software. A tale scopo viene utilizzato un sistema razionale di gestione dei database (RDBMS). Questo software e questa tecnologia aiutano a ottenere un uso semplice della tecnologia.
Passaggio 5: selezione del sistema di archiviazione dati
Il sistema di archiviazione dei dati viene selezionato in base al tipo di tecnologia che stai cercando, dovrebbe avere alta disponibilità, tempo ad alta velocità e altre funzionalità. Tutte queste caratteristiche insieme alla capacità di archiviazione in tempo reale rendono il sistema di archiviazione elevato.
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