נתונים הם גלגל ההצלה של כל העסקים המקוונים והדרך בה אנו מקיימים אינטראקציה.
כל יום, אנחנו יוצרים בערך 2.5 קיליון בייטים של מידע. זה הרבה. אבל מה שמפתיע זה 90% מהנתונים האלה אינו מובנה.
אין לו מבנה מסוים. אז כדי להבין את הנתונים, אנחנו באמת צריכים להבין איך להתמודד עם נתונים לא מובנים.
בוא נצלול עמוק לתוך נתונים לא מובנים בלי להתעסק יותר.
מה זה נתונים לא מובנים?
כל דבר בעולם הדיגיטלי הזה מורכב מנתונים. הנתונים יכולים להיות משני פורמטים, או שהם יכולים לעקוב אחר מבנה מתאים או שלא.
כל מידע שאינו מסודר בשום רצף או סכמה או כל מבנה ספציפי שמקל על הקריאה עבור אחרים נקרא נתונים לא מובנים.
לנתונים לא מובנים אין מבנה או פורמט כדי להפוך אותם לזיהוי בקלות. נתונים לא מובנים מבוססים מאוד על טקסט כמו נתונים, עובדות תשובות לסקר פתוח אבל הם גם יכולים להיות לא טקסטואליים כמו תמונות, אודיו או וידאו.
קרא עוד: כיצד לחלץ נתונים מ-PDF?
מהן הדוגמאות לנתונים לא מובנים?
כשאתה חושב על נתונים, תחשוב על כל סוג של נתונים שאין להם דפוס חוזר או מזוהה, ואלה יהיו נתונים לא מובנים. זה יכול להיות טקסטואלי, לא טקסטואלי, אנושי או מכונה. הנה כמה דוגמאות לנתונים לא מובנים:
נתוני טקסט
הנתונים הזמינים באימייל או בצורה כתובה נקראים נתוני טקסט. הודעות טקסט, מסמכים כתובים, וורד, קובצי PDF וקבצים אחרים, מהם, הם דוגמה לנתונים לא מובנים.
הודעות מולטימדיה
סוג אחד של נתונים לא מובנים הוא הודעות מולטימדיה. נתוני מולטימדיה כוללים תמונות (JPEG, PNG, GIF), פורמט אודיו או וידאו. הודעות מולטימדיה הן שילוב של קוד מורכב שאין לו דפוס דומה.
כל התמונות, הסרטונים או קובצי האודיו יכולים להיות קודים בינאריים מוצפנים שאינם עוקבים אחר דפוס, ולכן הם נתונים לא מובנים. מה אתה רואה כאן?
ובכן, זה למעשה תמונה של מכונית אדומה.
התמונות והתמונות זקוקות להתבוננות כדי להבין והנתונים שלהן אינם מורכבים לחלוטין, לכן זה נקרא הנתונים הלא מובנים.
תוכן אתר
כל אתרי האינטרנט מלאים בכל מידע שזמין בצורה של פסקאות ארוכות, טפסים מפוזרים ולא מאורגנים. זהו מעין נתונים עם מידע רב ערך אך עדיין, הוא אינו ראוי כי נדרש הרכב נכון של הנתונים.
Sensor Data - IoT devices
האינטרנט של הדברים הוא מכשיר פיזי שאוסף מידע על סביבתו ושולח את הנתונים בחזרה לענן. מכשירי IoT שולחים חזרה נתוני חיישנים רגישים שיכולים להיות בלתי מובנים. דוגמאות למכשירי IoT ששולחים נתונים סניור יכולים להיות מכשירי ניטור תנועה, מכשירי מוזיקה כמו Alexa, Google Home וכו'.
כתובת אימייל
דוא"ל נמצא בשימוש נרחב על ידי עסקים כאחד הערוצים העיקריים לתקשורת. ניתן לסווג הודעות דוא"ל כחצי מובנות או לא מובנות. ישנם כלי ניתוח רבים זמינים המגרדים את מידע הדוא"ל כדי להבין את הפרטים.
מסמכים עסקיים
עסקים עוסקים במסמכים מסוגים שונים, כמו קובצי PDF, מיילים, חשבוניות, הזמנות ועוד. לכל המסמכים יש מבנים שונים. כדי לחלץ נתונים מקובצי PDF, ומסמכים אחרים מבוססי נייר, עסקים יכולים להשתמש תוכנה חכמה לעיבוד מסמכים כמו Nanonets.
יותר מ-10,000 משתמשים משתמשים ב-Nanonets כדי להמיר נתונים לא מובנים לנתונים מובנים עם דיוק של 98%+. תן לזה הזדמנות?
מה ההבדל בין נתונים מובנים ללא מובנים?
נתונים גדולים כוללים נתונים מובנים, חצי מובנים ולא מובנים. לכל סוגי הנתונים הללו יש הרבה מה להציע. בואו נסתכל על ההבדלים ביניהם בפירוט.
נתונים מובנים הם סוג אחר של נתונים העוקבים אחר דפוס מסוים וקל לזהות אותם. צורת נתונים זו זמינה ב-RDBMS ויש לה יישומים רבים. יש טבלה קצרה של תיאורים בין נתונים מובנים ובלתי מובנים כאחד:
מודל נתונים
- נתונים לא מובנים מגיעים לרוב בצורה של קובצי PDF, טקסט או מולטימדיה גדולים, בעוד שהנתונים המובנים מדויקים ומאורגנים.
- המודל המוגדר של נתונים מובנים מקל ואמין ללימוד ולגישה.
- קבצים גדולים דורשים קיבולת אחסון משמעותית, מה שהופך נתונים מובנים לנחשקים יותר בשל גודל הקובץ המתכוונן שלהם, לרוב בפורמט טבלאי.
ניתוח נתונים
- הניתוח קובע את הרלוונטיות והדיוק של הנתונים.
- נתונים לא מובנים יכולים להכיל ידע לא אמין או מעורפל, בניגוד לנתונים מובנים שמאורגנים ומותאמים.
- נתונים מובנים עדיפים בשל קלות הניתוח בהשוואה לנתונים לא מובנים.
Searchability
- חילוץ נתונים לא מובנה יכול להיות כאוטי, מה שהופך את החיפוש אחר נקודות עיקריות לגוזל זמן רב.
- נתונים מובנים ניתנים לחיפוש בקלות בשל הארגון שלהם.
- נתונים לא מובנים יכולים להיות קשים להבנה ולחיפוש בשל הגודל והפורמט שלהם.
ניתוח חזון
- ניתוח ממוקד של נתונים לא מובנים יכול לחשוף תובנות חשובות.
- נתונים בפורמט קצר ועדכני מושכים יותר עניין מפסקאות ארוכות.
- נתונים מובנים מאפשרים אימות מהיר יותר של מידע, וחוסך זמן למשתמשים.
מהם האתגרים בעבודה עם נתונים לא מובנים?
הנתונים הבלתי מובנים מגיעים בצורה ארוכה מאוד וזו הסיבה שחילוץ נתונים לא מובנה הוא הכרחי. אתגרים רבים מתמודדים עם צוות העובדים תוך כדי עבודה עם נתונים לא מובנים. קודם כל, סוג זה של נתונים זמין בטקסט מרוכז בכל צורה אחרת, זו הסיבה שלוקח יותר מדי זמן לעשות עם הנתונים האלה. שנית, אם הנתונים זמינים בקבצים גדולים, כפי שכנראה נתונים לא מובנים מציגים, לוקח יותר מדי אחסון. האיכות של הנתונים המובנים היא שהם מוצגים בצורה מאוד מדויקת וטבלאית, לכן חילוץ הנתונים קל מאוד.
פגיעה ברלוונטיות
ניתן לראות כי נתונים לא מובנים מכילים מידע רב שאינו בעל ערך ומאוד לא מדויק ולא רלוונטי. יש לשמור על דיוק הנתונים בצורה הטובה ביותר, לכן האתגר הגדול ביותר העומד בפני חילוץ נתונים לא מובנה הוא לשמור על איכות הנתונים הרלוונטיים והמדויקים ללא פגע.
אחסון
מאז תקופת הדיגיטליזציה של העולם במאה ה-20, הצלחה בנתונים באה עם תפוסת פחות אחסון ויותר מידע. בעבר, הנתונים נשמרו בהרבה קבצים גדולים, הנתונים הלא מובנים לוקחים יותר מדי אחסון עד שעכשיו זה הפך לאתגר להתמודד עם כל השינויים הללו.
הטיפול בנתונים לא מובנים לוקח זמן רב. לקח יותר מדי זמן להוציא מידע מנתונים לא מובנים בכל הנוגע לדחיפות הנתונים. לכן, הנתונים ארכו יותר מדי זמן ובדחיפות, קשה מאוד לחלץ את כל הידע מהנתונים.
מאז תחילת הדיגיטליזציה, נוצרו כלים רבים להתמודדות עם האתגרים של חילוץ נתונים לא מובנה. כדי לחסוך זמן, חילוץ הנתונים הלא מובנים באמצעות AI משופר כלים לחילוץ נתונים כמו Nanonets הוא אמין מאוד מכיוון שהוא מספק מידע יסודי ורלוונטי לחלוטין לנתונים. הרלוונטיות של הנתונים חשובה מאוד מכיוון שהם כלי חשוב לחיסכון בזמן עבור הצוות העובדים והאנליסטים. בעזרת אסטרטגיות נתונים אלה, ניתן לפרש בקלות מידע בעל ערך מהנתונים.
כיצד ניתן להשתמש בננונטים כדי להמיר נתונים לא מובנים לתובנות?
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:
- איסוף נתונים: אסוף את הנתונים הלא מובנים שלך. זה יכול להיות בצורה של תמונות, קבצי טקסט, קובצי PDF, סרטונים או קובצי אודיו.
- העלה לננונטים: העלה את הנתונים הלא מובנים שלך לפלטפורמת Nanonets באמצעות החשבון שלך. אתה יכול ליצור את שלך כאן. ניתן לעשות זאת ישירות או באמצעות ממשקי API הקיימים באפליקציה.
- בחר או אימון דגם: 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.
- החל מודל על נתונים: לאחר שהדגם שלך מוכן, החל אותו על המסמכים שלך. המודל יחלץ נתונים מהמסמכים שלך וימיר אותם לפורמט מובנה כמו טבלה, אקסל, csv שקל יותר לקריאה.
- בדוק והתאם: 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.
- חלץ תובנות: לבסוף, השתמש בנתונים המובנים כדי להפיק תובנות. אתה יכול לייצא את הנתונים ולבצע ניתוח נתונים כדי להפיק תובנות.
זכור, השלבים הספציפיים עשויים להשתנות בהתאם לסוג הספציפי של נתונים לא מובנים ולתובנות שברצונך להפיק. Nanonets יכול להפוך את התהליך לאוטומטי עם זרימות עבודה אוטומטיות, תוכנת OCR רבת עוצמה וממשק משתמש ללא קוד.
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.
נתונים לא מובנים, בעצם חומר גלם, מעובדים כדי לחלץ מידע בעל ערך לאחסון קל. צורתו הטבלה משפרת את הנגישות. שאילתות נתונים מאורגנות בצורות ידידותיות למשתמש, מובנות היטב, נטולות עמימות, מה שהופך אותן לקלות לקריאה. בין הכלים השונים לחילוץ הנתונים הקיימים, כל אחד מהם תורם ליעילות המערכת ולשיפור הסביבה.
חילוץ נתונים לא מובנה הוא חיוני בין התעשיות, תוך שמירה על מקוריות הנתונים. לדוגמה, המגזר הבנקאי משתמש בכלים אלה לצמיחה עסקית.
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.
עסקים בכל תעשיות משתמשים בטכניקות של מיצוי נתונים לא מובנים כדי להבין את המסמכים העסקיים שלהם ולהוסיף שכבה נוספת של אינטליגנציה לניתוח שלהם. האיור שלהלן מציג את הופעת השימוש בנתונים לא מובנים בתעשיות שונות.
[מקור: מחקר TCS]
הנה כמה דוגמאות לאופן שבו תעשיות שונות משתמשות בפלטפורמות חכמות לעיבוד מסמכים כמו Nanonets לצורך מיצוי נתונים לא מובנים ושיפור הפרודוקטיביות שלהם.
בנקים
הבנקים משתמשים פלטפורמות IDP כדי לחלץ תובנות ממקורות נתונים לא מובנים כמו תביעות, טפסי לקוחות, מסמכי KYC, רישומי שיחות, דוחות כספיים ועוד.
קרא עוד: RPA בבנקאות ו אוטומציה בנקאית
ביטוח
ביטוח הוא ענף בעל רגולציה כבדה. הוא צריך לבצע אימות מסמכים ואימות זהות בכל שלב של תהליכי תביעות ביטוח. חברות ביטוח משתמשות בפלטפורמות אוטומטיות לעיבוד מסמכים כדי להפוך תהליכי תביעות לאוטומטיים, ניהול סיכונים ופונקציות אחרות המבוססות על כללים. תהליך תביעות הביטוח מכיל הרבה נתונים לא מובנים. חילוץ נתונים לא מובנה על ידי שימוש בפלטפורמות משופרות בינה מלאכותית כמו Nanonets הופך את תהליך תביעות הביטוח לקל מכיוון שהוא מאפשר חילוץ נתונים סלקטיבי מתמונות, קובצי PDF, קטעי וידאו, אודיו וכו'.
קרא עוד: אוטומציה של ביטוח, ביטוח OCR, ו RPA בביטוח
בְּרִיאוּת
אספקת חווית מטופל יוצאת דופן סובבת סביב מתן שירות טוב יותר, צמצום זמני ההמתנה של המטופלים והבטחת שהצוות אינו עמוס יתר על המידה. באמצעות פלטפורמת IDP לחלץ תובנות ממקורות נתונים לא מובנים כמו הקול של נתוני לקוחות, סקרי מטופלים, EHRs, תלונות לקוחות, אתרים רגולטוריים וסקירת ספרות מסייע ל-Healthcare להבטיח חווית מטופל טובה יותר.
קרא עוד: אוטומציה של שירותי בריאות ו AI בבריאות
פתרון הנדל"ן שלך בחנות אחת בג'ורג'יה
חברות נדל"ן מתמודדות עם מספר אנשים בו זמנית כמו לקוחות, בונים, שוכרים, ספקים, מתחרים ובעלי נכסים. שימוש בתוכנת עיבוד מסמכים אוטומטית יכול לעזור למוסדות נדל"ן ליצור פרופילים עשירים של בעלי עניין שהוזכרו ולייעל את חילוץ הנתונים ממקורות נתונים לא מובנים כמו שכירות שכירות, חוזים, ניירות הערכת שווי נכס וכו'.
סיכום
הנתונים הם השמן החדש. העסק ששולט בחילוץ נתונים לא מובנה יכול לנצל את מלוא הפוטנציאל של נתונים ארגוניים. הננונטים מאפשרות לארגונים להפוך את עיבוד המסמכים שלהם לאוטומטיות ויכולות לחלץ נתונים מכל סוג של מסמך בצורה חכמה.
ננונטים מקוון OCR ו- OCR API מקוון יש הרבה מעניינים להשתמש במקרים that יכול לייעל את ביצועי העסק שלך, לחסוך בעלויות ולהגדיל את הצמיחה. תגלה כיצד מקרי השימוש של Nanonets יכולים לחול על המוצר שלך.
שאלות נפוצות
מהם היתרונות של שימוש בנתונים לא מובנים?
נתונים לא מובנים קשה להבנה, לפרש ולהשתמש ישירות, אבל זה לא הדבר היחיד בו. ישנם יתרונות רבים בשימוש בנתונים לא מובנים, כפי שצוין להלן:
אין פורמט קבוע
נתונים לא מובנים תומכים בנתונים בכל הפורמטים והגדלים. כל סוג של נתונים שאין להם רצף תקין יכול להיות מסווג כנתונים לא מובנים. זה יכול להיות שימושי להרחיב את האופק של סוגי נתונים.
אין סכמה
כפי שנדון לעיל, לנתונים לא מובנים אין רצף קבוע וגם אין להם סכמה קבועה. זה מה שמקשה על חילוץ נתונים לא מובנה עבור רוב החלקים.
גמישות
בהינתן שלנתונים לא מובנים אין מבנה, הם יכולים לקבל כל פורמט. זה הופך אותו לנוזל מבחינת המבנה.
נייד וניתן להרחבה
נתונים לא מובנים הם יותר ניידים וניתנים להרחבה בהשוואה לנתונים חצי מובנים ומובנים.
הרבה יישומים עסקיים
בהתחשב בכך ש-80% מהארגון, נתוני החברה אינם מובנים, יש הרבה יישומים לנתונים אלה. נתונים ארגוניים לא מובנים משמשים למגוון מקרי שימוש בניתוח עסקי. למשל מצגות, סרטוני חברה, הבנת פרופילי לקוחות וכו'.
איך ממירים נתונים לא מובנים לנתונים מובנים?
תוך כדי עבודה עם נתונים גדולים ומגושמים יכולה להיות משימה קדחתנית. כדי לחסוך זמן ולשמור על מקוריות ודיוק הנתונים, יש לקצר אותם עד כדי כך שיישאר רק המידע הדרוש. למיצוי הנתונים הבלתי מובנים יש שיטות שונות והמשמעות שלו ניכרת מאוד מכל המידע שסופק לעיל. ההבדל בין מובנה ללא מובנה נותן רמזים חשובים לגבי הנתונים. אתה יכול להשתמש בשלבים הבאים כדי להמיר נתונים לא מובנים לנתונים מובנים.
שלב 1: יש לזכור מטרה ברורה
אף פרויקט לא צריך להתחיל בלי קבוצה של יעדים מדידים. עם מושג ברור לגבי המטרה הסופית של אילו תובנות אתה רוצה להשיג, קל יותר לסיים את השלבים הבאים.
שלב 2: סיים את מקורות הנתונים
הנתונים נמצאים בכל מקום. אבל, כדי להתחיל עם ההמרה, עליך לזהות את מקורות הנתונים כדי לצייר את הנתונים הלא מובנים שלך. אסטרטגיות חילוץ נתונים יהיו שונות עבור מקורות נתונים שונים. Nanonets מאפשרים למשתמשים לאסוף נתונים ממקורות רבים כמו Gmail, Drop Box, Outlook, Desktop וכו'.
ניתן לחלץ את הנתונים מקבצי ה-PDF הגדולים, התמונות וצורות טקסט אחרות.
שלב 3: סטנדרטיזציה של נתונים
השלב השלישי הוא לדעת מה לעשות עם חילוץ נתונים לא מובנה. לאנליסט צריך להיות מושג לגבי התוצאה הסופית של הנתונים הלא מובנים.
אם בחרת את הנתונים, השלב הבא הוא לסיים את התוצאה של הנתונים. אם הנתונים נמצאים בצורת משתנה כלשהי, האנליסט צריך לתקן אותם לפני שניתן לבצע ניתוח כלשהו. שלב מסוים זה כולל ניקוי וסטנדרטיזציה של פורמטי הנתונים עבור השלבים הבאים.
שלב 4: בחירת טכנולוגיית מיצוי הנתונים:
לאחר הבנת מקורות הנתונים ושיטת הסטנדרטיזציה של הנתונים, חשוב לסיים את התוכנה שבה ברצונך להשתמש לצורך יישום שלבים אלו. פלטפורמות IDP כמו Nanonets עוזרות לארגונים להתחבר, לחלץ נתונים ולתקן אותם לניתוח נוסף.
הנתונים יילקחו על ידי תוכנות שונות, השלב הבא הוא למצוא את הטכנולוגיה שבאמצעותה יועבר הנתונים לתוכנה. לשם כך, נעשה שימוש במערכת ניהול מסד נתונים רציונלית (RDBMS). תוכנה וטכנולוגיה אלו עוזרות להשתמש בטכנולוגיה פשוטה.
שלב 5: בחירת מערכת אחסון הנתונים
מערכת אחסון הנתונים נבחרת על סמך סוג הטכנולוגיה שאתה מחפש, היא צריכה להיות בעלת זמינות גבוהה, זמן במהירות גבוהה ותכונות אחרות. כל התכונות הללו יחד עם קיבולת האחסון בזמן אמת הופכות את מערכת האחסון הגבוהה.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
- קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
- מקור: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- אודות
- בנוגע לזה
- מֵעַל
- גישה
- נגישות
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- מדויק
- להשיג
- לרוחב
- למעשה
- להוסיף
- מתכוונן
- מותאם
- יתרונות
- הִתגַלוּת
- AI
- Alexa
- תעשיות
- להתיר
- מאפשר
- לאורך
- גם
- בסך הכל
- דו משמעות
- בין
- an
- אנליזה
- מנתח
- אנליסטים
- ניתוח
- ו
- אחר
- כל
- ממשקי API
- האפליקציה
- יישומים
- החל
- ARE
- סביב
- מְסוּדָר
- AS
- At
- מושך
- אודיו
- אימות
- אותנטיות
- אוטומטי
- אוטומטי
- זמינות
- זמין
- בחזרה
- בנקאות
- - מגזר בנקאי
- בנקים
- מבוסס
- BE
- כי
- להיות
- הופך להיות
- לפני
- להיות
- להלן
- הטוב ביותר
- מוטב
- בֵּין
- גָדוֹל
- הגדול ביותר
- לְהַגבִּיר
- שניהם
- אריזה מקורית
- בוני
- עסקים
- תפקוד עסקי
- עסקים
- אבל
- by
- שיחה
- נקרא
- CAN
- קיבולת
- מכונית
- מקרים
- מאה
- לאתגר
- האתגרים
- שינויים
- ערוצים
- לבדוק
- לבחור
- טענות
- מְסוּוָג
- ניקוי
- ברור
- סְגוֹר
- ענן
- קוד
- לגבות
- אוסף
- COM
- איך
- מגיע
- להעביר
- חברות
- חברה
- לעומת
- מתחרים
- תלונות
- לחלוטין
- מורכב
- מורכב
- כולל
- מסקנה
- לְחַבֵּר
- מכיל
- חוזים
- המרה
- להמיר
- עלויות
- יכול
- לִיצוֹר
- מכריע
- מנהג
- לקוח
- נתוני לקוחות
- לקוחות
- נתונים
- ניתוח נתונים
- אחסון נתונים
- מסד נתונים
- יְוֹם
- עסקה
- קבלת החלטות
- עמוק
- צלילה לעומק
- מוגדר
- שולחן העבודה
- פרט
- פרטים
- קובע
- מכשיר
- התקנים
- הבדל
- ההבדלים
- אחר
- קשה
- דיגיטלי
- הדיגיטלי שלך
- דיגיטליזציה
- ישירות
- נָדוֹן
- do
- מסמך
- מסמכים
- עושה
- עשה
- לצייר
- ירידה
- ראוי
- כל אחד
- להקל
- קל יותר
- בקלות
- קל
- יְעִילוּת
- או
- אמייל
- מיילים
- מעסיקה
- מוצפן
- סוף
- משפר
- שיפור
- מספיק
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- מִפְעָל
- חברות
- סביבתי
- תקופה
- למעשה
- אחוזה
- וכו '
- Ether (ETH)
- אי פעם
- כל
- דוגמה
- דוגמאות
- Excel
- יוצא דופן
- לְהַרְחִיב
- ניסיון
- יצוא
- נוסף
- תמצית
- הוֹצָאָה
- מתמודד
- עובדות
- מהר
- תכונות
- תרשים
- שלח
- קבצים
- ממולא
- סופי
- לְסַכֵּם
- בסופו של דבר
- כספי
- חברות
- ראשון
- קבוע
- נוזל
- מרוכז
- לעקוב
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- פורבס
- טופס
- פוּרמָט
- צורות
- החל מ-
- מלא
- פונקציות
- נוסף
- ללקט
- ליצור
- לקבל
- gif
- לתת
- gmail
- מטרה
- שערים
- דף הבית של Google
- צמיחה
- מדריך
- קשה
- יש
- יש
- בְּרִיאוּת
- בריאות
- בִּכְבֵדוּת
- לעזור
- עוזר
- כאן
- גָבוֹהַ
- מאוד
- עמוד הבית
- אופק
- איך
- איך
- http
- HTTPS
- בן אנוש
- רעיון
- לזהות
- זהות
- אימות זהות
- if
- תמונה
- תמונות
- יישום
- חשוב
- השבחה
- in
- לֹא מְדוּיָק
- תעשיות
- תעשייה
- מידע
- תובנות
- למשל
- מוסדות
- ביטוח
- מוֹדִיעִין
- אינטליגנטי
- עיבוד מסמכים חכם
- אינטראקציה
- אינטרס
- מעניין
- מִמְשָׁק
- אינטרנט
- אינטרנט של דברים
- אל תוך
- IOT
- מכשירי יוט
- ללא קשר
- IT
- שֶׁלָה
- סוג
- לדעת
- ידע
- KYC
- גָדוֹל
- שכבה
- עזבו
- פחות
- כמו
- ספרות
- חי
- ארוך
- נראה
- הסתכלות
- מגרש
- לתחזק
- גדול
- לעשות
- עושה
- עשייה
- ניהול
- מערכת ניהול
- רב
- חוֹמֶר
- לִפְגוֹשׁ
- מוּזְכָּר
- הודעות
- שיטה
- שיטות
- יכול
- ML
- מודל
- מודלים
- ניטור
- יותר
- רוב
- הרבה
- מולטימדיה
- מספר
- כלי נגינה
- הכרחי
- צורך
- צרכי
- חדש
- הבא
- NLP
- לא
- עַכשָׁיו
- מטרה
- להשיג
- OCR
- תוכנת OCR
- of
- הַצָעָה
- לעתים קרובות
- שמן
- on
- פעם
- ONE
- באינטרנט
- עסקים מקוונים
- רק
- מבצע
- מטב
- or
- להזמין
- הזמנות
- ארגון
- ארגונים
- מאורגן
- מְקוֹרִיוּת
- אחר
- אחרים
- תוֹצָאָה
- Outlook
- בעלי
- מבוסס נייר
- ניירות
- מסוים
- חלקים
- עבר
- חולה
- תבנית
- אֲנָשִׁים
- לבצע
- ביצועים
- גופני
- תמונות
- פלטפורמה
- פלטפורמות
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודות
- אפשרי
- פוטנציאל
- חזק
- צורך
- מועדף
- להציג
- מצגות
- מתנות
- יְסוֹדִי
- כנראה
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- המוצר
- פִּריוֹן
- פרופילים
- פּרוֹיֶקט
- תָקִין
- רכוש
- ובלבד
- מספק
- מתן
- מטרה
- איכות
- שאילתות
- מהר
- קווינטיליון
- הגיוני
- חי
- RE
- חומר עיוני
- מוכן
- ממשי
- מקרקעין
- זמן אמת
- בֶּאֱמֶת
- להכיר
- רשום
- Red
- הפחתה
- רגיל
- מוסדר
- רגולטורים
- הרלוונטיות
- רלוונטי
- אָמִין
- שְׂרִידִים
- לשכור
- דוחות לדוגמא
- לדרוש
- נדרש
- מחקר
- תגובות
- תוצאה
- תוצאות
- לגלות
- סקירה
- עשיר
- הסיכון
- ניהול סיכונים
- בערך
- s
- אותו
- שמור
- חסכת
- להרחבה
- פזור
- תכנית
- מחקר מדעי
- חיפוש
- שְׁנִיָה
- מגזר
- לִרְאוֹת
- לראות
- נבחר
- בחירה
- סֶלֶקטִיבִי
- לשלוח
- שליחה
- שולח
- תחושה
- רגיש
- רצף
- שרות
- סט
- קצר
- מקוצר
- צריך
- הראה
- הופעות
- משמעות
- משמעותי
- דומה
- פשוט
- מידה
- גדל
- So
- תוכנה
- כמה
- מָקוֹר
- מקורות
- ספציפי
- סגל
- בעלי עניין
- תקינה
- התחלה
- שלב
- צעדים
- עוד
- אחסון
- פשוט
- אסטרטגיות
- לייעל
- זִרמִי
- מִבְנֶה
- מובנה
- נתונים מובנים ולא מובנים
- לימוד
- הצלחה
- כזה
- כדלקמן
- תומך
- מפתיע
- הסובב
- סֶקֶר
- מערכת
- שולחן
- לקחת
- לוקח
- נטילת
- המשימות
- טכניקות
- טכנולוגיה
- מונחים
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- אל האני
- המידע
- העולם
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- שם.
- לכן
- אלה
- הֵם
- דבר
- דברים
- לחשוב
- שְׁלִישִׁי
- זֶה
- בכל
- זמן
- דורש זמן רב
- פִּי
- ל
- גַם
- לקח
- כלי
- כלים
- תְנוּעָה
- רכבת
- הועבר
- טרנספורמטיבית
- לנסות
- שתיים
- סוג
- סוגים
- להבין
- הבנה
- בניגוד
- לפתוח
- עד
- עדכן
- העלאה
- דְחִיפוּת
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- ממשק משתמש
- ידידותי למשתמש
- משתמשים
- באמצעות
- מנצל
- בעל ערך
- מידע בעל ערך
- הערכה
- מגוון
- שונים
- ספקים
- אימות
- מאוד
- באמצעות
- וִידֵאוֹ
- וידאו
- קול
- לחכות
- רוצה
- היה
- דֶרֶך..
- we
- אתרים
- מה
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- בזמן
- למה
- באופן נרחב
- יצטרך
- עם
- לְלֹא
- Word
- זרימות עבודה
- עובד
- עוֹלָם
- היה
- כתוב
- אתה
- זפירנט