데이터는 모든 온라인 비즈니스의 생명선이자 우리가 상호 작용하는 방식입니다.
매일 우리는 대략적으로 2.5 Quintillion 바이트 데이터. 정말 많네요. 그런데 놀라운 것은 해당 데이터의 90% 구조화되지 않았습니다.
특별한 구조는 없습니다. 따라서 데이터를 이해하려면 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 방법을 이해해야 합니다.
더 이상 고민하지 않고 구조화되지 않은 데이터에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
비정형 데이터란 무엇입니까?
이 디지털 세계의 모든 것은 데이터로 구성됩니다. 데이터는 두 가지 형식이 될 수 있습니다. 적절한 구조를 따를 수도 있고 따르지 않을 수도 있습니다.
다른 사람이 쉽게 읽을 수 있도록 순서나 체계 또는 특정 구조로 정렬되지 않은 모든 정보를 비정형 데이터라고 합니다.
비정형 데이터에는 쉽게 알아볼 수 있는 구조나 형식이 없습니다. 구조화되지 않은 데이터는 데이터, 사실 개방형 설문 조사 응답과 같이 고도로 텍스트 기반이지만 이미지, 오디오 또는 비디오와 같이 비텍스트일 수도 있습니다.
더 읽기 : PDF에서 데이터를 추출하는 방법은 무엇입니까?
비정형 데이터의 예는 무엇입니까?
데이터를 생각할 때 반복되거나 인식할 수 있는 패턴이 없는 모든 종류의 데이터, 즉 비정형 데이터를 생각하십시오. 텍스트, 비텍스트, 인간 또는 기계 생성일 수 있습니다. 다음은 비정형 데이터의 몇 가지 예입니다.
텍스트 데이터
이메일이나 서면으로 제공되는 데이터를 텍스트 데이터라고 합니다. 문자 메시지, 서면 문서, 단어, PDF 및 기타 파일은 비정형 데이터의 예입니다.
멀티미디어 메시지
구조화되지 않은 데이터의 한 유형은 멀티미디어 메시지입니다. 멀티미디어 데이터는 이미지(JPEG, PNG, GIF), 오디오 또는 비디오 형식으로 구성됩니다. 멀티미디어 메시지는 유사한 패턴이 없는 복잡한 코드의 혼합입니다.
모든 이미지, 비디오 또는 오디오 파일은 패턴을 따르지 않는 암호화된 이진 코드일 수 있으므로 구조화되지 않은 데이터입니다. 여기서 무엇이 보이나요?
글쎄, 그것은 실제로 빨간 차의 이미지입니다.
이미지와 사진은 관찰이 필요하고 그 데이터가 완전하게 구성되어 있지 않기 때문에 이를 비정형 데이터라고 합니다.
웹 사이트 내용
모든 웹 사이트는 긴 단락, 흩어져 있는, 무질서한 형태로 제공되는 모든 정보로 가득 차 있습니다. 귀중한 정보를 담고 있는 일종의 데이터이지만 적절한 데이터 구성이 필요하기 때문에 가치가 없다.
센서 데이터 - IoT 장치
사물 인터넷은 주변 환경에 대한 정보를 수집하고 데이터를 다시 클라우드로 보내는 물리적 장치입니다. IoT 장치는 비정형일 수 있는 민감한 센서 데이터를 다시 보냅니다. 센서 데이터를 전송하는 IoT 장치의 예로는 트래픽 모니터링 장치, Alexa, Google Home 등과 같은 음악 장치가 있습니다.
이메일
이메일은 기업에서 커뮤니케이션의 기본 채널 중 하나로 널리 사용됩니다. 이메일은 반정형 또는 비정형으로 분류할 수 있습니다. 세부 사항을 이해하기 위해 이메일 정보를 스크랩하는 많은 구문 분석 도구가 있습니다.
비즈니스 문서
기업은 PDF, 이메일, 송장, 주문 등과 같은 다양한 유형의 문서를 처리합니다. 모든 문서는 구조가 다릅니다. 하기 위해 PDF에서 데이터 추출, 기타 종이 기반 문서, 기업에서 사용할 수 있는 지능형 문서 처리 소프트웨어 나노 넷처럼.
10,000명 이상의 사용자가 Nanonets를 사용하여 비정형 데이터를 98% 이상의 정확도로 정형 데이터로 변환합니다. 시도 해봐?
정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점은 무엇입니까?
빅데이터는 정형, 반정형, 비정형 데이터로 나뉜다. 이러한 모든 유형의 데이터는 많은 것을 제공합니다. 그들의 차이점을 자세히 살펴 보겠습니다.
구조화된 데이터는 특정 패턴을 따르고 인식하기 쉬운 또 다른 종류의 데이터입니다. 이 형식의 데이터는 RDBMS에서 사용할 수 있으며 많은 응용 프로그램이 있습니다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 사이에 간단한 설명 테이블이 있습니다.
데이터 모델
- 구조화되지 않은 데이터는 종종 대용량 PDF, 텍스트 또는 멀티미디어 파일의 형태로 제공되는 반면 구조화 데이터는 정확하고 체계적입니다.
- 구조화된 데이터의 정의된 모델을 통해 쉽고 안정적으로 연구하고 액세스할 수 있습니다.
- 대용량 파일에는 상당한 저장 용량이 필요하므로 종종 테이블 형식으로 파일 크기를 조정할 수 있기 때문에 구조화된 데이터가 더 바람직합니다.
데이터 분석
- 분석은 데이터 관련성과 정확성을 결정합니다.
- 구조화되고 조정된 구조화된 데이터와 달리 구조화되지 않은 데이터에는 신뢰할 수 없거나 모호한 지식이 포함될 수 있습니다.
- 구조화된 데이터는 구조화되지 않은 데이터에 비해 분석이 쉽기 때문에 선호됩니다.
검색 가능성
- 구조화되지 않은 데이터 추출은 혼란스러울 수 있으므로 주요 지점을 검색하는 데 많은 시간이 소요됩니다.
- 구조화된 데이터는 조직으로 인해 쉽게 검색할 수 있습니다.
- 구조화되지 않은 데이터는 크기와 형식으로 인해 이해하고 검색하기 어려울 수 있습니다.
비전 분석
- 구조화되지 않은 데이터에 대한 집중 분석을 통해 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 짧은 최신 형식의 데이터는 긴 단락보다 더 많은 관심을 끕니다.
- 구조화된 데이터를 사용하면 정보를 더 빠르게 인증할 수 있으므로 사용자 시간이 절약됩니다.
구조화되지 않은 데이터로 작업할 때 어려운 점은 무엇입니까?
비정형 데이터는 매우 긴 형식으로 제공되므로 비정형 데이터 추출이 필요합니다. 비정형 데이터로 작업하는 직원은 많은 문제에 직면합니다. 우선, 이러한 유형의 데이터는 다른 형식의 대량 텍스트로 제공되므로 이 데이터를 처리하는 데 시간이 너무 오래 걸립니다. 둘째, 대부분의 구조화되지 않은 데이터가 있는 것처럼 데이터가 큰 파일로 제공되는 경우 너무 많은 저장 공간을 차지합니다. 구조화된 데이터의 품질은 매우 정확하고 표 형식으로 표시되므로 데이터 추출이 매우 쉽습니다.
타협된 관련성
비정형 데이터에는 가치가 없고 매우 부정확하며 관련성이 없는 정보가 많이 포함되어 있습니다. 데이터의 정확성은 가능한 한 최상의 방식으로 유지되어야 합니다. 따라서 비정형 데이터 추출이 직면한 가장 큰 문제는 관련성이 있고 정확한 데이터의 품질을 그대로 유지하는 것입니다.
스토리지
20세기 세계의 디지털화 시대 이후로 데이터의 성공은 더 적은 양의 저장 공간과 더 많은 정보를 차지하게 되었습니다. 과거에는 데이터가 많은 대용량 파일에 저장되었고, 비정형 데이터는 너무 많은 저장 공간을 차지하므로 이러한 모든 변경 사항을 처리하는 것이 이제 과제가 되었습니다.
비정형 데이터를 처리하는 데 시간이 많이 걸립니다. 데이터의 긴급성에 관해서는 비정형 데이터에서 정보를 추출하는 데 너무 오랜 시간이 걸렸습니다. 그렇기 때문에 데이터가 너무 오래 걸리고 긴급하게 데이터에서 모든 지식을 추출하기가 매우 어렵습니다.
디지털화가 시작된 이래 구조화되지 않은 데이터 추출 문제를 해결하기 위해 많은 도구가 등장했습니다. 시간을 절약하기 위해 AI 강화를 통한 비정형 데이터 추출 데이터 추출 도구 Nanonets와 같은 데이터에 대한 철저하고 모든 관련 정보를 제공하기 때문에 매우 신뢰할 수 있습니다. 데이터의 관련성은 작업 직원과 분석가에게 중요한 시간 절약 도구이기 때문에 매우 중요합니다. 이러한 데이터 전략을 사용하면 데이터에서 중요한 정보를 쉽게 해석할 수 있습니다.
구조화되지 않은 데이터를 인사이트로 전환하기 위해 Nanonets를 어떻게 사용할 수 있습니까?
Nanonets는 AI, ML 및 NLP 기술을 사용하여 사용자가 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 이를 달성하는 방법에 대한 간단한 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집: 비정형 데이터를 수집합니다. 이것은 이미지, 텍스트 파일, PDF, 비디오 또는 오디오 파일의 형태일 수 있습니다.
- 나노넷에 업로드: 계정을 사용하여 비정형 데이터를 Nanonets 플랫폼에 업로드합니다. 당신은 할 수 있습니다 여기에서 당신의 것을 만드십시오. 이것은 직접 수행하거나 앱에 있는 API를 통해 수행할 수 있습니다.
- 모델 선택 또는 훈련: 이제 업로드하는 문서에 따라 OCR 모델을 선택하세요. Nanonets는 다양한 문서 유형에 대해 사전 훈련된 모델을 제공합니다. . 데이터 유형과 목적에 맞는 모델을 선택하세요. 사전 훈련된 모델 중 요구 사항에 맞는 모델이 없으면 데이터를 사용하여 사용자 정의 OCR 모델을 훈련할 수 있습니다.
- 데이터에 모델 적용: 모델이 준비되면 문서에 적용합니다. 이 모델은 문서에서 데이터를 추출하여 읽기 쉬운 테이블, 엑셀, csv와 같은 구조화된 형식으로 변환합니다.
- 검토 및 조정: 모델의 분석 결과를 확인합니다. 충분히 정확하지 않은 경우 결과가 요구 사항을 충족할 때까지 Nanonets의 드래그 앤 드롭 플랫폼을 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
- 인사이트 추출: 마지막으로 구조화된 데이터를 활용하여 인사이트를 도출합니다. 데이터를 내보내고 데이터 분석을 수행하여 통찰력을 얻을 수 있습니다.
특정 단계는 구조화되지 않은 데이터의 특정 유형과 도출하려는 인사이트에 따라 달라질 수 있습니다. Nanonets는 자동화된 작업 흐름, 강력한 OCR 소프트웨어 및 코드 없는 사용자 인터페이스로 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
우리는 디지털화가 비즈니스 성장과 의사결정을 단순화하는 변혁의 시대에 살고 있습니다. 비정형 데이터 추출은 시간 절약과 빠른 작업으로 인해 다양한 프로세스를 간소화했습니다.
기본적으로 원재료인 구조화되지 않은 데이터는 쉽게 저장하기 위해 귀중한 정보를 추출하기 위해 처리됩니다. 표 형식은 접근성을 향상시킵니다. 데이터 쿼리는 사용자 친화적이고 잘 구조화된 형식으로 구성되어 모호함이 없어 쉽게 읽을 수 있습니다. 사용 가능한 다양한 데이터 추출 도구 중 각각은 시스템 효율성과 환경 개선에 기여합니다.
구조화되지 않은 데이터 추출은 산업 전반에서 중요하며 데이터 신뢰성을 유지합니다. 예를 들어, 은행 부문은 비즈니스 성장을 위해 이러한 도구를 활용합니다.
과학 연구에서 구조화되지 않은 데이터 추출 도구는 인간이 생성했든 기계가 생성했든 상관없이 데이터를 보다 정확한 형식으로 압축하여 귀중한 통찰력을 제공합니다.
업계 전반의 비즈니스는 비정형 데이터 추출 기술을 사용하여 비즈니스 문서를 이해하고 분석에 추가 인텔리전스 계층을 추가합니다. 아래 그림은 다양한 산업에서 비정형 데이터 사용의 출현을 보여줍니다.
[출처 : TCS 연구]
다음은 다양한 산업에서 비정형 데이터 추출 및 생산성 향상을 위해 Nanonet과 같은 지능형 문서 처리 플랫폼을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.
은행
은행 사용 IDP 플랫폼 청구, 고객 양식, KYC 문서, 통화 기록, 재무 보고서 등과 같은 비정형 데이터 소스에서 통찰력을 추출합니다.
보험
보험은 규제가 심한 산업입니다. 보험금 청구 프로세스의 모든 단계에서 문서 확인 및 신원 확인을 수행해야 합니다. 보험 회사는 자동화된 문서 처리 플랫폼을 사용하여 청구 프로세스, 위험 관리 및 기타 규칙 기반 기능을 자동화합니다. 보험 청구 프로세스에는 구조화되지 않은 데이터가 많이 포함되어 있습니다. 비정형 데이터 추출 Nanonets와 같은 AI 강화 플랫폼을 사용하면 이미지, PDF, 비디오, 오디오 등에서 선택적인 데이터 추출이 가능하므로 보험 청구 프로세스가 쉬워집니다.
더 읽기 : 보험 자동화, 보험 OCR및 보험의 RPA
건강
탁월한 환자 경험을 제공하는 것은 더 나은 서비스를 제공하고 환자 대기 시간을 줄이며 직원이 과로하지 않도록 하는 것입니다. 사용 IDP 플랫폼 고객 데이터, 환자 설문 조사, EHR, 고객 불만, 규제 웹사이트 및 문헌 검토와 같은 비정형 데이터 소스에서 통찰력을 추출하는 것은 Healthcare가 더 나은 환자 경험을 보장하는 데 도움이 됩니다.
부동산법
부동산 회사는 고객, 건축업자, 임차인, 벤더, 경쟁자, 부동산 소유자 등 여러 사람을 동시에 상대합니다. 자동화된 문서 처리 소프트웨어를 사용하면 부동산 기관이 언급된 이해 관계자의 풍부한 프로필을 생성하고 임대 임대, 계약, 부동산 평가 문서 등과 같은 비정형 데이터 소스에서 데이터 추출을 간소화할 수 있습니다.
결론
데이터는 새로운 오일입니다. 비정형 데이터 추출을 마스터하는 비즈니스는 엔터프라이즈 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 나노넷을 통해 기업은 문서 처리를 자동화하고 모든 종류의 문서에서 데이터를 지능적으로 추출할 수 있습니다.
나노 넷 온라인 OCR 및 OCR API 많은 흥미가있다 사용 사례 t모자는 비즈니스 성과를 최적화하고 비용을 절감하며 성장을 촉진 할 수 있습니다. 찾아 Nanonets의 사용 사례를 제품에 적용할 수 있는 방법.
자주하는 질문
비정형 데이터를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
구조화되지 않은 데이터는 직접적으로 이해하고 해석하고 사용하기 어렵지만 그것이 전부는 아닙니다. 비정형 데이터를 사용하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.
고정 형식 없음
비정형 데이터는 모든 형식과 크기의 데이터를 지원합니다. 적절한 순서가 없는 모든 종류의 데이터는 비정형 데이터로 분류될 수 있습니다. 데이터 유형의 지평을 확장하는 것이 유용할 수 있습니다.
스키마 없음
위에서 논의한 바와 같이 비정형 데이터에는 고정된 순서가 없으며 고정된 스키마도 없습니다. 이것이 대부분의 부품에서 구조화되지 않은 데이터 추출을 어렵게 만드는 것입니다.
유연성
구조화되지 않은 데이터에는 구조가 없으므로 모든 형식을 가질 수 있습니다. 이것은 구조적 측면에서 유체를 만듭니다.
휴대성 및 확장성
비정형 데이터는 반정형 및 정형 데이터에 비해 이식성과 확장성이 뛰어납니다.
많은 비즈니스 애플리케이션
기업, 회사 데이터의 80%가 비정형 데이터라는 점을 감안할 때 이 데이터에 대한 많은 응용 프로그램이 있습니다. 비정형 엔터프라이즈 데이터는 다양한 비즈니스 분석 사용 사례에 사용됩니다. 예를 들어 프레젠테이션, 회사 비디오, 고객 프로필 이해 등
비정형 데이터를 정형 데이터로 어떻게 변환합니까?
크고 부피가 큰 데이터로 작업하는 동안 바쁜 작업이 될 수 있습니다. 시간을 절약하고 데이터의 독창성과 정확성을 유지하려면 필요한 정보만 남을 정도로 줄여야 합니다. 비정형 데이터 추출에는 다양한 방법이 있으며 그 중요성은 위에 제공된 모든 정보에서 매우 많이 나타납니다. 정형과 비정형의 차이는 데이터에 대한 중요한 단서를 제공합니다. 다음 단계를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 데이터로 변환할 수 있습니다.
1단계: 명확한 목표를 염두에 두십시오
어떤 프로젝트도 측정 가능한 목표 없이 시작해서는 안 됩니다. 얻고자 하는 통찰력의 최종 목표에 대한 명확한 아이디어가 있으면 다음 단계를 마무리하는 것이 더 쉬워집니다.
2단계: 데이터 소스 마무리
데이터는 어디에나 있습니다. 그러나 변환을 시작하려면 비정형 데이터를 그릴 데이터 소스를 식별해야 합니다. 데이터 추출 전략은 데이터 소스마다 다릅니다. 나노넷을 사용하면 사용자가 Gmail, 보관용 계정, Outlook, 데스크톱 등과 같은 여러 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
데이터는 큰 pdf 파일, 이미지 및 기타 텍스트 형식에서 추출할 수 있습니다.
3단계: 데이터 표준화
세 번째 단계는 비정형 데이터 추출로 무엇을 해야 하는지 아는 것입니다. 분석가는 비정형 데이터의 최종 결과에 대한 아이디어가 있어야 합니다.
데이터를 선택한 경우 다음 단계는 데이터의 결과를 마무리하는 것입니다. 데이터가 변수 형태인 경우 분석가는 분석을 수행하기 전에 이를 표준화해야 합니다. 이 특정 단계에는 다음 단계를 위한 데이터 형식 정리 및 표준화가 포함됩니다.
4단계: 데이터 추출 기술 선택:
데이터 소스와 데이터 표준화 방법을 이해한 후에는 이러한 단계를 구현하는 데 사용할 소프트웨어를 완성하는 것이 중요합니다. Nanonets와 같은 IDP 플랫폼은 조직이 추가 분석을 위해 연결, 데이터 추출 및 표준화하는 데 도움이 됩니다.
데이터는 다른 소프트웨어에서 가져옵니다. 다음 단계는 데이터를 소프트웨어로 전송할 기술을 찾는 것입니다. 이를 위해 합리적인 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이 사용됩니다. 이 소프트웨어와 기술은 직접적인 기술 사용을 돕습니다.
5단계: 데이터 저장 시스템 선택
데이터 스토리지 시스템은 찾고 있는 기술 유형에 따라 선택되며 고가용성, 고속 시간 및 기타 기능이 있어야 합니다. 실시간 저장 용량과 함께 이러한 모든 기능은 높은 저장 시스템을 만듭니다.
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- 어느
- 동안
- why
- 크게
- 의지
- 과
- 없이
- 워드
- 워크 플로우
- 일하는
- 세계
- 겠지
- 쓴
- 당신
- 너의
- 제퍼 넷