Data er livslinjen til alle nettbaserte virksomheter og måten vi samhandler på.
Hver dag skaper vi omtrent 2.5 kvintillioner byte av data. Det er mye. Men det som er overraskende er det 90 % av disse dataene er ustrukturert.
Den har ingen spesiell struktur. Så for å forstå dataene, må vi virkelig forstå hvordan vi skal håndtere ustrukturerte data.
La oss dykke dypt inn i ustrukturerte data uten videre.
Hva er ustrukturerte data?
Alt i denne digitale verdenen er sammensatt av data. Data kan ha to formater, enten kan de følge en riktig struktur eller ikke.
All informasjon som ikke er ordnet i noen sekvens eller skjema eller noen spesifikk struktur som gjør det enkelt å lese for andre, kalles ustrukturerte data.
Ustrukturerte data har ingen struktur eller format for å gjøre det lett gjenkjennelig. Ustrukturerte data er svært tekstbaserte som data, fakta, åpne spørreundersøkelser, men de kan også være ikke-tekstuelle som bilder, lyd eller video.
Les mer: Hvordan trekke ut data fra PDF?
Hva er eksemplene på ustrukturerte data?
Når du tenker på data, tenk på alle typer data som ikke har et repeterende eller gjenkjennelig mønster, og som ville være ustrukturerte data. Det kan være tekstlig, ikke-tekstlig, menneskelig eller maskingenerert. Her er noen eksempler på ustrukturerte data:
Tekstdata
Dataene som er tilgjengelige i en e-post eller skriftlig form kalles tekstdata. Tekstmeldinger, skriftlige dokumenter, word, PDF-er og andre filer, av dem, er et eksempel på ustrukturerte data.
Multimediemeldinger
En type ustrukturerte data er multimediemeldinger. Multimediedata omfatter bilder (JPEG, PNG, GIF), lyd- eller videoformat. Multimediemeldinger er en blanding av kompleks kode som ikke har et lignende mønster.
Alle bildene, videoene eller lydfilene kan være krypterte binære koder som ikke følger noe mønster, og derfor er ustrukturerte data. Hva ser du her?
Vel, det er faktisk et bilde av en rød bil.
Bildene og bildene trenger observasjon for å forstå og dataene deres er ikke fullstendig sammensatt, det er derfor dette kalles ustrukturerte data.
Innhold på nettstedet
Alle nettstedene er fylt med all informasjon som er tilgjengelig i form av lange avsnitt, spredte og uorganiserte skjemaer. Dette er en slags data med verdifull informasjon, men likevel er det ikke verdig fordi det kreves riktig sammensetning av data.
Sensordata - IoT-enheter
Tingenes internett er en fysisk enhet som samler informasjon om omgivelsene og sender dataene tilbake til skyen. IoT-enheter sender tilbake sensitive sensordata som kan være ustrukturerte. Eksempler på IoT-enheter som sender senordata kan være trafikkovervåkingsenheter, musikkenheter som Alexa, Google Home, etc.
Epost
E-post er mye brukt av bedrifter som en av hovedkanalene for å kommunisere. E-poster kan klassifiseres som semistrukturerte eller ustrukturerte. Det er mange tilgjengelige analyseverktøy som skraper e-postinformasjonen for å forstå detaljene.
Forretningsdokumenter
Bedrifter håndterer dokumenter av ulike typer, som PDF-er, e-poster, fakturaer, bestillinger og mer. Alle dokumentene har forskjellig struktur. For å trekke ut data fra PDF-filer, og andre papirbaserte dokumenter, bedrifter kan bruke intelligent programvare for dokumentbehandling som nanonetter.
10,000 98+ brukere bruker Nanonets til å konvertere ustrukturerte data til strukturerte data med XNUMX %+ nøyaktighet. Gi det et forsøk?
Hva er forskjellen mellom strukturerte og ustrukturerte data?
Big data omfatter strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. Alle disse typer data har mye å tilby. La oss se nærmere på forskjellene deres.
Strukturerte data er en annen type data som følger et bestemt mønster og er lett å gjenkjenne. Denne formen for data er tilgjengelig i RDBMS og har mange applikasjoner. Det er en kort tabell med beskrivelser mellom både strukturerte og ustrukturerte data:
Datamodell
- Ustrukturerte data kommer ofte i form av store pdf-er, tekst- eller multimediefiler, mens strukturerte data er presise og organiserte.
- Den definerte modellen for strukturerte data gjør det enkelt og pålitelig å studere og få tilgang til.
- Store filer krever betydelig lagringskapasitet, noe som gjør strukturerte data mer ønskelige på grunn av dens justerbare filstørrelsen, ofte i tabellformat.
Dataanalyse
- Analysen bestemmer dataens relevans og nøyaktighet.
- Ustrukturerte data kan inneholde upålitelig eller tvetydig kunnskap, i motsetning til strukturerte data som er organisert og justert.
- Strukturerte data foretrekkes på grunn av den enkle analyse sammenlignet med ustrukturerte data.
Søkbarhet
- Ustrukturert datautvinning kan være kaotisk, noe som gjør letingen etter viktige punkter tidkrevende.
- Strukturerte data er lett søkbare på grunn av organiseringen.
- Ustrukturerte data kan være vanskelig å forstå og søke etter på grunn av størrelsen og formatet.
Visjonær analyse
- Den fokuserte analysen av ustrukturerte data kan avdekke verdifull innsikt.
- Data i et kort, oppdatert format tiltrekker seg mer interesse enn lange avsnitt.
- Strukturerte data gir raskere autentisering av informasjon, noe som sparer brukere for tid.
Hva er utfordringene når man jobber med ustrukturerte data?
De ustrukturerte dataene kommer i svært lang form, og det er derfor ustrukturert datautvinning er nødvendig. Mange utfordringer står de ansatte overfor mens de jobber med ustrukturerte data. Først av alt, denne typen data er tilgjengelig i en bulktekst av en hvilken som helst annen form, det er derfor det tar for lang tid å gjøre med disse dataene. For det andre, hvis dataene er tilgjengelige i store filer, som de fleste sannsynligvis ustrukturerte data presenterer, tar det for mye lagringsplass. Kvaliteten på de strukturerte dataene er at de presenteres i svært presise og tabellformede former, derfor er utvinning av dataene veldig enkelt.
Kompromittert relevans
Det er sett at ustrukturerte data inneholder mye informasjon som ikke er verdifull og svært unøyaktig og irrelevant. Nøyaktigheten til dataene bør opprettholdes på best mulig måte, det er derfor den største utfordringen med ustrukturert datautvinning er å opprettholde kvaliteten på relevante og nøyaktige data intakt.
oppbevaring
Siden digitaliseringen av verden på 20-tallet, kommer datasuksess med å okkupere mindre lagringsplass og mer informasjon. Tidligere ble data lagret i mange store filer, de ustrukturerte dataene tar for mye lagringsplass til at det nå har blitt en utfordring å håndtere alle disse endringene.
Det tar lang tid å håndtere ustrukturerte data. Det tok for lang tid å trekke ut informasjon fra ustrukturerte data når det kommer til det haster med dataene. Det er grunnen til at dataene tok for lang tid og det haster, er det veldig vanskelig å trekke ut all kunnskapen fra dataene.
Siden starten av digitaliseringen har det kommet til mange verktøy for å håndtere utfordringene med ustrukturert datautvinning. For å spare tid er den ustrukturerte datautvinningen via AI forbedret verktøy for datautvinning som Nanonets er veldig pålitelig fordi den gir grundig og totalt relevant informasjon for data. Dataenes relevans er svært viktig fordi det er et viktig tidsbesparende verktøy for arbeidsstaben og analytikere. Med disse datastrategiene kan man enkelt tolke verdifull informasjon fra dataene.
Hvordan kan du bruke Nanonets til å konvertere ustrukturerte data til innsikt?
Nanonets er en plattform som bruker AI, ML og NLP-teknikker for å hjelpe brukere med å få innsikt fra ustrukturerte data. Her er en forenklet steg-for-steg guide for hvordan du oppnår dette:
- Datainnsamling: Samle dine ustrukturerte data. Dette kan være i form av bilder, tekstfiler, PDF-er, videoer eller lydfiler.
- Last opp til Nanonets: Last opp de ustrukturerte dataene dine til Nanonets-plattformen ved å bruke kontoen din. Du kan lag din her. Dette kan gjøres direkte eller via APIer i appen.
- Velg eller tren en modell: Nå, basert på dokumentet du laster opp, velger du en OCR-modell. Nanonets gir forhåndsopplærte modeller for mange dokumenttyper. . Velg en modell som passer din datatype og mål. Hvis ingen av de forhåndstrente modellene passer dine behov, kan du trene en tilpasset OCR-modell ved å bruke dataene dine.
- Bruk modell på data: Når modellen er klar, bruker du den på dokumentene dine. Modellen vil trekke ut data fra dokumentene dine og konvertere dem til strukturert format som tabell, excel, csv som er lettere å lese.
- Se gjennom og juster: Sjekk resultatene fra modellens analyse. Hvis de ikke er nøyaktige nok, kan du finjustere modellen ved å bruke Nanonets dra-og-slipp-plattform til resultatene oppfyller dine behov.
- Trekk ut innsikt: Til slutt, bruk de strukturerte dataene til å utlede innsikt. Du kan eksportere dataene og utføre dataanalyse for å få innsikt.
Husk at de spesifikke trinnene kan variere basert på den spesifikke typen ustrukturerte data og innsikten du ønsker å utlede. Nanonetter kan automatisere prosessen med automatiserte arbeidsflyter, kraftig OCR-programvare og kodefritt brukergrensesnitt.
Vi lever i en transformativ tid der digitalisering forenkler forretningsvekst og beslutningstaking. Ustrukturert datautvinning har strømlinjeformet ulike prosesser på grunn av sin tidsbesparende og raske drift.
Ustrukturerte data, hovedsakelig råmateriale, behandles for å trekke ut verdifull informasjon for enkel lagring. Dens tabellform forbedrer tilgjengeligheten. Dataforespørsler er organisert i brukervennlige, godt strukturerte former, blottet for tvetydighet, noe som gjør dem enkle å lese. Blant de ulike datautvinningsverktøyene som er tilgjengelige, bidrar hvert til systemeffektivitet og miljøforbedring.
Ustrukturert datautvinning er avgjørende på tvers av bransjer, og opprettholder dataautentisitet. For eksempel bruker banksektoren disse verktøyene for forretningsvekst.
I vitenskapelig forskning kondenserer ustrukturerte dataekstraksjonsverktøy data til en mer presis form, uavhengig av om det er menneskelig eller maskingenerert, og gir verdifull innsikt.
Bedrifter på tvers av bransjer bruker ustrukturerte datautvinningsteknikker for å forstå forretningsdokumentene sine og legge til et ekstra lag med intelligens til analysene deres. Figuren under viser fremveksten av bruk av ustrukturerte data i ulike bransjer.
[Kilde: TCS-studie]
Her er noen eksempler på hvordan ulike bransjer bruker intelligente dokumentbehandlingsplattformer som Nanonets for ustrukturert datautvinning og for å øke produktiviteten.
Banker
Banker bruker IDP-plattformer å trekke ut innsikt fra ustrukturerte datakilder som krav, kundeskjemaer, KYC-dokumenter, samtaleposter, økonomiske rapporter og mer.
Les mer: RPA i bank og Bankautomatisering
Forsikring
Forsikring er en sterkt regulert bransje. Den må utføre dokumentverifisering og identitetsverifisering ved hvert trinn i forsikringskravprosessene. Forsikringsselskaper bruker automatiserte dokumentbehandlingsplattformer for å automatisere skadeprosesser, risikostyring og andre funksjoner som er regelbaserte. Forsikringsskadeprosessen inneholder mye ustrukturert data. Ustrukturert datautvinning ved å bruke AI-forbedrede plattformer som Nanonets gjør forsikringskravprosessen enkel, da den tillater selektiv datautvinning fra bilder, PDF-er, videoer, lyd, etc.
Les mer: Forsikringsautomatisering, Forsikring OCRog RPA i forsikring
Helse
Å gi eksepsjonell pasientopplevelse dreier seg om å gi bedre service, redusere pasientens ventetider og sikre at personalet ikke blir overarbeidet. Ved hjelp av IDP-plattform å trekke ut innsikt fra ustrukturerte datakilder som stemmen til kundedata, pasientundersøkelser, EPJer, kundeklager, regulatoriske nettsteder og litteraturgjennomgang hjelper Healthcare med å sikre en bedre pasientopplevelse.
Les mer: Helseautomatisering og AI i helsevesenet
eiendom
Eiendomsselskaper håndterer flere mennesker samtidig som kunder, utbyggere, leietakere, leverandører, konkurrenter og eiendomseiere. Bruk av automatisert dokumentbehandlingsprogramvare kan hjelpe eiendomsinstitusjoner med å lage rike profiler av nevnte interessenter og strømlinjeforme datautvinningen fra ustrukturerte datakilder som leiekontrakter, kontrakter, eiendomsvurderingspapirer, etc.
konklusjonen
Data er den nye oljen. Bedriften som mestrer ustrukturert datautvinning kan frigjøre det fulle potensialet til bedriftsdata. Nanonetter lar bedrifter automatisere dokumentbehandlingen og kan på en smart måte trekke ut data fra alle typer dokumenter.
Nanonetter online OCR & OCR API har mange interessante bruk saker that kan optimalisere forretningsytelsen, spare kostnader og øke veksten. Finne ut hvordan Nanonets' brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.
FAQ
Hva er fordelene med å bruke ustrukturerte data?
Ustrukturerte data er vanskelig å forstå, tolke og bruke direkte, men det er ikke det eneste med det. Det er mange fordeler med å bruke ustrukturerte data, som nevnt nedenfor:
Ingen fast format
Ustrukturerte data støtter data i alle formater og størrelser. Enhver form for data som ikke har en riktig rekkefølge kan klassifiseres som ustrukturerte data. Det kan være nyttig å utvide horisonten for typer data.
Ingen skjema
Som diskutert ovenfor, har ustrukturerte data ingen fast sekvens, og de har heller ikke noe fast skjema. Det er dette som gjør ustrukturert datautvinning vanskelig for de fleste delene.
fleksibilitet
Gitt at ustrukturerte data ikke har noen struktur, kan de ha et hvilket som helst format. Dette gjør det flytende med tanke på struktur.
Bærbar og skalerbar
Ustrukturerte data er mer bærbare og skalerbare sammenlignet med semistrukturerte og strukturerte data.
Mange forretningsapplikasjoner
Gitt at 80% av bedriftens data er ustrukturerte, er det mange applikasjoner for disse dataene. Ustrukturerte bedriftsdata brukes til en rekke brukstilfeller for forretningsanalyse. For eksempel presentasjoner, bedriftsvideoer, forståelse av kundeprofiler osv.
Hvordan konverterer ustrukturerte data til strukturerte data?
Det kan være en hektisk oppgave å jobbe med store og klumpete data. For å spare tid og opprettholde originaliteten og nøyaktigheten til dataene, bør de forkortes i en slik grad at kun nødvendig informasjon gjenstår. Den ustrukturerte datautvinningen har forskjellige metoder, og dens betydning vises i stor grad av all informasjonen ovenfor. Forskjellen mellom strukturert og ustrukturert gir viktige ledetråder om dataene. Du kan bruke følgende trinn for å konvertere ustrukturerte data til strukturerte data.
Trinn 1: Ha et klart mål i tankene
Ingen prosjekter bør noen gang starte uten å ha et sett med målbare mål. Med en klar idé om sluttmålet for hvilken innsikt du ønsker å oppnå, blir det lettere å fullføre de neste trinnene.
Trinn 2: Fullfør datakildene
Data er overalt. Men for å starte med konverteringen, må du identifisere datakildene for å tegne de ustrukturerte dataene dine. Datautvinningsstrategier vil være forskjellige for forskjellige datakilder. Nanonetter lar brukere samle inn data fra flere kilder som Gmail, drop box, outlook, desktop, etc.
Dataene kan trekkes ut fra store pdf-filer, bilder og andre tekstformer.
Trinn 3: Standardisering av data
Det tredje trinnet er å vite hva du skal gjøre med ustrukturert datautvinning. Analytikeren bør ha en ide om det endelige resultatet av de ustrukturerte dataene.
Hvis du har valgt dataene, er neste trinn å sluttføre utfallet av dataene. Hvis dataene er i en variabel form, må analytikeren standardisere dem før noen analyse kan utføres. Dette bestemte trinnet innebærer rengjøring og standardisering av dataformatene for de neste trinnene.
Trinn 4: Velge datautvinningsteknologi:
Etter å ha forstått datakildene og metoden for å standardisere dataene, er det viktig å fullføre programvaren du vil bruke for å implementere disse trinnene. IDP-plattformer som Nanonets hjelper organisasjoner med å koble til, trekke ut data og standardisere dem for videre analyse.
Dataene vil bli tatt av annen programvare, neste trinn er å finne teknologien som dataene skal overføres til programvaren med. For dette formålet brukes et rasjonelt databasestyringssystem (RDBMS). Denne programvaren og teknologien bidrar til å få enkel teknologibruk.
Trinn 5: Velge datalagringssystem
Datalagringssystemet velges basert på typen teknologi du leter etter, det skal ha høy tilgjengelighet, høyhastighetstid og andre funksjoner. Alle disse funksjonene sammen med sanntidslagringskapasiteten gjør det høye lagringssystemet.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
- Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
- kilde: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Om oss
- om det
- ovenfor
- adgang
- tilgjengelighet
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- tvers
- faktisk
- legge til
- justerbar
- justert
- fordeler
- advent
- AI
- Alexa
- Alle
- tillate
- tillater
- langs
- også
- helt
- tvetydighet
- blant
- an
- analyse
- analytiker
- analytikere
- analytics
- og
- En annen
- noen
- APIer
- app
- søknader
- Påfør
- ER
- rundt
- anordnet
- AS
- At
- Tiltrekker
- lyd
- Autentisering
- autentisitet
- automatisere
- Automatisert
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- tilbake
- Banking
- banksektoren
- Banker
- basert
- BE
- fordi
- bli
- blir
- før du
- være
- under
- BEST
- Bedre
- mellom
- Stor
- Biggest
- øke
- både
- Eske
- utbyggere
- virksomhet
- forretningsytelse
- bedrifter
- men
- by
- ring
- som heter
- CAN
- Kapasitet
- bil
- saker
- Århundre
- utfordre
- utfordringer
- Endringer
- kanaler
- sjekk
- Velg
- krav
- klassifisert
- Rengjøring
- fjerne
- Lukke
- Cloud
- kode
- samle
- innsamler
- COM
- Kom
- kommer
- kommunisere
- Selskaper
- Selskapet
- sammenlignet
- konkurrenter
- klager
- helt
- komplekse
- komponert
- består
- konklusjon
- Koble
- inneholder
- kontrakter
- Konvertering
- konvertere
- Kostnader
- kunne
- skape
- avgjørende
- skikk
- kunde
- kunde Data
- Kunder
- dato
- Data Analytics
- datalagring
- Database
- dag
- avtale
- Beslutningstaking
- dyp
- dypdykk
- definert
- desktop
- detalj
- detaljer
- bestemmes
- enhet
- Enheter
- forskjell
- forskjeller
- forskjellig
- vanskelig
- digitalt
- digital verden
- digitalisering
- direkte
- diskutert
- do
- dokument
- dokumenter
- gjør
- gjort
- tegne
- Drop
- to
- hver enkelt
- lette
- enklere
- lett
- lett
- effektivitet
- enten
- emalje
- e-post
- anvender
- kryptert
- slutt
- Forbedrer
- styrke
- nok
- sikre
- sikrer
- Enterprise
- bedrifter
- miljømessige
- Era
- hovedsak
- eiendom
- etc
- Eter (ETH)
- NOEN GANG
- Hver
- eksempel
- eksempler
- Excel
- eksepsjonell
- Expand
- erfaring
- eksportere
- ekstra
- trekke ut
- utdrag
- møtt
- fakta
- FAST
- Egenskaper
- Figur
- filet
- Filer
- fylt
- slutt~~POS=TRUNC
- fullføre
- Endelig
- finansiell
- Finn
- bedrifter
- Først
- fikset
- væske
- fokuserte
- følge
- etter
- følger
- Til
- Forbes
- skjema
- format
- skjemaer
- fra
- fullt
- funksjoner
- videre
- samle
- generere
- få
- gif
- Gi
- gmail
- mål
- Mål
- Google Hjem
- Vekst
- veilede
- Hard
- Ha
- å ha
- Helse
- helsetjenester
- tungt
- hjelpe
- hjelper
- her.
- Høy
- svært
- Hjemprodukt
- horisont
- Hvordan
- Hvordan
- http
- HTTPS
- menneskelig
- Tanken
- identifisere
- Identitet
- Identity Verification
- if
- bilde
- bilder
- implementere
- viktig
- forbedring
- in
- unøyaktig
- bransjer
- industri
- informasjon
- innsikt
- f.eks
- institusjoner
- forsikring
- Intelligens
- Intelligent
- Intelligent dokumentbehandling
- samhandle
- interesse
- interessant
- Interface
- Internet
- Internett av ting
- inn
- IOT
- Iiot enheter
- uansett
- IT
- DET ER
- Type
- Vet
- kunnskap
- KYC
- stor
- lag
- venstre
- mindre
- i likhet med
- litteratur
- levende
- Lang
- Se
- ser
- Lot
- vedlikeholde
- større
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- ledelse
- styringssystem
- mange
- materiale
- Møt
- nevnt
- meldinger
- metode
- metoder
- kunne
- ML
- modell
- modeller
- overvåking
- mer
- mest
- mye
- multimedia
- flere
- musikk
- nødvendig
- Trenger
- behov
- Ny
- neste
- nlp
- Nei.
- nå
- Målet
- få
- OCR
- OCR-programvare
- of
- tilby
- ofte
- Olje
- on
- gang
- ONE
- på nett
- Online virksomheter
- bare
- drift
- Optimalisere
- or
- rekkefølge
- ordrer
- organisasjon
- organisasjoner
- Organisert
- originalitet
- Annen
- andre
- Utfallet
- Outlook
- eiere
- papirbasert
- papirer
- Spesielt
- deler
- Past
- pasient
- Mønster
- Ansatte
- utføre
- ytelse
- fysisk
- Bilder
- plattform
- Plattformer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poeng
- mulig
- potensiell
- kraftig
- presis
- trekkes
- presentere
- Presentasjoner
- gaver
- primære
- sannsynligvis
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- Produkt
- produktivitet
- Profiler
- prosjekt
- ordentlig
- eiendom
- forutsatt
- gir
- gi
- formål
- kvalitet
- spørsmål
- raskere
- quintillion
- Rasjonell
- Raw
- RE
- Lese
- klar
- ekte
- eiendomsmegling
- sanntids
- virkelig
- gjenkjenne
- poster
- Rød
- redusere
- regelmessig
- regulert
- regulatorer
- relevans
- relevant
- pålitelig
- forblir
- Leie
- Rapporter
- krever
- påkrevd
- forskning
- svar
- resultere
- Resultater
- avsløre
- anmeldelse
- Rich
- Risiko
- risikostyring
- omtrent
- s
- samme
- Spar
- besparende
- skalerbar
- spredt
- ordningen
- Vitenskapelig forskning
- Søk
- Sekund
- sektor
- se
- sett
- valgt
- velge
- selektiv
- send
- sending
- sender
- forstand
- sensitive
- Sequence
- tjeneste
- sett
- Kort
- forkortet
- bør
- vist
- Viser
- betydning
- signifikant
- lignende
- forenklet
- Størrelse
- størrelser
- So
- Software
- noen
- kilde
- Kilder
- spesifikk
- Staff
- interessenter
- standardisere
- Begynn
- Trinn
- Steps
- Still
- lagring
- rett fram
- strategier
- effektivisere
- strømlinjeformet
- struktur
- strukturert
- strukturerte og ustrukturerte data
- Studer
- suksess
- slik
- Dress
- Støtter
- overrask
- rundt
- Survey /Inspeksjonsfartøy
- system
- bord
- Ta
- tar
- ta
- Oppgave
- teknikker
- Teknologi
- vilkår
- enn
- Det
- De
- informasjonen
- verden
- deres
- Dem
- Der.
- derfor
- Disse
- de
- ting
- ting
- tror
- Tredje
- denne
- hele
- tid
- tidkrevende
- ganger
- til
- også
- tok
- verktøy
- verktøy
- trafikk
- Tog
- overføres
- transformative
- prøve
- to
- typen
- typer
- forstå
- forståelse
- I motsetning til
- låse opp
- til
- up-to-date
- Opplasting
- hastverk
- bruke
- brukt
- Bruker
- Brukergrensesnitt
- brukervennlig
- Brukere
- ved hjelp av
- bruker
- Verdifull
- Verdifull informasjon
- Verdivurdering
- variasjon
- ulike
- leverandører
- Verifisering
- veldig
- av
- video
- videoer
- Voice
- vente
- ønsker
- var
- Vei..
- we
- nettsteder
- Hva
- Hva er
- når
- om
- hvilken
- mens
- hvorfor
- allment
- vil
- med
- uten
- ord
- arbeidsflyt
- arbeid
- verden
- ville
- skrevet
- du
- Din
- zephyrnet