Dane są kołem ratunkowym wszystkich firm internetowych i sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje.
Codziennie tworzymy z grubsza 2.5 trylionów bajtów danych. To dużo. Ale zaskakujące jest to, że 90% tych danych jest nieustrukturyzowany.
Nie ma żadnej szczególnej struktury. Aby więc zrozumieć dane, naprawdę musimy zrozumieć, jak radzić sobie z danymi nieustrukturyzowanymi.
Zanurzmy się głęboko w nieustrukturyzowane dane bez zbędnych ceregieli.
Co to są dane nieustrukturyzowane?
Wszystko w tym cyfrowym świecie składa się z danych. Dane mogą mieć dwa formaty, albo mogą mieć odpowiednią strukturę, albo nie.
Wszelkie informacje, które nie są ułożone w żadną sekwencję, schemat lub określoną strukturę, która ułatwia odczytanie ich innym, nazywane są danymi nieustrukturyzowanymi.
Dane nieustrukturyzowane nie mają struktury ani formatu, dzięki którym można je łatwo rozpoznać. Dane nieustrukturyzowane są w dużym stopniu oparte na tekście, tak jak dane, fakty, otwarte odpowiedzi na ankiety, ale mogą też być nietekstowe, jak obrazy, dźwięk lub wideo.
Czytaj więcej: Jak wyodrębnić dane z pliku PDF?
Jakie są przykłady danych nieustrukturyzowanych?
Kiedy myślisz o danych, pomyśl o jakimkolwiek rodzaju danych, które nie mają powtarzalnego lub rozpoznawalnego wzorca i które byłyby danymi nieustrukturyzowanymi. Może być tekstowy, nietekstowy, ludzki lub wygenerowany przez maszynę. Oto kilka przykładów danych nieustrukturyzowanych :
Dane tekstowe
Dane dostępne w wiadomości e-mail lub formie pisemnej nazywane są danymi tekstowymi. Wiadomości tekstowe, dokumenty pisemne, słowo, pliki PDF i inne pliki z nich są przykładem danych nieustrukturyzowanych.
Wiadomości multimedialne
Jednym z rodzajów danych nieustrukturyzowanych są wiadomości multimedialne. Dane multimedialne obejmują obrazy (JPEG, PNG, GIF), format audio lub wideo. Wiadomości multimedialne to mieszanka złożonego kodu, który nie ma podobnego wzorca.
Wszystkie obrazy, filmy lub pliki audio mogą być zaszyfrowanymi kodami binarnymi, które nie mają żadnego wzorca, a zatem są danymi nieustrukturyzowanymi. Co tu widzisz?
Cóż, w rzeczywistości jest to obraz czerwonego samochodu.
Obrazy i zdjęcia wymagają obserwacji, aby zrozumieć, a ich dane nie są w pełni skomponowane, dlatego nazywa się to danymi nieustrukturyzowanymi.
Zawartość strony internetowej
Wszystkie strony są wypełnione wszelkimi informacjami, które są dostępne w postaci długich akapitów, rozproszonych i niezorganizowanych formularzy. Jest to rodzaj danych z cennymi informacjami, ale nie jest to warte, ponieważ wymagany jest odpowiedni skład danych.
Sensor Data - IoT devices
Internet rzeczy to fizyczne urządzenie, które zbiera informacje o swoim otoczeniu i przesyła je z powrotem do chmury. Urządzenia IoT odsyłają wrażliwe dane z czujników, które mogą być nieustrukturyzowane. Przykładami urządzeń IoT wysyłających dane z czujników mogą być urządzenia do monitorowania ruchu, urządzenia muzyczne, takie jak Alexa, Google Home itp.
Poczta e-mail jest powszechnie wykorzystywana przez firmy jako jeden z podstawowych kanałów komunikacji. E-maile można sklasyfikować jako częściowo ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane. Dostępnych jest wiele narzędzi do analizowania, które zbierają informacje z wiadomości e-mail, aby zrozumieć szczegóły.
Dokumenty biznesowe
Firmy zajmują się dokumentami różnego rodzaju, takimi jak pliki PDF, e-maile, faktury, zamówienia i nie tylko. Wszystkie dokumenty mają różną strukturę. W celu wyodrębniać dane z plików PDFi inne dokumenty papierowe, z których mogą korzystać firmy inteligentne oprogramowanie do przetwarzania dokumentów jak Nanonets.
Ponad 10,000 98 użytkowników używa sieci Nanonets do przekształcania danych nieustrukturyzowanych w dane strukturalne z dokładnością powyżej XNUMX%. Spróbuj?
Jaka jest różnica między danymi ustrukturyzowanymi a nieustrukturyzowanymi?
Big data obejmuje dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Wszystkie te typy danych mają wiele do zaoferowania. Przyjrzyjmy się szczegółowo ich różnicom.
Dane strukturalne to inny rodzaj danych, które są zgodne z określonym wzorcem i są łatwe do rozpoznania. Ta forma danych jest dostępna w RDBMS i ma wiele zastosowań. Istnieje krótka tabela opisów danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych:
Model danych
- Dane nieustrukturyzowane często mają postać dużych plików PDF, plików tekstowych lub multimedialnych, podczas gdy dane ustrukturyzowane są precyzyjne i uporządkowane.
- Zdefiniowany model ustrukturyzowanych danych sprawia, że badanie i dostęp do nich są łatwe i niezawodne.
- Duże pliki wymagają znacznej pojemności pamięci masowej, co sprawia, że dane strukturalne są bardziej pożądane ze względu na możliwość dostosowania rozmiaru pliku, często w formacie tabelarycznym.
Analiza danych
- Analiza określa przydatność i dokładność danych.
- Dane nieustrukturyzowane mogą zawierać niewiarygodną lub niejednoznaczną wiedzę, w przeciwieństwie do danych ustrukturyzowanych, które są uporządkowane i dostosowane.
- Preferowane są dane ustrukturyzowane ze względu na łatwość analizy w porównaniu z danymi nieustrukturyzowanymi.
Możliwość przeszukiwania
- Ekstrakcja danych nieustrukturyzowanych może być chaotyczna, przez co wyszukiwanie głównych punktów jest czasochłonne.
- Dane strukturalne można łatwo przeszukiwać ze względu na ich organizację.
- Nieustrukturyzowane dane mogą być trudne do zrozumienia i wyszukiwania ze względu na ich rozmiar i format.
Analiza wizjonerska
- Ukierunkowana analiza nieustrukturyzowanych danych może ujawnić cenne spostrzeżenia.
- Dane w krótkim, aktualnym formacie cieszą się większym zainteresowaniem niż długie akapity.
- Ustrukturyzowane dane pozwalają na szybsze uwierzytelnianie informacji, oszczędzając czas użytkowników.
Jakie wyzwania wiążą się z pracą z nieustrukturyzowanymi danymi?
Dane nieustrukturyzowane są w bardzo długiej formie i dlatego konieczne jest wyodrębnianie danych nieustrukturyzowanych. Wiele wyzwań staje przed personelem pracującym podczas pracy z nieustrukturyzowanymi danymi. Przede wszystkim tego typu dane są dostępne w zbiorczym tekście w dowolnej innej formie, dlatego ich przetwarzanie zajmuje zbyt dużo czasu. Po drugie, jeśli dane są dostępne w dużych plikach, jak najprawdopodobniej przedstawiają dane nieustrukturyzowane, zajmują zbyt dużo miejsca. Jakość uporządkowanych danych polega na tym, że prezentują się one w bardzo precyzyjnych i tabelarycznych formach, dlatego ekstrakcja danych jest bardzo łatwa.
Naruszona trafność
Widać, że nieustrukturyzowane dane zawierają wiele informacji, które nie są cenne, wysoce niedokładne i nieistotne. Dokładność danych powinna być utrzymywana w najlepszy możliwy sposób, dlatego największym wyzwaniem w przypadku ekstrakcji nieustrukturyzowanych danych jest utrzymanie jakości odpowiednich i dokładnych danych w nienaruszonym stanie.
Magazynowanie
Od czasu cyfryzacji świata w XX wieku sukces danych wiąże się z zajmowaniem mniejszej przestrzeni dyskowej i większej ilości informacji. W przeszłości dane były zapisywane w wielu dużych plikach, nieustrukturyzowane dane zajmują zbyt dużo miejsca, więc poradzenie sobie z tymi wszystkimi zmianami stało się wyzwaniem.
Radzenie sobie z nieustrukturyzowanymi danymi jest czasochłonne. Wyodrębnienie informacji z nieustrukturyzowanych danych zajęło zbyt dużo czasu, jeśli chodzi o pilność danych. Dlatego dane trwały zbyt długo i w trybie pilnym, bardzo trudno jest wydobyć całą wiedzę z danych.
Od początku cyfryzacji powstało wiele narzędzi do radzenia sobie z wyzwaniami związanymi z ekstrakcją nieustrukturyzowanych danych. Aby zaoszczędzić czas, ekstrakcja nieustrukturyzowanych danych za pośrednictwem sztucznej inteligencji narzędzia do ekstrakcji danych podobnie jak Nanonets jest bardzo niezawodny, ponieważ zapewnia dokładne i całkowicie istotne informacje o danych. Trafność danych jest bardzo ważna, ponieważ jest to ważne narzędzie oszczędzające czas dla pracowników i analityków. Dzięki tym strategiom danych można łatwo interpretować cenne informacje z danych.
Jak możesz wykorzystać Nanonets do konwersji nieustrukturyzowanych danych na spostrzeżenia?
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:
- Zbieranie danych: Zbierz nieustrukturyzowane dane. Mogą to być obrazy, pliki tekstowe, pliki PDF, filmy lub pliki audio.
- Prześlij do Nanonets: Prześlij swoje nieustrukturyzowane dane na platformę Nanonets za pomocą swojego konta. Możesz stwórz swój tutaj. Można to zrobić bezpośrednio lub za pośrednictwem interfejsów API obecnych w aplikacji.
- Wybierz lub wytrenuj model: 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.
- Zastosuj model do danych: Gdy model będzie gotowy, zastosuj go w swoich dokumentach. Model wyodrębni dane z twoich dokumentów i przekonwertuje je na format strukturalny, taki jak tabela, Excel, CSV, który jest łatwiejszy do odczytania.
- Przejrzyj i dostosuj: 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.
- Wyodrębnij spostrzeżenia: na koniec wykorzystaj uporządkowane dane do uzyskania szczegółowych informacji. Możesz wyeksportować dane i przeprowadzić analizę danych w celu uzyskania szczegółowych informacji.
Pamiętaj, że poszczególne kroki mogą się różnić w zależności od określonego typu nieustrukturyzowanych danych i spostrzeżeń, które chcesz uzyskać. Nanonets mogą zautomatyzować ten proces dzięki zautomatyzowanym przepływom pracy, potężnemu oprogramowaniu OCR i interfejsowi użytkownika bez kodu.
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.
Dane nieustrukturyzowane, zasadniczo surowe, są przetwarzane w celu wydobycia cennych informacji w celu łatwego przechowywania. Jego tabelaryczna forma zwiększa dostępność. Zapytania o dane są zorganizowane w przyjazne dla użytkownika, dobrze ustrukturyzowane formularze, pozbawione dwuznaczności, dzięki czemu są łatwe do odczytania. Spośród różnych dostępnych narzędzi do ekstrakcji danych, każde przyczynia się do wydajności systemu i poprawy stanu środowiska.
Ekstrakcja danych nieustrukturyzowanych ma kluczowe znaczenie w różnych branżach, zapewniając zachowanie autentyczności danych. Na przykład sektor bankowy wykorzystuje te narzędzia do rozwoju biznesu.
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.
Firmy z różnych branż używają technik ekstrakcji danych nieustrukturyzowanych, aby nadać sens swoim dokumentom biznesowym i dodać dodatkową warstwę inteligencji do swoich analiz. Poniższy rysunek pokazuje nadejście wykorzystania nieustrukturyzowanych danych w różnych branżach.
[Źródło: Badanie TCS]
Oto kilka przykładów tego, jak różne branże wykorzystują inteligentne platformy przetwarzania dokumentów, takie jak Nanonets, do ekstrakcji nieustrukturyzowanych danych i zwiększania ich produktywności.
Banki
Banki używają Platformy IDP aby wyodrębnić spostrzeżenia z nieustrukturyzowanych źródeł danych, takich jak roszczenia, formularze klientów, dokumenty KYC, rejestry połączeń, raporty finansowe i inne.
Czytaj więcej: ZAP w bankowości i Automatyzacja bankowości
Ubezpieczenia
Ubezpieczenia to silnie regulowana branża. Musi przeprowadzać weryfikację dokumentów i weryfikację tożsamości na każdym etapie procesu roszczeń ubezpieczeniowych. Firmy ubezpieczeniowe używają zautomatyzowanych platform przetwarzania dokumentów do automatyzacji procesów likwidacji szkód, zarządzania ryzykiem i innych funkcji opartych na regułach. Proces rozpatrywania roszczeń ubezpieczeniowych zawiera wiele nieustrukturyzowanych danych. Ekstrakcja nieustrukturyzowanych danych korzystanie z platform wspomaganych sztuczną inteligencją, takich jak Nanonets, ułatwia proces rozpatrywania roszczeń ubezpieczeniowych, ponieważ umożliwia selektywną ekstrakcję danych z obrazów, plików PDF, filmów, plików audio itp.
Czytaj więcej: Automatyzacja ubezpieczeń, Ubezpieczenie OCR, RPA w ubezpieczeniach
Zdrowie
Zapewnienie wyjątkowego doświadczenia pacjentom polega na zapewnieniu lepszej obsługi, skróceniu czasu oczekiwania pacjentów i zapewnieniu, że personel nie jest przepracowany. Za pomocą Platforma IDP wyodrębnianie spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych źródeł danych, takich jak głos danych klientów, ankiety pacjentów, EHR, skargi klientów, strony internetowe z przepisami i przegląd literatury pomaga Healthcare w zapewnianiu lepszych doświadczeń pacjentów.
Czytaj więcej: Automatyzacja opieki zdrowotnej i AI w opiece zdrowotnej
Firmy z branży nieruchomości mają do czynienia z wieloma osobami w tym samym czasie, takimi jak klienci, budowniczowie, najemcy, sprzedawcy, konkurenci i właściciele nieruchomości. Korzystanie z oprogramowania do automatycznego przetwarzania dokumentów może pomóc instytucjom zajmującym się nieruchomościami w tworzeniu bogatych profili wspomnianych interesariuszy i usprawnieniu ekstrakcji danych z nieustrukturyzowanych źródeł danych, takich jak umowy najmu, umowy, dokumenty wyceny nieruchomości itp.
Wnioski
Dane to nowy olej. Firma, która opanowuje ekstrakcję nieustrukturyzowanych danych, może uwolnić pełny potencjał danych korporacyjnych. Nanonety pozwalają przedsiębiorstwom zautomatyzować przetwarzanie dokumentów i inteligentnie wyodrębniać dane z dowolnego rodzaju dokumentu.
Nanonet online OCR & OCR API mają wiele interesujących przypadków użycia that może zoptymalizować wyniki Twojej firmy, obniżyć koszty i przyspieszyć rozwój. Dowiedzieć się jak przypadki użycia Nanonets mogą mieć zastosowanie do Twojego produktu.
FAQ
Jakie są zalety korzystania z danych nieustrukturyzowanych?
Nieustrukturyzowane dane są trudne do zrozumienia, interpretacji i bezpośredniego wykorzystania, ale to nie wszystko. Istnieje wiele zalet korzystania z danych nieustrukturyzowanych, jak wspomniano poniżej:
Brak ustalonego formatu
Dane nieustrukturyzowane obsługują dane we wszystkich formatach i rozmiarach. Dowolny rodzaj danych, które nie mają odpowiedniej kolejności, można sklasyfikować jako dane nieustrukturyzowane. Przydatne może być poszerzenie horyzontu typów danych.
Brak schematu
Jak omówiono powyżej, dane nieustrukturyzowane nie mają ustalonej kolejności, a także nie mają ustalonego schematu. To właśnie utrudnia wyodrębnianie nieustrukturyzowanych danych w przypadku większości części.
Elastyczność
Biorąc pod uwagę, że dane nieustrukturyzowane nie mają struktury, mogą mieć dowolny format. To sprawia, że jest płynny pod względem struktury.
Przenośny i skalowalny
Dane nieustrukturyzowane są bardziej przenośne i skalowalne w porównaniu z danymi częściowo ustrukturyzowanymi i ustrukturyzowanymi.
Wiele aplikacji biznesowych
Biorąc pod uwagę, że 80% przedsiębiorstwa, dane firmy są nieustrukturyzowane, istnieje wiele zastosowań dla tych danych. Nieustrukturyzowane dane przedsiębiorstwa są wykorzystywane w różnych przypadkach użycia analizy biznesowej. Na przykład prezentacje, filmy firmowe, zrozumienie profili klientów itp.
Jak przekonwertować nieuporządkowane dane na uporządkowane dane?
Podczas pracy z dużymi i obszernymi danymi może być gorączkowym zadaniem. Aby zaoszczędzić czas oraz zachować oryginalność i dokładność danych, należy je skrócić do tego stopnia, aby pozostały tylko niezbędne informacje. Pozyskiwanie danych nieustrukturyzowanych odbywa się różnymi metodami, ao jego znaczeniu świadczą wszystkie podane powyżej informacje. Różnica między ustrukturyzowanym i nieustrukturyzowanym dostarcza ważnych wskazówek na temat danych. Aby przekonwertować nieuporządkowane dane na uporządkowane dane, wykonaj poniższe czynności.
Krok 1: Miej na uwadze jasny cel
Żaden projekt nie powinien się nigdy rozpoczynać bez zestawu mierzalnych celów. Mając jasne wyobrażenie o ostatecznym celu, jaki chcesz uzyskać, łatwiej jest sfinalizować kolejne kroki.
Krok 2: Sfinalizuj źródła danych
Dane są wszędzie. Jednak aby rozpocząć konwersję, musisz zidentyfikować źródła danych, z których będą pobierane dane nieustrukturyzowane. Strategie ekstrakcji danych byłyby różne dla różnych źródeł danych. Nanonety pozwalają użytkownikom zbierać dane z wielu źródeł, takich jak Gmail, skrzynka wrzutowa, Outlook, pulpit itp.
Dane można wyodrębnić z dużych plików PDF, obrazów i innych form tekstowych.
Krok 3: Standaryzacja danych
Trzeci krok to wiedzieć, co zrobić z wyodrębnianiem nieustrukturyzowanych danych. Analityk powinien mieć wyobrażenie o ostatecznym wyniku nieustrukturyzowanych danych.
Jeśli wybrałeś dane, następnym krokiem jest sfinalizowanie wyniku danych. Jeśli dane są w dowolnej postaci zmiennej, analityk musi je ustandaryzować, zanim będzie można przeprowadzić jakąkolwiek analizę. Ten konkretny krok obejmuje czyszczenie i standaryzację formatów danych dla następnych kroków.
Krok 4: Wybór technologii ekstrakcji danych:
Po zrozumieniu źródeł danych i metody standaryzacji danych ważne jest, aby sfinalizować oprogramowanie, którego chcesz użyć do realizacji tych kroków. Platformy IDP, takie jak Nanonets, pomagają organizacjom łączyć się, wyodrębniać dane i standaryzować je do dalszej analizy.
Dane będą pobierane przez inne oprogramowanie, kolejnym krokiem jest znalezienie technologii, za pomocą której dane zostaną przeniesione do oprogramowania. W tym celu wykorzystywany jest racjonalny system zarządzania bazą danych (RDBMS). To oprogramowanie i technologia pomagają w prostym wykorzystaniu technologii.
Krok 5: Wybór systemu przechowywania danych
System przechowywania danych jest wybierany na podstawie rodzaju technologii, której szukasz, powinien charakteryzować się wysoką dostępnością, szybkim czasem i innymi cechami. Wszystkie te cechy wraz z możliwością przechowywania w czasie rzeczywistym składają się na system wysokiego składowania.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
- Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- O nas
- o tym
- powyżej
- dostęp
- dostępność
- Konto
- precyzja
- dokładny
- Osiągać
- w poprzek
- faktycznie
- Dodaj
- nastawny
- Skorygowana
- Zalety
- nadejście
- AI
- Alexa
- Wszystkie kategorie
- dopuszczać
- pozwala
- wzdłuż
- również
- całkowicie
- Dwuznaczność
- wśród
- an
- analiza
- analityk
- analitycy
- analityka
- i
- Inne
- każdy
- Pszczoła
- Aplikacja
- aplikacje
- Aplikuj
- SĄ
- na około
- ułożone
- AS
- At
- Przyciąga
- audio
- Uwierzytelnianie
- autentyczność
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- dostępność
- dostępny
- z powrotem
- Bankowość
- sektor bankowy
- Banki
- na podstawie
- BE
- bo
- stają się
- staje się
- zanim
- jest
- poniżej
- BEST
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- Duży
- Najwyższa
- podnieść
- obie
- Pudełko
- budowniczowie
- biznes
- wyniki biznesowe
- biznes
- ale
- by
- wezwanie
- nazywa
- CAN
- Pojemność
- wózek
- Etui
- Wiek
- wyzwanie
- wyzwania
- Zmiany
- kanały
- ZOBACZ
- Dodaj
- roszczenia
- sklasyfikowany
- Sprzątanie
- jasny
- Zamknij
- Chmura
- kod
- zbierać
- zbiera
- COM
- jak
- byliśmy spójni, od początku
- komunikować
- Firmy
- sukcesy firma
- w porównaniu
- konkurenci
- skarg
- całkowicie
- kompleks
- w składzie
- zawiera
- konkluzja
- Skontaktuj się
- zawiera
- umowy
- Konwersja
- konwertować
- Koszty:
- mógłby
- Stwórz
- istotny
- zwyczaj
- klient
- dane klienta
- Klientów
- dane
- Analityka danych
- przechowywanie danych
- Baza danych
- dzień
- sprawa
- Podejmowanie decyzji
- głęboko
- głębokie nurkowanie
- zdefiniowane
- stacjonarny
- detal
- detale
- określa
- urządzenie
- urządzenia
- różnica
- Różnice
- różne
- trudny
- cyfrowy
- cyfrowy świat
- digitalizacja
- bezpośrednio
- omówione
- do
- dokument
- dokumenty
- robi
- zrobić
- rysować
- Spadek
- z powodu
- każdy
- łatwość
- łatwiej
- z łatwością
- łatwo
- efektywność
- bądź
- e-maile
- zatrudnia
- szyfrowane
- zakończenia
- Poprawia
- wzmocnienie
- dość
- zapewnić
- zapewnienie
- Enterprise
- przedsiębiorstwa
- środowiskowy
- Era
- istotnie
- majątek
- itp
- Eter (ETH)
- EVER
- Każdy
- przykład
- przykłady
- przewyższać
- wyjątkowy
- Rozszerzać
- doświadczenie
- eksport
- dodatkowy
- wyciąg
- ekstrakcja
- w obliczu
- fakty
- FAST
- Korzyści
- Postać
- filet
- Akta
- wypełniony
- finał
- sfinalizować
- W końcu
- budżetowy
- Znajdź
- firmy
- i terminów, a
- ustalony
- płyn
- koncentruje
- obserwuj
- następujący
- następujący sposób
- W razie zamówieenia projektu
- Forbes
- Nasz formularz
- format
- formularze
- od
- pełny
- Funkcje
- dalej
- zbierać
- Generować
- otrzymać
- gif
- Dać
- gmail
- cel
- Gole
- Strona główna Google
- Wzrost
- poprowadzi
- Ciężko
- Have
- mający
- Zdrowie
- opieki zdrowotnej
- ciężko
- pomoc
- pomaga
- tutaj
- Wysoki
- wysoko
- Strona główna
- horyzont
- W jaki sposób
- How To
- http
- HTTPS
- człowiek
- pomysł
- zidentyfikować
- tożsamość
- weryfikacja tożsamości
- if
- obraz
- zdjęcia
- wykonawczych
- ważny
- poprawa
- in
- niedokładny
- przemysłowa
- przemysł
- Informacja
- spostrzeżenia
- przykład
- instytucje
- ubezpieczenie
- Inteligencja
- Inteligentny
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów
- interakcji
- odsetki
- ciekawy
- Interfejs
- Internet
- Internet przedmiotów
- najnowszych
- Internet przedmiotów
- urządzenia iot
- niezależny
- IT
- JEGO
- Uprzejmy
- Wiedzieć
- wiedza
- KYC
- duży
- warstwa
- lewo
- mniej
- lubić
- literatura
- życie
- długo
- Popatrz
- poszukuje
- Partia
- utrzymać
- poważny
- robić
- WYKONUJE
- Dokonywanie
- i konserwacjami
- System zarządzania
- wiele
- materiał
- Poznaj nasz
- wzmiankowany
- wiadomości
- metoda
- metody
- może
- ML
- model
- modele
- monitorowanie
- jeszcze
- większość
- dużo
- multimedialny
- wielokrotność
- Muzyka
- niezbędny
- Potrzebować
- wymagania
- Nowości
- Następny
- nlp
- Nie
- już dziś
- cel
- uzyskać
- OCR
- Oprogramowanie OCR
- of
- oferta
- często
- Olej
- on
- pewnego razu
- ONE
- Online
- Firmy internetowe
- tylko
- działanie
- Optymalizacja
- or
- zamówienie
- Zlecenia
- organizacja
- organizacji
- Zorganizowany
- oryginalność
- Inne
- Pozostałe
- Wynik
- Outlook
- właściciele
- na papierze
- Papiery
- szczególny
- strony
- Przeszłość
- pacjent
- Wzór
- Ludzie
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- fizyczny
- Zdjęcia
- Platforma
- Platformy
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- zwrotnica
- możliwy
- potencjał
- mocny
- precyzyjny
- Korzystny
- teraźniejszość
- Presentations
- prezenty
- pierwotny
- prawdopodobnie
- wygląda tak
- procesów
- przetwarzanie
- Produkt
- wydajność
- profile
- projekt
- właściwy
- własność
- pod warunkiem,
- zapewnia
- że
- cel
- jakość
- zapytania
- szybciej
- Kwintillion
- Racjonalnie
- Surowy
- RE
- Czytaj
- gotowy
- real
- nieruchomość
- w czasie rzeczywistym
- naprawdę
- rozpoznać
- dokumentacja
- Czerwony
- redukcja
- regularny
- regulowane
- regulacyjne
- mających znaczenie
- rzetelny
- szczątki
- Wynajem
- Raporty
- wymagać
- wymagany
- Badania naukowe
- Odpowiedzi
- dalsze
- Efekt
- ujawniać
- przeglądu
- Bogaty
- Ryzyko
- Zarządzanie ryzykiem
- w przybliżeniu
- s
- taki sam
- Zapisz
- oszczędność
- skalowalny
- rozrzucone
- schemat
- Badania naukowe
- Szukaj
- druga
- sektor
- widzieć
- widziany
- wybrany
- wybierając
- selektywny
- wysłać
- wysyłanie
- wysyła
- rozsądek
- wrażliwy
- Sekwencja
- usługa
- zestaw
- Short
- skrócony
- powinien
- pokazane
- Targi
- znaczenie
- znaczący
- podobny
- uproszczony
- Rozmiar
- rozmiary
- So
- Tworzenie
- kilka
- Źródło
- Źródła
- specyficzny
- Personel
- interesariusze
- normalizująca
- początek
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- Nadal
- przechowywanie
- bezpośredni
- strategie
- opływowy
- usprawniony
- Struktura
- zbudowany
- dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
- Badanie
- sukces
- taki
- Garnitur
- podpory
- zaskakujący
- otaczający
- Badanie
- system
- stół
- Brać
- trwa
- biorąc
- Zadanie
- Techniki
- Technologia
- REGULAMIN
- niż
- że
- Połączenia
- Informacje
- świat
- ich
- Im
- Tam.
- w związku z tym
- Te
- one
- rzecz
- rzeczy
- myśleć
- Trzeci
- to
- poprzez
- czas
- czasochłonne
- czasy
- do
- także
- wziął
- narzędzie
- narzędzia
- ruch drogowy
- Pociąg
- przeniesione
- transformacyjny
- próbować
- drugiej
- rodzaj
- typy
- zrozumieć
- zrozumienie
- w odróżnieniu
- odblokować
- aż do
- nowomodny
- Uploading
- pilna sprawa
- posługiwać się
- używany
- Użytkownik
- Interfejs użytkownika
- łatwy w obsłudze
- Użytkownicy
- za pomocą
- wykorzystuje
- Cenny
- Cenne informacje
- Wycena
- różnorodność
- różnorodny
- sprzedawców
- Weryfikacja
- początku.
- przez
- Wideo
- Filmy
- Głos
- czekać
- chcieć
- była
- Droga..
- we
- strony internetowe
- Co
- Co to jest
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- czy
- który
- Podczas
- dlaczego
- szeroko
- będzie
- w
- bez
- słowo
- przepływów pracy
- pracujący
- świat
- by
- napisany
- ty
- Twój
- zefirnet