Datele sunt linia de salvare a tuturor afacerilor online și a modului în care interacționăm.
În fiecare zi, creăm aproximativ 2.5 quintilioane de octeți de date. Asta e mult. Dar ceea ce este surprinzător este că 90% din aceste date este nestructurat.
Nu are nicio structură anume. Deci, pentru a înțelege datele, trebuie să înțelegem cum să ne ocupăm de datele nestructurate.
Să ne aprofundăm în datele nestructurate fără alte prelungiri.
Ce sunt datele nestructurate?
Totul în această lume digitală este compus din date. Datele pot fi de două formate, fie pot urma o structură adecvată, fie nu ar urma.
Orice informație care nu este aranjată în nicio secvență sau schemă sau în orice structură specifică care ușurează citirea pentru alții se numește date nestructurate.
Datele nestructurate nu au nicio structură sau format pentru a le face ușor de recunoscut. Datele nestructurate sunt foarte bazate pe text, cum ar fi date, fapte, răspunsuri deschise la sondaj, dar pot fi, de asemenea, nontextuale, cum ar fi imagini, audio sau video.
Citeşte mai mult: Cum se extrage date din PDF?
Care sunt exemplele de date nestructurate?
Când vă gândiți la date, gândiți-vă la orice tip de date care nu au un model repetat sau de recunoscut și care ar fi date nestructurate. Poate fi textual, nontextual, uman sau generat de mașini. Iată câteva exemple de date nestructurate:
Date text
Datele care sunt disponibile într-un e-mail sau în formă scrisă se numesc date text. Mesajele text, documentele scrise, Word, PDF-urile și alte fișiere, dintre ele, sunt un exemplu de date nestructurate.
Mesaje multimedia
Un tip de date nestructurate sunt mesajele multimedia. Datele multimedia includ imagini (JPEG, PNG, GIF), format audio sau video. Mesajele multimedia sunt un amestec de cod complex care nu are un model similar.
Toate imaginile, videoclipurile sau fișierele audio pot fi coduri binare criptate care nu urmează niciun model și, prin urmare, sunt date nestructurate. Ce vezi aici?
Ei bine, este de fapt o imagine a unei mașini roșii.
Imaginile și imaginile au nevoie de observație pentru a le înțelege, iar datele lor nu sunt complet compuse, de aceea acestea se numesc date nestructurate.
Conținutul site-ului web
Toate site-urile web sunt pline cu orice informație disponibilă sub formă de paragrafe lungi, formulare împrăștiate și dezorganizate. Acesta este un fel de date cu informații valoroase, dar totuși, nu este demn, deoarece este necesară compoziția corectă a datelor.
Date senzor – dispozitive IoT
Internetul lucrurilor este un dispozitiv fizic care colectează informații despre mediul înconjurător și trimite datele înapoi în cloud. Dispozitivele IoT trimit înapoi date sensibile ale senzorilor care pot fi nestructurate. Exemple de dispozitive IoT care trimit date senior ar putea fi dispozitivele de monitorizare a traficului, dispozitivele muzicale precum Alexa, Google Home etc.
E-mailul este utilizat pe scară largă de companii ca unul dintre canalele principale de comunicare. E-mailurile pot fi clasificate ca semi-structurate sau nestructurate. Există multe instrumente de analizare disponibile care răzuiesc informațiile de e-mail pentru a înțelege detaliile.
Documente de afaceri
Companiile se ocupă de documente de diferite tipuri, cum ar fi PDF-uri, e-mailuri, facturi, comenzi și multe altele. Toate documentele au structuri diferite. Pentru a extrageți date din fișiere PDFși alte documente pe hârtie, pe care companiile le pot folosi software inteligent de procesare a documentelor precum Nanonețele.
Peste 10,000 de utilizatori folosesc Nanonets pentru a converti datele nestructurate în date structurate cu o precizie de peste 98%. Incearca?
Care este diferența dintre datele structurate și cele nestructurate?
Big Data cuprind date structurate, semi-structurate și nestructurate. Toate aceste tipuri de date au multe de oferit. Să aruncăm o privire asupra diferențelor lor în detaliu.
Datele structurate sunt un alt tip de date care urmează un anumit tipar și sunt ușor de recunoscut. Această formă de date este disponibilă în RDBMS și are multe aplicații. Există un scurt tabel de descrieri între datele structurate și cele nestructurate:
Model de date
- Datele nestructurate vin adesea sub formă de fișiere PDF, text sau multimedia mari, în timp ce datele structurate sunt precise și organizate.
- Modelul definit de date structurate face ca studiul și accesul să fie ușor și fiabil.
- Fișierele mari necesită o capacitate de stocare semnificativă, ceea ce face ca datele structurate să fie mai dezirabile datorită dimensiunii reglabile a fișierului, adesea într-un format tabelar.
Analiza datelor
- Analiza determină relevanța și acuratețea datelor.
- Datele nestructurate pot conține cunoștințe nesigure sau ambigue, spre deosebire de datele structurate care sunt organizate și ajustate.
- Datele structurate sunt preferate datorită ușurinței analizei în comparație cu datele nestructurate.
Consultabile
- Extragerea datelor nestructurate poate fi haotică, ceea ce face căutarea punctelor majore consumatoare de timp.
- Datele structurate sunt ușor de căutat datorită organizării lor.
- Datele nestructurate pot fi greu de înțeles și de căutat datorită dimensiunii și formatului lor.
Analiza vizionara
- Analiza concentrată a datelor nestructurate poate dezvălui informații valoroase.
- Datele într-un format scurt și actualizat atrag mai mult interes decât paragrafele lungi.
- Datele structurate permit o autentificare mai rapidă a informațiilor, economisind timp utilizatorilor.
Care sunt provocările în timpul lucrului cu date nestructurate?
Datele nestructurate au o formă foarte lungă și de aceea este necesară extragerea datelor nestructurate. Personalul care lucrează se confruntă cu multe provocări în timp ce lucrează cu date nestructurate. În primul rând, acest tip de date sunt disponibile într-un text în bloc de orice altă formă, de aceea durează prea mult să faci cu aceste date. În al doilea rând, dacă datele sunt disponibile în fișiere mari, așa cum se prezintă cel mai probabil datele nestructurate, necesită prea mult spațiu de stocare. Calitatea datelor structurate este ca se prezinta in forme foarte precise si tabulare, de aceea extragerea datelor este foarte usoara.
Relevanță compromisă
Se vede că datele nestructurate conțin multe informații care nu sunt valoroase și foarte inexacte și irelevante. Precizia datelor ar trebui menținută în cel mai bun mod posibil, de aceea cea mai mare provocare cu care se confruntă extracția de date nestructurată este menținerea intactă a calității datelor relevante și exacte.
Depozitare
De pe vremea digitalizării lumii în secolul al XX-lea, succesul datelor vine odată cu ocuparea mai puțină a spațiului de stocare și a mai multor informații. În trecut, datele erau salvate în multe fișiere mari, datele nestructurate ocupă prea mult spațiu de stocare, încât acum a devenit o provocare să facem față tuturor acestor schimbări.
Tratarea datelor nestructurate necesită mult timp. A durat prea mult pentru a extrage informații din datele nestructurate când vine vorba de urgența datelor. De aceea, datele au durat prea mult și, în regim de urgență, este foarte greu să extragi toate cunoștințele din date.
De la începutul digitalizării, au apărut multe instrumente pentru a face față provocărilor extragerii de date nestructurate. Pentru a economisi timp, extragerea datelor nestructurate prin AI îmbunătățită instrumente de extragere a datelor precum Nanonets este foarte fiabil deoarece oferă informații detaliate și cu totul relevante pentru date. Relevanța datelor este foarte importantă deoarece este un instrument important de economisire a timpului pentru personalul de lucru și analiști. Cu aceste strategii de date, se pot interpreta cu ușurință informații valoroase din date.
Cum puteți folosi Nanonets pentru a converti datele nestructurate în informații?
Nanonets este o platformă care utilizează tehnici AI, ML și NLP pentru a ajuta utilizatorii să obțină informații din date nestructurate. Iată un ghid simplificat pas cu pas despre cum să realizați acest lucru:
- Colectare de date: Adunați datele dvs. nestructurate. Aceasta poate fi sub formă de imagini, fișiere text, PDF-uri, videoclipuri sau fișiere audio.
- Încărcați în Nanonets: Încărcați datele dvs. nestructurate pe platforma Nanonets folosind contul dvs. Puteți creează-l pe al tău aici. Acest lucru se poate face direct sau prin intermediul API-urilor prezente în aplicație.
- Alegeți sau antrenați un model: Acum, pe baza documentului pe care îl încărcați, selectați un model OCR. Nanonets oferă modele pre-instruite pentru multe tipuri de documente. . Alegeți un model care se potrivește tipului și obiectivului dvs. de date. Dacă niciunul dintre modelele pre-instruite nu corespunde nevoilor dvs., puteți antrena un model OCR personalizat folosind datele dvs.
- Aplicați modelul datelor: Odată ce modelul dvs. este gata, aplicați-l pe documente. Modelul va extrage date din documentele dvs. și le va converti în format structurat, cum ar fi tabel, excel, csv, care este mai ușor de citit.
- Examinați și ajustați: Verificați rezultatele analizei modelului. Dacă nu sunt suficient de precise, puteți ajusta modelul utilizând platforma Nanonets cu drag and drop până când rezultatele vă satisfac nevoile.
- Extrageți statistici: În cele din urmă, utilizați datele structurate pentru a obține informații. Puteți exporta datele și puteți efectua analize pentru a obține informații.
Rețineți că pașii specifici pot varia în funcție de tipul specific de date nestructurate și de informațiile pe care doriți să le obțineți. Nanonets poate automatiza procesul cu fluxuri de lucru automatizate, software OCR puternic și interfață cu utilizatorul fără cod.
Trăim într-o eră transformatoare în care digitalizarea simplifică creșterea afacerii și luarea deciziilor. Extragerea nestructurată a datelor a simplificat diferite procese datorită economisirii de timp și funcționării rapide.
Datele nestructurate, în principal materia primă, sunt procesate pentru a extrage informații valoroase pentru o stocare ușoară. Forma sa tabulară îmbunătățește accesibilitatea. Interogările de date sunt organizate în forme ușor de utilizat, bine structurate, lipsite de ambiguitate, făcându-le ușor de citit. Printre diversele instrumente de extragere a datelor disponibile, fiecare contribuie la eficiența sistemului și la îmbunătățirea mediului.
Extragerea nestructurată a datelor este crucială în toate industriile, menținând autenticitatea datelor. De exemplu, sectorul bancar utilizează aceste instrumente pentru creșterea afacerilor.
În cercetarea științifică, instrumentele nestructurate de extragere a datelor condensează datele într-o formă mai precisă, indiferent dacă sunt generate de oameni sau de mașini, oferind informații valoroase.
Companiile din diverse industrii folosesc tehnici de extragere a datelor nestructurate pentru a da sens documentelor lor de afaceri și pentru a adăuga un strat suplimentar de inteligență analizelor lor. Figura de mai jos arată apariția utilizării datelor nestructurate în diferite industrii.
[Sursă: Studiu TCS]
Iată câteva exemple despre modul în care diferite industrii folosesc platforme inteligente de procesare a documentelor, cum ar fi Nanonets, pentru extragerea nestructurată a datelor și pentru creșterea productivității.
Băncile
Băncile folosesc platforme IDP pentru a extrage informații din surse de date nestructurate, cum ar fi revendicări, formulare pentru clienți, documente KYC, înregistrări de apeluri, rapoarte financiare și multe altele.
Citeşte mai mult: RPA în domeniul bancar și Automatizare bancară
Asigurări
Asigurările sunt o industrie puternic reglementată. Trebuie să efectueze verificarea documentelor și verificarea identității la fiecare pas al proceselor de reclamație a asigurărilor. Companiile de asigurări folosesc platforme automate de procesare a documentelor pentru a automatiza procesele de daune, gestionarea riscurilor și alte funcții care se bazează pe reguli. Procesul de daune de asigurare conține o mulțime de date nestructurate. Extragerea datelor nestructurate prin utilizarea platformelor îmbunătățite cu inteligență artificială, cum ar fi Nanonets, procesul de daune de asigurare este ușor, deoarece permite extragerea selectivă a datelor din imagini, PDF-uri, videoclipuri, audio etc.
Citeşte mai mult: Automatizarea asigurărilor, Asigurare OCR, și RPA în asigurări
Sănătate
Oferirea unei experiențe excepționale pentru pacienți se bazează pe furnizarea de servicii mai bune, reducerea timpilor de așteptare a pacienților și asigurarea faptului că personalul nu este suprasolicitat. Folosind Platforma IDP pentru a extrage informații din surse de date nestructurate, cum ar fi vocea datelor clienților, sondajele pacienților, EHR, plângerile clienților, site-urile web de reglementare și revizuirea literaturii ajută Healthcare să asigure o experiență mai bună pentru pacient.
Citeşte mai mult: Automatizarea asistenței medicale și AI în asistență medicală
Bunuri imobile
Companiile imobiliare au de-a face cu mai multe persoane în același timp, cum ar fi clienți, constructori, chiriași, vânzători, concurenți și proprietari. Utilizarea software-ului de procesare automată a documentelor poate ajuta instituțiile imobiliare să creeze profiluri bogate ale părților interesate menționate și să eficientizeze extragerea datelor din surse de date nestructurate, cum ar fi chirie, contracte, documente de evaluare a proprietăților etc.
Concluzie
Datele sunt noul ulei. Afacerea care stăpânește extragerea datelor nestructurate poate debloca întregul potențial al datelor companiei. Nanonetele permit companiilor să-și automatizeze procesarea documentelor și pot extrage în mod inteligent date din orice tip de document.
Nanoneți API OCR și OCR online au multe interesante cazuri de utilizare tHat ar putea optimiza performanța afacerii dvs., economisi costuri și crește creșterea. Afla modul în care cazurile de utilizare Nanonets se pot aplica produsului dvs.
FAQ
Care sunt avantajele utilizării datelor nestructurate?
Datele nestructurate sunt greu de înțeles, interpretat și utilizat în mod direct, dar acesta nu este singurul lucru. Există multe avantaje ale utilizării datelor nestructurate, după cum se menționează mai jos:
Fără format fix
Datele nestructurate acceptă date de toate formatele și dimensiunile. Orice tip de date care nu au o secvență adecvată pot fi clasificate drept date nestructurate. Poate fi utilă extinderea orizontului tipurilor de date.
Fără Schemă
După cum sa discutat mai sus, datele nestructurate nu au o secvență fixă și, de asemenea, nu au nicio schemă fixă. Acesta este ceea ce face ca extragerea datelor nestructurate să fie dificilă pentru majoritatea pieselor.
Flexibilitate
Dat fiind că datele nestructurate nu au nicio structură, pot avea orice format. Acest lucru îl face fluid din punct de vedere al structurii.
Portabil și scalabil
Datele nestructurate sunt mai portabile și mai scalabile în comparație cu datele semi-structurate și structurate.
O mulțime de aplicații de afaceri
Având în vedere că 80% din întreprinderi, datele companiei sunt nestructurate, există o mulțime de aplicații pentru aceste date. Datele nestructurate ale întreprinderii sunt utilizate pentru o varietate de cazuri de utilizare a analizei de afaceri. De exemplu, prezentări, videoclipuri ale companiei, înțelegerea profilurilor clienților etc.
Cum se convertesc datele nestructurate în date structurate?
În timp ce lucrul cu date mari și voluminoase poate fi o sarcină agitată. Pentru a economisi timp și pentru a menține originalitatea și acuratețea datelor, acestea ar trebui scurtate în așa măsură încât să rămână doar informațiile necesare. Extragerea datelor nestructurate are diferite metode și semnificația ei este foarte mult arătată de toate informațiile furnizate mai sus. Diferența dintre cele structurate și cele nestructurate oferă indicii importante despre date. Puteți folosi următorii pași pentru a converti datele nestructurate în date structurate.
Pasul 1: Aveți în vedere un obiectiv clar
Niciun proiect nu ar trebui să înceapă fără a avea un set de obiective măsurabile. Cu o idee clară a obiectivului final al informațiilor pe care doriți să le obțineți, devine mai ușor să finalizați pașii următori.
Pasul 2: Finalizați sursele de date
Datele sunt peste tot. Dar, pentru a începe cu conversia, trebuie să identificați sursele de date pentru a vă extrage datele nestructurate. Strategiile de extragere a datelor ar fi diferite pentru diferite surse de date. Nanonetele permit utilizatorilor să colecteze date din mai multe surse, cum ar fi Gmail, dropbox, Outlook, desktop etc.
Datele pot fi extrase din fișierele pdf mari, imagini și alte forme de text.
Pasul 3: Standardizarea datelor
Al treilea pas este să știi ce să faci cu extragerea datelor nestructurate. Analistul ar trebui să aibă o idee despre rezultatul final al datelor nestructurate.
Dacă ați selectat datele, următorul pas este finalizarea rezultatului datelor. Dacă datele sunt sub orice formă variabilă, analistul trebuie să le standardizeze înainte de a putea fi efectuată orice analiză. Acest pas specific implică curățarea și standardizarea formatelor de date pentru pașii următori.
Pasul 4: Selectarea tehnologiei de extragere a datelor:
După înțelegerea surselor de date și a metodei de standardizare a datelor, este important să finalizați software-ul pe care doriți să îl utilizați pentru implementarea acestor pași. Platformele IDP precum Nanonets ajută organizațiile să se conecteze, să extragă date și să le standardizeze pentru analize ulterioare.
Datele vor fi preluate de un software diferit, următorul pas este găsirea tehnologiei prin care datele vor fi transferate în software. În acest scop, se utilizează un sistem rațional de gestionare a bazelor de date (RDBMS). Acest software și tehnologie ajută la utilizarea simplă a tehnologiei.
Pasul 5: Selectarea sistemului de stocare a datelor
Sistemul de stocare a datelor este selectat în funcție de tipul de tehnologie pe care îl căutați, ar trebui să aibă disponibilitate ridicată, timp de mare viteză și alte caracteristici. Toate aceste caracteristici împreună cu capacitatea de stocare în timp real fac sistemul de stocare ridicat.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
- Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
- Sursa: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Despre Noi
- despre
- mai sus
- acces
- accesibilitate
- Cont
- precizie
- precis
- Obține
- peste
- de fapt
- adăuga
- reglabil
- Ajustat
- Avantajele
- venire
- AI
- Alexa
- TOATE
- permite
- permite
- de-a lungul
- de asemenea
- întru totul
- Ambiguitate
- printre
- an
- analiză
- analist
- analiști
- Google Analytics
- și
- O alta
- Orice
- API-uri
- aplicaţia
- aplicatii
- Aplică
- SUNT
- în jurul
- amenajat
- AS
- At
- atrage
- audio
- Autentificare
- autenticitate
- automatizarea
- Automata
- disponibilitate
- disponibil
- înapoi
- Bancar
- sectorul bancar
- Băncile
- bazat
- BE
- deoarece
- deveni
- devine
- înainte
- fiind
- de mai jos
- CEL MAI BUN
- Mai bine
- între
- Mare
- Cea mai mare
- a stimula
- atât
- Cutie
- constructori
- afaceri
- performanta in afaceri
- întreprinderi
- dar
- by
- apel
- denumit
- CAN
- Capacitate
- mașină
- cazuri
- Secol
- contesta
- provocări
- Modificări
- canale
- verifica
- Alege
- creanțe
- clasificate
- Curățenie
- clar
- Închide
- Cloud
- cod
- colecta
- colecte
- COM
- cum
- vine
- comunica
- Companii
- companie
- comparație
- concurenți
- plângeri
- complet
- complex
- compuse
- cuprinde
- concluzie
- Conectați
- conține
- contracte
- Convertire
- converti
- Cheltuieli
- ar putea
- crea
- crucial
- personalizat
- client
- datele despre consumator
- clienţii care
- de date
- Analiza datelor
- stocare a datelor
- Baza de date
- zi
- afacere
- Luarea deciziilor
- adânc
- scufundare adâncă
- definit
- desktop
- detaliu
- detalii
- determină
- dispozitiv
- Dispozitive
- diferenţă
- diferenţele
- diferit
- dificil
- digital
- lume digitală
- digitalizare
- direct
- discutat
- do
- document
- documente
- face
- făcut
- a desena
- Picătură
- două
- fiecare
- uşura
- mai ușor
- cu ușurință
- uşor
- eficiență
- oricare
- e-mailuri
- angajează
- criptate
- capăt
- Îmbunătăţeşte
- consolidarea
- suficient de
- asigura
- asigurare
- Afacere
- Companii
- de mediu
- Eră
- În esență,
- bunuri
- etc
- Eter (ETH)
- EVER
- Fiecare
- exemplu
- exemple
- Excel
- excepțional
- Extinde
- experienţă
- exporturile
- suplimentar
- extrage
- extracţie
- cu care se confruntă
- fapte
- FAST
- DESCRIERE
- Figura
- Fișier
- Fişiere
- umplut
- final
- finalizarea
- În cele din urmă
- financiar
- Găsi
- firme
- First
- fixată
- lichid
- concentrat
- urma
- următor
- urmează
- Pentru
- Forbes
- formă
- format
- formulare
- din
- Complet
- funcții
- mai mult
- aduna
- genera
- obține
- gif
- Da
- Gmail
- scop
- Goluri
- Pagina de pornire Google
- Creștere
- ghida
- Greu
- Avea
- având în
- Sănătate
- de asistență medicală
- puternic
- ajutor
- ajută
- aici
- Înalt
- extrem de
- Acasă
- orizont
- Cum
- Cum Pentru a
- http
- HTTPS
- uman
- idee
- identifica
- Identitate
- Verificarea identității
- if
- imagine
- imagini
- Punere în aplicare a
- important
- îmbunătățire
- in
- inexact
- industrii
- industrie
- informații
- perspective
- instanță
- instituții
- asigurare
- Inteligență
- Inteligent
- Procesarea inteligentă a documentelor
- interacţiona
- interes
- interesant
- interfaţă
- Internet
- internetul Lucrurilor
- în
- IoT
- dispozitive iot
- indiferent
- IT
- ESTE
- Copil
- Cunoaște
- cunoştinţe
- KYC
- mare
- strat
- stânga
- mai puțin
- ca
- literatură
- viaţă
- Lung
- Uite
- cautati
- Lot
- menține
- major
- face
- FACE
- Efectuarea
- administrare
- sistemul de management
- multe
- material
- Întâlni
- menționat
- mesaje
- metodă
- Metode
- ar putea
- ML
- model
- Modele
- Monitorizarea
- mai mult
- cele mai multe
- mult
- Multimedia
- multiplu
- Muzică
- necesar
- Nevoie
- nevoilor
- Nou
- următor
- nlp
- Nu.
- acum
- obiectiv
- obține
- OCR
- Software OCR
- of
- oferi
- de multe ori
- Ulei
- on
- dată
- ONE
- on-line
- Afaceri online
- afară
- operaţie
- Optimizați
- or
- comandă
- comenzilor
- organizație
- organizații
- Organizat
- originalitate
- Altele
- Altele
- Rezultat
- Perspectivă
- Proprietarii
- pe bază de hârtie
- lucrări
- special
- piese
- trecut
- pacient
- Model
- oameni
- efectua
- performanță
- fizic
- poze
- platformă
- Platforme
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- puncte
- posibil
- potenţial
- puternic
- precis
- preferat
- prezenta
- Prezentări
- cadouri
- primar
- probabil
- proces
- procese
- prelucrare
- Produs
- productivitate
- Profiluri
- proiect
- adecvat
- proprietate
- prevăzut
- furnizează
- furnizarea
- scop
- calitate
- interogări
- mai repede
- Quintillion
- rațional
- Crud
- RE
- Citeste
- gata
- real
- Imobiliare
- în timp real
- într-adevăr
- recunoaște
- înregistrări
- Roșu
- reducerea
- regulat
- reglementate
- autoritățile de reglementare
- relevanţa
- de încredere
- rămășițe
- Închiria
- Rapoarte
- necesita
- necesar
- cercetare
- răspunsuri
- rezultat
- REZULTATE
- dezvălui
- revizuiască
- Bogat
- Risc
- de gestionare a riscurilor
- aproximativ
- s
- acelaşi
- Economisiți
- economisire
- scalabil
- risipit
- schemă
- Cercetare științifică
- Caută
- Al doilea
- sector
- vedea
- văzut
- selectate
- selectarea
- selectiv
- trimite
- trimitere
- trimite
- sens
- sensibil
- Secvenţă
- serviciu
- set
- Pantaloni scurți
- scurtat
- să
- indicat
- Emisiuni
- semnificație
- semnificativ
- asemănător
- simplificată
- Mărimea
- dimensiuni
- So
- Software
- unele
- Sursă
- Surse
- specific
- Personal
- părțile interesate
- standardizarea
- Începe
- Pas
- paşi
- Încă
- depozitare
- simplu
- strategii
- simplifica
- raționalizate
- structura
- structurat
- date structurate și nestructurate
- Studiu
- succes
- astfel de
- Costum
- Sprijină
- surprinzător
- Înconjurător
- Sondaj de opinie
- sistem
- tabel
- Lua
- ia
- luare
- Sarcină
- tehnici de
- Tehnologia
- termeni
- decât
- acea
- informațiile
- lumea
- lor
- Lor
- Acolo.
- prin urmare
- Acestea
- ei
- lucru
- lucruri
- crede
- Al treilea
- acest
- de-a lungul
- timp
- consumă timp
- ori
- la
- de asemenea
- a luat
- instrument
- Unelte
- trafic
- Tren
- transferat
- transformativă
- încerca
- Două
- tip
- Tipuri
- înţelege
- înţelegere
- spre deosebire de
- deschide
- până la
- up-to-data
- Se încarcă
- urgenţă
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- User Interface
- ușor de utilizat
- utilizatorii
- folosind
- utilizează
- Valoros
- Informatie pretioasa
- Evaluare
- varietate
- diverse
- furnizori
- Verificare
- foarte
- de
- Video
- Video
- Voce
- aștepta
- vrea
- a fost
- Cale..
- we
- site-uri web
- Ce
- Ce este
- cand
- dacă
- care
- în timp ce
- de ce
- pe larg
- voi
- cu
- fără
- Cuvânt
- fluxuri de lucru
- de lucru
- lume
- ar
- scris
- tu
- Ta
- zephyrnet