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.
Any information that is not arranged into any sequence or scheme or any specific structure that makes it easy to read for others is called unstructured data.
Unstructured data has no structure or format to make it easily recognizable. Unstructured data is highly text-based like data, facts open-ended survey responses but it also can be nontextual like images, audio, or video.
Citeşte mai mult: How to extract data from 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
One type of unstructured data is multimedia messages. Multi-media data comprises images (JPEG, PNG, GIF), audio, or video format. Multimedia messages are a mix of complex code that does not have a similar pattern.
All the images, videos, or audio files can be encrypted binary codes which follow no pattern, and therefore are unstructured data. What do you see here?
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.
Sensor Data - IoT devices
The Internet of things is a physical device that collects information about its surrounding and sends the data back to the cloud. IoT devices send back sensitive sensor data which can be unstructured. Examples of IoT devices sending senor data could be traffic monitoring devices, music devices like 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.
10,000+ users use Nanonets to convert unstructured data into structured data with 98%+ accuracy. Give it a try?
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
- Unstructured data often comes in the form of large pdfs, text, or multimedia files, while structured data is precise and organized.
- The defined model of structured data makes it easy and reliable to study and access.
- Large files require significant storage capacity, making structured data more desirable due to its adjustable file size, often in a tabular format.
Analiza datelor
- The analysis determines data relevance and accuracy.
- Unstructured data can contain unreliable or ambiguous knowledge, unlike structured data which is organized and adjusted.
- Structured data is preferred due to the ease of analysis compared to unstructured data.
Consultabile
- Unstructured data extraction can be chaotic, making the search for major points time-consuming.
- Structured data is easily searchable due to its organization.
- Unstructured data can be hard to understand and search due to its size and format.
Visionary Analysis
- The focused analysis of unstructured data can reveal valuable insights.
- Data in a short, up-to-date format attracts more interest than lengthy paragraphs.
- Structured data allows for quicker authentication of information, saving users time.
What are the challenges while working with unstructured data?
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.
Since the start of digitalization, many tools have come into being to deal with the challenges of unstructured data extraction. To save time, the unstructured data extraction via AI-enhanced instrumente de extragere a datelor like Nanonets is very reliable because it provides thorough and altogether relevant information for data. The relevancy of the data is very important because it is an important time-saving tool for the working staff and analysts. With these data strategies, one can easily interpret valuable information from the data.
How can you use Nanonets to convert unstructured data into insights?
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:
- Colectare de date: Gather your unstructured data. This could be in the form of images, text files, PDFs, videos, or audio files.
- Upload to Nanonets: Upload your unstructured data to the Nanonets platform using your account. You can create yours here. This could be done directly or via APIs present in the app.
- Choose or Train a 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.
- Apply Model to Data: Once your model is ready, apply it to your documents. The model will extract data from your documents and convert it into structured format like table, excel, csv which is easier to read.
- Examinați și ajustați: 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.
- Extract Insights: Finally, use the structured data to derive insights. You can export the data and perform data analytics to derive insights.
Remember, the specific steps might vary based on the specific type of unstructured data and the insights you want to derive. Nanonets can automate the process with automated workflows, powerful OCR software and no-code user interface.
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.
Unstructured data, essentially raw material, is processed to extract valuable information for easy storage. Its tabular form enhances accessibility. Data queries are organized into user-friendly, well-structured forms, devoid of ambiguity, making them easy to read. Among the various data extraction tools available, each contributes to system efficiency and environmental improvement.
Unstructured data extraction is crucial across industries, maintaining data authenticity. For instance, the banking sector utilizes these tools for business growth.
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.
Businesses across industries are using unstructured data extraction techniques to make sense of their business documents and add an extra layer of intelligence to their analytics. The figure below shows the advent of the use of unstructured data in different industries.
[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 Banking Automation
Asigurări
Insurance is a heavily regulated industry. It needs to perform document verification and identity verification at every step of insurance claims processes. Insurance firms use automated document processing platforms to automate claims processes, risk management, and other functions which are rule-based. The insurance claims process contains a lot of unstructured data. Extragerea datelor nestructurate by using AI-enhanced platforms like Nanonets makes the insurance claims process easy as it allows for selective data extraction from images, PDFs, videos, audios, 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: Healthcare automation 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 ale Nanonets se pot aplica produsului dvs.
FAQ
What are advantages of using unstructured data?
Unstructured data is difficult to understand, interpret and use directly, but that’s not the only thing about it. There are many advantages of using unstructured data, as mentioned below:
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.
Step 4: Selecting the data extraction technology:
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
The data storage system is selected based on the type of technology that you are looking for, it should have high availability, high-velocity time, and other features. All these features along with the real-time storage capacity make the high storage system.
- 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