Данные — это спасательный круг для всех онлайн-бизнесов и способ нашего взаимодействия.
Каждый день мы создаем примерно 2.5 квинтиллиона байтов данных. Это много. Но что удивительно, так это то, 90% этих данных является неструктурированным.
Он не имеет какой-то определенной структуры. Поэтому, чтобы разобраться в данных, нам действительно нужно понять, как обращаться с неструктурированными данными.
Давайте без лишних слов углубимся в неструктурированные данные.
Что такое неструктурированные данные?
Все в этом цифровом мире состоит из данных. Данные могут быть двух форматов: либо они могут следовать правильной структуре, либо нет.
Любая информация, которая не организована в какую-либо последовательность, схему или какую-либо определенную структуру, облегчающую чтение для других, называется неструктурированными данными.
Неструктурированные данные не имеют структуры или формата, чтобы сделать их легко узнаваемыми. Неструктурированные данные в значительной степени основаны на тексте, подобно данным, открытым фактам и ответам на опросы, но они также могут быть нетекстовыми, такими как изображения, аудио или видео.
Прочитайте больше: Как извлечь данные из PDF?
Каковы примеры неструктурированных данных?
Когда вы думаете о данных, подумайте о любых данных, которые не имеют повторяющегося или узнаваемого шаблона, и это будут неструктурированные данные. Он может быть текстовым, нетекстовым, человеческим или сгенерированным машиной. Вот несколько примеров неструктурированных данных:
Текстовые данные
Данные, доступные по электронной почте или в письменной форме, называются текстовыми данными. Текстовые сообщения, письменные документы, Word, PDF-файлы и другие файлы являются примером неструктурированных данных.
Мультимедийные сообщения
Одним из типов неструктурированных данных являются мультимедийные сообщения. Мультимедийные данные включают изображения (JPEG, PNG, GIF), аудио- или видеоформаты. Мультимедийные сообщения представляют собой смесь сложного кода, не имеющего сходного шаблона.
Все изображения, видео или аудиофайлы могут быть зашифрованы двоичными кодами, которые не следуют шаблону и, следовательно, являются неструктурированными данными. Что вы здесь видите?
Ну, на самом деле это изображение красной машины.
Изображения и картинки нуждаются в наблюдении, чтобы понять, и их данные не полностью составлены, поэтому они называются неструктурированными данными.
Содержание веб-сайта
Все сайты заполнены любой информацией, которая доступна в виде длинных абзацев, разрозненных и неорганизованных форм. Это своего рода данные с ценной информацией, но все же они не заслуживают внимания, потому что требуется правильная композиция данных.
Sensor Data - IoT devices
Интернет вещей — это физическое устройство, которое собирает информацию о своем окружении и отправляет данные обратно в облако. Устройства IoT отправляют обратно конфиденциальные данные датчиков, которые могут быть неструктурированными. Примерами устройств IoT, отправляющих сенсорные данные, могут быть устройства мониторинга трафика, музыкальные устройства, такие как Alexa, Google Home и т. д.
Эл. адрес
Электронная почта широко используется предприятиями как один из основных каналов связи. Электронные письма можно разделить на полуструктурированные и неструктурированные. Существует множество доступных инструментов анализа, которые очищают информацию электронной почты, чтобы понять детали.
Деловые документы
Компании имеют дело с документами различных типов, такими как PDF-файлы, электронные письма, счета-фактуры, заказы и многое другое. Все документы имеют разную структуру. Чтобы извлекать данные из PDF-файлови другие бумажные документы, которые предприятия могут использовать программное обеспечение для интеллектуальной обработки документов как Нанонец.
Более 10,000 98 пользователей используют Nanonets для преобразования неструктурированных данных в структурированные с точностью более XNUMX %. Попробуй?
В чем разница между структурированными и неструктурированными данными?
Большие данные включают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Все эти типы данных могут многое предложить. Давайте подробно рассмотрим их различия.
Структурированные данные — это еще один тип данных, которые следуют определенному образцу и легко распознаются. Эта форма данных доступна в СУБД и имеет множество приложений. Существует краткая таблица описаний между структурированными и неструктурированными данными:
Модель данных
- Неструктурированные данные часто поступают в виде больших PDF-файлов, текстовых или мультимедийных файлов, в то время как структурированные данные являются точными и организованными.
- Определенная модель структурированных данных делает их легкими и надежными для изучения и доступа.
- Для больших файлов требуется значительный объем памяти, что делает структурированные данные более предпочтительными из-за регулируемого размера файла, часто в табличном формате.
Анализ данных
- Анализ определяет актуальность и точность данных.
- Неструктурированные данные могут содержать ненадежные или неоднозначные знания, в отличие от структурированных данных, которые организованы и скорректированы.
- Структурированные данные предпочтительнее из-за простоты анализа по сравнению с неструктурированными данными.
Возможности поиска
- Извлечение неструктурированных данных может быть хаотичным, что делает поиск основных моментов трудоемким.
- Структурированные данные легко доступны для поиска благодаря их организации.
- Неструктурированные данные могут быть трудны для понимания и поиска из-за их размера и формата.
Визионерский анализ
- Целенаправленный анализ неструктурированных данных может дать ценную информацию.
- Данные в кратком, актуальном формате вызывают больший интерес, чем длинные абзацы.
- Структурированные данные позволяют быстрее проверять информацию, экономя время пользователей.
Какие проблемы возникают при работе с неструктурированными данными?
Неструктурированные данные поступают в очень длинной форме, поэтому необходимо извлечение неструктурированных данных. Со многими проблемами сталкивается рабочий персонал при работе с неструктурированными данными. Во-первых, этот тип данных доступен в объемном тексте любой другой формы, поэтому делать с этими данными слишком долго. Во-вторых, если данные доступны в больших файлах, что, скорее всего, представлено неструктурированными данными, они занимают слишком много места. Качество структурированных данных заключается в том, что они представлены в очень точных и табличных формах, поэтому извлечение данных очень просто.
Скомпрометированная релевантность
Видно, что неструктурированные данные содержат много информации, которая не является ценной, крайне неточной и нерелевантной. Точность данных должна поддерживаться наилучшим образом, поэтому самая большая проблема, возникающая при извлечении неструктурированных данных, заключается в сохранении качества релевантных и точных данных без изменений.
Хранилище
Со времен цифровизации мира в 20-м веке успех данных связан с тем, что они занимают меньше места для хранения и больше информации. В прошлом данные сохранялись во многих больших файлах, неструктурированные данные занимают слишком много места, и теперь стало сложно справиться со всеми этими изменениями.
Работа с неструктурированными данными занимает много времени. Извлечение информации из неструктурированных данных заняло слишком много времени, когда речь шла о срочности данных. Вот почему данные шли слишком долго и в срочном порядке, извлечь все знания из данных очень сложно.
С началом цифровизации появилось множество инструментов для решения задач извлечения неструктурированных данных. Чтобы сэкономить время, извлечение неструктурированных данных с помощью улучшенного ИИ инструменты извлечения данных как Nanonets, очень надежен, потому что он предоставляет полную и в целом актуальную информацию для данных. Актуальность данных очень важна, потому что это важный инструмент экономии времени для рабочего персонала и аналитиков. С помощью этих стратегий данных можно легко интерпретировать ценную информацию из данных.
Как вы можете использовать Nanonets для преобразования неструктурированных данных в идеи?
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:
- Сбор данных: Соберите неструктурированные данные. Это могут быть изображения, текстовые файлы, PDF-файлы, видео или аудиофайлы.
- Загрузить в Нанонет: загрузите свои неструктурированные данные на платформу Nanonets, используя свою учетную запись. Ты можешь создай свой здесь. Это можно сделать напрямую или через API, присутствующие в приложении.
- Выберите или обучите модель: 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.
- Применить модель к данным: Как только ваша модель будет готова, примените ее к своим документам. Модель будет извлекать данные из ваших документов и преобразовывать их в структурированный формат, такой как таблица, excel, csv, который легче читать.
- Просмотрите и отрегулируйте: 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.
- Извлечение информации: Наконец, используйте структурированные данные для получения информации. Вы можете экспортировать данные и выполнять анализ данных, чтобы получить представление.
Помните, что конкретные шаги могут различаться в зависимости от конкретного типа неструктурированных данных и информации, которую вы хотите получить. Nanonets может автоматизировать процесс с помощью автоматизированных рабочих процессов, мощного программного обеспечения OCR и пользовательского интерфейса без кода.
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.
Неструктурированные данные, в основном сырой материал, обрабатываются для извлечения ценной информации для удобного хранения. Его табличная форма повышает доступность. Запросы данных организованы в удобные для пользователя, хорошо структурированные формы, лишенные двусмысленности, что облегчает их чтение. Среди различных доступных инструментов извлечения данных каждый способствует повышению эффективности системы и улучшению состояния окружающей среды.
Извлечение неструктурированных данных имеет решающее значение во всех отраслях, обеспечивая достоверность данных. Например, банковский сектор использует эти инструменты для роста бизнеса.
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.
Предприятия из разных отраслей используют методы извлечения неструктурированных данных, чтобы разобраться в своих бизнес-документах и добавить дополнительный уровень аналитики в свою аналитику. На рисунке ниже показано появление использования неструктурированных данных в различных отраслях.
[Источник: Исследование ТКС]
Вот несколько примеров того, как различные отрасли используют платформы интеллектуальной обработки документов, такие как Nanonets, для извлечения неструктурированных данных и повышения их производительности.
Банки
Банки используют Платформы IDP для извлечения информации из неструктурированных источников данных, таких как претензии, формы клиентов, документы KYC, записи звонков, финансовые отчеты и многое другое.
Прочитайте больше: РПА в банковской сфере и Банковская автоматизация
Страхование
Страхование является строго регулируемой отраслью. Он должен выполнять проверку документов и проверку личности на каждом этапе процессов страховых выплат. Страховые компании используют автоматизированные платформы обработки документов для автоматизации процессов претензий, управления рисками и других функций, основанных на правилах. Процесс рассмотрения страховых случаев содержит много неструктурированных данных. Извлечение неструктурированных данных использование платформ с улучшенным ИИ, таких как Nanonets, упрощает процесс подачи страховых требований, поскольку позволяет выборочно извлекать данные из изображений, PDF-файлов, видео, аудио и т. д.
Прочитайте больше: Автоматизация страхования, Страхование OCRкачества RPA в страховании
Медицина
Предоставление исключительных услуг для пациентов заключается в улучшении обслуживания, сокращении времени ожидания пациентов и обеспечении того, чтобы персонал не переутомлялся. С использованием Платформа провайдеров идентификационной информации Извлечение информации из неструктурированных источников данных, таких как голоса клиентов, опросы пациентов, электронные медицинские карты, жалобы клиентов, нормативные веб-сайты и обзоры литературы, помогает Healthcare обеспечить лучшее обслуживание пациентов.
Прочитайте больше: Автоматизация здравоохранения и ИИ в здравоохранении
Недвижимость
Компании по недвижимости имеют дело с несколькими людьми одновременно, такими как клиенты, строители, арендаторы, продавцы, конкуренты и владельцы недвижимости. Использование программного обеспечения для автоматизированной обработки документов может помочь агентствам недвижимости создать подробные профили упомянутых заинтересованных сторон и упростить извлечение данных из неструктурированных источников данных, таких как договоры аренды, контракты, документы об оценке имущества и т. д.
Заключение
Данные — это новая нефть. Бизнес, освоивший извлечение неструктурированных данных, может раскрыть весь потенциал корпоративных данных. Наносети позволяют предприятиям автоматизировать обработку документов и извлекать данные из любых документов.
Нанонеты онлайн OCR и OCR API есть много интересного случаи использования tЭто может оптимизировать производительность вашего бизнеса, сократить расходы и ускорить рост. Узнать как варианты использования Nanonets могут применяться к вашему продукту.
FAQ
Каковы преимущества использования неструктурированных данных?
Неструктурированные данные трудно понять, интерпретировать и использовать напрямую, но дело не только в этом. Существует много преимуществ использования неструктурированных данных, как указано ниже:
Нет фиксированного формата
Неструктурированные данные поддерживают данные всех форматов и размеров. Любые данные, которые не имеют надлежащей последовательности, могут быть классифицированы как неструктурированные данные. Может быть полезно расширить горизонт типов данных.
Нет схемы
Как обсуждалось выше, неструктурированные данные не имеют фиксированной последовательности и фиксированной схемы. Именно это затрудняет извлечение неструктурированных данных для большинства частей.
Трансформируемость
Поскольку неструктурированные данные не имеют структуры, они могут иметь любой формат. Это делает его текучим с точки зрения структуры.
Портативный и масштабируемый
Неструктурированные данные более переносимы и масштабируемы по сравнению с полуструктурированными и структурированными данными.
Множество бизнес-приложений
Учитывая, что 80% корпоративных, корпоративных данных неструктурированы, для этих данных существует множество применений. Неструктурированные корпоративные данные используются для различных вариантов использования бизнес-аналитики. Например, презентации, видео компании, понимание профилей клиентов и т. д.
Как преобразовать неструктурированные данные в структурированные данные?
Работа с большими и громоздкими данными может быть напряженной задачей. Для экономии времени и сохранения оригинальности и точности данных их следует сокращать до такой степени, чтобы оставалась только необходимая информация. Извлечение неструктурированных данных осуществляется различными методами, и его значение очень хорошо видно из всей информации, представленной выше. Разница между структурированными и неструктурированными данными дает важные сведения о данных. Вы можете использовать следующие шаги для преобразования неструктурированных данных в структурированные данные.
Шаг 1: Имейте в виду четкую цель
Ни один проект не должен начинаться без набора измеримых целей. Имея четкое представление о конечной цели, которую вы хотите получить, становится легче завершить следующие шаги.
Шаг 2. Завершите работу с источниками данных
Данные повсюду. Но, чтобы начать преобразование, вам необходимо определить источники данных для получения неструктурированных данных. Стратегии извлечения данных будут разными для разных источников данных. Наносети позволяют пользователям собирать данные из нескольких источников, таких как Gmail, Dropbox, Outlook, рабочий стол и т. д.
Данные могут быть извлечены из больших файлов PDF, изображений и других текстовых форм.
Шаг 3: Стандартизация данных
Третий шаг — узнать, что делать с извлечением неструктурированных данных. Аналитик должен иметь представление о конечном результате неструктурированных данных.
Если вы выбрали данные, следующим шагом будет окончательная обработка результатов данных. Если данные представлены в любой переменной форме, аналитику необходимо стандартизировать их, прежде чем можно будет выполнить какой-либо анализ. Этот конкретный шаг включает в себя очистку и стандартизацию форматов данных для следующих шагов.
Шаг 4: Выбор технологии извлечения данных:
После понимания источников данных и метода стандартизации данных важно доработать программное обеспечение, которое вы хотите использовать для реализации этих шагов. Платформы IDP, такие как Nanonets, помогают организациям подключаться, извлекать данные и стандартизировать их для дальнейшего анализа.
Данные будут приниматься другим программным обеспечением, следующим шагом будет поиск технологии, с помощью которой данные будут переданы в программное обеспечение. Для этого используется рациональная система управления базами данных (СУБД). Это программное обеспечение и технология помогают получить простое использование технологии.
Шаг 5: Выбор системы хранения данных
Система хранения данных выбирается исходя из типа технологии, которую вы ищете, она должна обладать высокой доступностью, высокой скоростью и другими характеристиками. Все эти функции вместе с емкостью хранилища в реальном времени делают систему хранения высокой.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
- Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
- Источник: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- О нас
- об этом
- выше
- доступ
- доступность
- Учетная запись
- точность
- точный
- Достигать
- через
- на самом деле
- Добавить
- регулируемый
- Отрегулированный
- Преимущества
- приход
- AI
- Alexa
- Все
- позволять
- позволяет
- вдоль
- Также
- в целом
- Двусмысленность
- среди
- an
- анализ
- аналитик
- Аналитики
- аналитика
- и
- Другой
- любой
- API
- приложение
- Приложения
- Применить
- МЫ
- около
- расположены
- AS
- At
- Привлекает
- аудио
- Аутентификация
- подлинность
- автоматизировать
- Автоматизированный
- свободных мест
- доступен
- назад
- Банковское дело
- банковский сектор
- Банки
- основанный
- BE
- , так как:
- становиться
- становится
- до
- не являетесь
- ниже
- ЛУЧШЕЕ
- Лучшая
- между
- большой
- Крупнейшая
- повышение
- изоферменты печени
- Коробка
- Строители
- бизнес
- эффективность бизнеса
- бизнес
- но
- by
- призывают
- под названием
- CAN
- Пропускная способность
- автомобиль
- случаев
- Век
- вызов
- проблемы
- изменения
- каналы
- проверка
- Выберите
- требования
- классифицированный
- Уборка
- Очистить
- Закрыть
- облако
- код
- собирать
- улавливается
- COM
- как
- выходит
- общаться
- Компании
- Компания
- сравненный
- конкурентов
- жалобы
- полностью
- комплекс
- состоящие
- состоит из
- заключение
- Свяжитесь
- содержит
- контрактов
- Конверсия
- конвертировать
- Расходы
- может
- Создайте
- решающее значение
- изготовленный на заказ
- клиент
- данные клиентов
- Клиенты
- данным
- Анализ данных
- хранение данных
- База данных
- день
- сделка
- Принятие решений
- глубоко
- глубокое погружение
- определенный
- компьютера
- подробность
- подробнее
- определяет
- устройство
- Устройства
- разница
- Различия
- различный
- трудный
- Интернет
- цифровой мир
- дигитализация
- непосредственно
- обсуждается
- do
- документ
- Документация
- приносит
- сделанный
- рисовать
- Падение
- два
- каждый
- простота
- легче
- легко
- легко
- затрат
- или
- Писем
- работает
- зашифрованный
- конец
- Усиливает
- повышение
- достаточно
- обеспечивать
- обеспечение
- Предприятие
- предприятий
- окружающий
- Эпоха
- по существу
- имущество
- и т.д
- Эфир (ETH)
- НИКОГДА
- Каждая
- пример
- Примеры
- Excel
- исключительный
- Расширьте
- опыт
- экспорт
- дополнительно
- извлечение
- добыча
- сталкиваются
- Факты
- БЫСТРО
- Особенности
- фигура
- Файл
- Файлы
- заполненный
- окончательный
- завершать
- в заключение
- финансовый
- Найдите
- Компаний
- First
- фиксированной
- жидкость
- внимание
- следовать
- после
- следующим образом
- Что касается
- Forbes
- форма
- формат
- формы
- от
- полный
- Функции
- далее
- собирать
- порождать
- получить
- GIF
- Дайте
- Gmail
- цель
- Цели
- Google Главная
- Рост
- инструкция
- Жесткий
- Есть
- имеющий
- Медицина
- здравоохранение
- сильно
- помощь
- помогает
- здесь
- High
- очень
- Главная
- горизонт
- Как
- How To
- HTTP
- HTTPS
- человек
- идея
- определения
- Личность
- Идентичность Проверка
- if
- изображение
- изображений
- Осуществляющий
- важную
- улучшение
- in
- неточный
- промышленности
- промышленность
- информация
- размышления
- пример
- учреждения
- страхование
- Интеллекта
- Умный
- Интеллектуальная обработка документов
- взаимодействовать
- интерес
- интересный
- Интерфейс
- Интернет
- Интернет вещей
- в
- КАТО
- несколько устройств
- независимо
- IT
- ЕГО
- Вид
- Знать
- знания
- KYC
- большой
- слой
- оставил
- Меньше
- такое как
- литература
- жизнью
- Длинное
- посмотреть
- искать
- серия
- поддерживать
- основной
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- управление
- система управления
- многих
- материала
- Встречайте
- упомянутый
- Сообщения
- метод
- методы
- может быть
- ML
- модель
- Модели
- Мониторинг
- БОЛЕЕ
- самых
- много
- Мультимедиа
- с разными
- Музыка
- необходимо
- Необходимость
- потребности
- Новые
- следующий
- НЛП
- нет
- сейчас
- цель
- получать
- OCR
- Программное обеспечение OCR
- of
- предлагают
- .
- Масло
- on
- консолидировать
- ONE
- онлайн
- Интернет-бизнес
- только
- операция
- Оптимизировать
- or
- заказ
- заказы
- организация
- организации
- Организованный
- оригинальность
- Другие контрактные услуги
- Другое
- Результат
- Outlook
- Владельцы
- на бумажной основе
- бумага
- особый
- части
- мимо
- пациент
- шаблон
- Люди
- выполнять
- производительность
- физический
- Картинки
- Платформа
- Платформы
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- пунктов
- возможное
- потенциал
- мощный
- необходимость
- привилегированный
- представить
- Presentations
- разрабатывает
- первичный
- вероятно
- процесс
- Процессы
- обработка
- Продукт
- производительность
- Профили
- Проект
- правильный
- собственность
- при условии
- приводит
- обеспечение
- цель
- Запросы
- быстрее
- нониллион
- Рациональный
- Сырье
- RE
- Читать
- готовый
- реальные
- недвижимость
- реального времени
- на самом деле
- признавать
- учет
- Red
- снижение
- регулярный
- регулируемых брокеров
- регуляторы
- актуальность
- соответствующие
- складская
- остатки
- Аренда
- Отчеты
- требовать
- обязательный
- исследованиям
- ответы
- результат
- Итоги
- показывать
- обзоре
- Богатые
- Снижение
- управление рисками
- грубо
- s
- то же
- Сохранить
- экономия
- масштабируемые
- рассеянный
- схема
- Научные Исследования
- Поиск
- Во-вторых
- сектор
- посмотреть
- видел
- выбранный
- выбор
- селективный
- Отправить
- отправка
- посылает
- смысл
- чувствительный
- Последовательность
- обслуживание
- набор
- Короткое
- укороченный
- должен
- показанный
- Шоу
- значение
- значительный
- аналогичный
- упрощенный
- Размер
- Размеры
- So
- Software
- некоторые
- Источник
- Источники
- конкретный
- Персонал
- заинтересованных сторон
- стандартизации
- Начало
- Шаг
- Шаги
- По-прежнему
- диск
- простой
- стратегий
- упорядочить
- обтекаемый
- Структура
- структурированный
- структурированные и неструктурированные данные
- Кабинет
- успех
- такие
- Костюм
- Поддержка
- удивительный
- окружающих
- Опрос
- система
- ТАБЛИЦЫ
- взять
- принимает
- с
- Сложность задачи
- снижения вреда
- Технологии
- terms
- чем
- который
- Ассоциация
- информация
- мир
- их
- Их
- Там.
- следовательно
- Эти
- они
- задача
- вещи
- think
- В третьих
- этой
- по всему
- время
- кропотливый
- раз
- в
- слишком
- приняли
- инструментом
- инструменты
- трафик
- Train
- переданы
- преобразующей
- стараться
- два
- напишите
- Типы
- понимать
- понимание
- В отличие от
- отпереть
- до
- новейший
- Загрузка
- острая необходимость
- использование
- используемый
- Информация о пользователе
- Пользовательский интерфейс
- удобно
- пользователей
- через
- использует
- ценный
- Ценная информация
- Оценка
- разнообразие
- различный
- поставщики
- проверка
- очень
- с помощью
- Видео
- Видео
- Режимы
- ждать
- хотеть
- законопроект
- Путь..
- we
- веб-сайты
- Что
- Что такое
- когда
- будь то
- который
- в то время как
- зачем
- широко
- будете
- без
- Word
- Рабочие процессы
- работает
- Мир
- бы
- письменный
- являетесь
- ВАШЕ
- зефирнет