Podatki so rešilna bilka za vsa spletna podjetja in naš način interakcije.
Vsak dan ustvarjamo približno 2.5 kvintiljona bajtov podatkov. To je veliko. Toda presenetljivo je to 90% teh podatkov je nestrukturiran.
Nima posebne strukture. Torej, da bi razumeli podatke, moramo resnično razumeti, kako ravnati z nestrukturiranimi podatki.
Brez nadaljnjega se poglobimo v nestrukturirane podatke.
Kaj so nestrukturirani podatki?
Vse v tem digitalnem svetu je sestavljeno iz podatkov. Podatki so lahko v dveh formatih, ali lahko sledijo pravilni strukturi ali pa ne.
Vse informacije, ki niso urejene v nobenem zaporedju ali shemi ali kakršni koli posebni strukturi, ki omogoča enostavno branje drugim, se imenujejo nestrukturirani podatki.
Nestrukturirani podatki nimajo strukture ali oblike, ki bi omogočala preprosto prepoznavnost. Nestrukturirani podatki v veliki meri temeljijo na besedilu, kot so podatki, odprti odgovori na ankete dejstev, lahko pa so tudi nebesedilni, kot so slike, zvok ali video.
Preberite več: Kako ekstrahirati podatke iz PDF?
Kateri so primeri nestrukturiranih podatkov?
Ko razmišljate o podatkih, pomislite na kakršne koli podatke, ki nimajo ponavljajočega se ali prepoznavnega vzorca in so to nestrukturirani podatki. Lahko je besedilno, nebesedilno, človeško ali strojno ustvarjeno. Tukaj je nekaj primerov nestrukturiranih podatkov:
Besedilni podatki
Podatki, ki so na voljo v elektronski ali pisni obliki, se imenujejo besedilni podatki. Besedilna sporočila, pisni dokumenti, Word, PDF-ji in druge datoteke so primeri nestrukturiranih podatkov.
Večpredstavnostna sporočila
Ena vrsta nestrukturiranih podatkov so večpredstavnostna sporočila. Večpredstavnostni podatki vsebujejo slike (JPEG, PNG, GIF), avdio ali video format. Večpredstavnostna sporočila so mešanica kompleksne kode, ki nima podobnega vzorca.
Vse slike, videoposnetki ali zvočne datoteke so lahko šifrirane z binarnimi kodami, ki ne sledijo vzorcu in so zato nestrukturirani podatki. Kaj vidite tukaj?
No, pravzaprav je podoba rdečega avtomobila.
Slike in slike potrebujejo opazovanje za razumevanje, njihovi podatki pa niso popolnoma sestavljeni, zato se ti podatki imenujejo nestrukturirani podatki.
Vsebina spletnega mesta
Vsa spletna mesta so polna informacij, ki so na voljo v obliki dolgih odstavkov, razpršenih in neorganiziranih oblik. To je nekakšen podatek z dragocenimi informacijami, vendar še vedno ni vreden, ker je potrebna ustrezna sestava podatkov.
Senzorski podatki – IoT naprave
Internet stvari je fizična naprava, ki zbira informacije o svoji okolici in jih pošilja nazaj v oblak. Naprave interneta stvari pošiljajo nazaj občutljive podatke senzorjev, ki so lahko nestrukturirani. Primeri naprav IoT, ki pošiljajo podatke senzorjev, so lahko naprave za nadzor prometa, glasbene naprave, kot so Alexa, Google Home itd.
E-pošta
E-pošta se v podjetjih pogosto uporablja kot eden od primarnih kanalov za komunikacijo. E-poštna sporočila lahko razvrstimo kot polstrukturirana ali nestrukturirana. Na voljo je veliko orodij za razčlenjevanje, ki postrgajo informacije o e-pošti, da bi razumeli podrobnosti.
Poslovni dokumenti
Podjetja imajo opravka z dokumenti različnih vrst, kot so PDF-ji, e-poštna sporočila, računi, naročila in drugo. Vsi dokumenti imajo različne strukture. Da bi ekstrahirajte podatke iz datotek PDFin druge dokumente v papirni obliki, ki jih lahko uporabljajo podjetja programska oprema za inteligentno obdelavo dokumentov kot Nanonets.
Več kot 10,000 uporabnikov uporablja Nanonets za pretvorbo nestrukturiranih podatkov v strukturirane podatke z 98 %+ natančnostjo. Poskusi?
Kakšna je razlika med strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki?
Veliki podatki obsegajo strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane podatke. Vse te vrste podatkov ponujajo veliko. Oglejmo si podrobneje njihove razlike.
Strukturirani podatki so druga vrsta podatkov, ki sledijo določenemu vzorcu in jih je enostavno prepoznati. Ta oblika podatkov je na voljo v RDBMS in ima veliko aplikacij. Obstaja kratka tabela opisov med strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki:
Podatkovni model
- Nestrukturirani podatki so pogosto v obliki velikih pdf-jev, besedilnih ali večpredstavnostnih datotek, medtem ko so strukturirani podatki natančni in organizirani.
- Definiran model strukturiranih podatkov omogoča enostavno in zanesljivo preučevanje in dostop do njih.
- Velike datoteke zahtevajo precejšnjo zmogljivost shranjevanja, zaradi česar so strukturirani podatki bolj zaželeni zaradi nastavljive velikosti datoteke, pogosto v obliki tabele.
Analiza podatkov
- Z analizo ugotavljamo relevantnost in točnost podatkov.
- Nestrukturirani podatki lahko vsebujejo nezanesljivo ali dvoumno znanje, za razliko od strukturiranih podatkov, ki so organizirani in prilagojeni.
- Strukturirani podatki imajo prednost zaradi enostavnosti analize v primerjavi z nestrukturiranimi podatki.
Možnost iskanja
- Nestrukturirano pridobivanje podatkov je lahko kaotično, zaradi česar je iskanje glavnih točk zamudno.
- Strukturirani podatki so zaradi svoje organiziranosti enostavni za iskanje.
- Nestrukturirane podatke je lahko težko razumeti in iskati zaradi njihove velikosti in oblike.
Vizionarska analiza
- Osredotočena analiza nestrukturiranih podatkov lahko razkrije dragocene vpoglede.
- Podatki v kratki, posodobljeni obliki pritegnejo več zanimanja kot dolgi odstavki.
- Strukturirani podatki omogočajo hitrejšo avtentikacijo informacij, kar uporabnikom prihrani čas.
Kakšni so izzivi pri delu z nestrukturiranimi podatki?
Nestrukturirani podatki prihajajo v zelo dolgi obliki, zato je ekstrakcija nestrukturiranih podatkov potrebna. Pri delu z nestrukturiranimi podatki se zaposleni soočajo s številnimi izzivi. Prvič, tovrstni podatki so na voljo v množičnem besedilu katere koli druge oblike, zato je delo s temi podatki predolgo. Drugič, če so podatki na voljo v velikih datotekah, kot najverjetneje predstavljajo nestrukturirani podatki, zavzame preveč prostora za shranjevanje. Kvaliteta strukturiranih podatkov je, da so predstavljeni v zelo natančnih in tabelarnih oblikah, zato je ekstrakcija podatkov zelo enostavna.
Ogrožena ustreznost
Vidimo, da nestrukturirani podatki vsebujejo veliko informacij, ki niso dragocene in so zelo netočne in nepomembne. Točnost podatkov je treba vzdrževati na najboljši možni način, zato je največji izziv pri ekstrakciji nestrukturiranih podatkov ohraniti kakovost ustreznih in točnih podatkov nedotaknjeno.
skladiščenje
Od časa digitalizacije sveta v 20. stoletju prihaja do uspeha podatkov z manj prostora za shranjevanje in več informacij. V preteklosti so bili podatki shranjeni v veliko velikih datotekah, nestrukturirani podatki zavzemajo preveč prostora za shranjevanje, tako da je zdaj postalo izziv soočanje z vsemi temi spremembami.
Ukvarjanje z nestrukturiranimi podatki je dolgotrajno. Predolgo je trajalo pridobivanje informacij iz nestrukturiranih podatkov, ko gre za nujnost podatkov. Zato so podatki trajali predolgo in v nuji je zelo težko izluščiti vse znanje iz podatkov.
Od začetka digitalizacije se je pojavilo veliko orodij za spopadanje z izzivi pridobivanja nestrukturiranih podatkov. Za prihranek časa ekstrahiranje nestrukturiranih podatkov prek umetne inteligence orodja za pridobivanje podatkov Nanoneti so zelo zanesljivi, saj zagotavljajo temeljite in povsem ustrezne informacije za podatke. Relevantnost podatkov je zelo pomembna, saj je pomemben prihranek časa za zaposlene in analitike. S temi podatkovnimi strategijami lahko zlahka interpretiramo dragocene informacije iz podatkov.
Kako lahko uporabite Nanonets za pretvorbo nestrukturiranih podatkov v vpoglede?
Nanonets je platforma, ki uporablja tehnike AI, ML & NLP, ki uporabnikom pomagajo pri pridobivanju vpogledov iz nestrukturiranih podatkov. Tukaj je poenostavljen vodnik po korakih, kako to doseči:
- Zbiranje podatkov: Zberite svoje nestrukturirane podatke. To je lahko v obliki slik, besedilnih datotek, PDF-jev, videoposnetkov ali zvočnih datotek.
- Naloži v Nanonets: Prenesite svoje nestrukturirane podatke na platformo Nanonets s svojim računom. Ti lahko ustvarite svojega tukaj. To je mogoče storiti neposredno ali prek API-jev, ki so prisotni v aplikaciji.
- Izberite ali usposobite modela: Zdaj na podlagi dokumenta, ki ga nalagate, izberite model OCR. Nanonets zagotavlja vnaprej pripravljene modele za številne vrste dokumentov. . Izberite model, ki ustreza vaši vrsti podatkov in cilju. Če nobeden od vnaprej pripravljenih modelov ne ustreza vašim potrebam, lahko na podlagi svojih podatkov usposobite model OCR po meri.
- Uporabi model za podatke: Ko je vaš model pripravljen, ga uporabite na svojih dokumentih. Model bo iz vaših dokumentov izvlekel podatke in jih pretvoril v strukturirano obliko, kot je tabela, excel, csv, ki je lažja za branje.
- Preglejte in prilagodite: Preverite rezultate analize modela. Če niso dovolj natančni, lahko model natančno prilagodite z uporabo Nanonetsove platforme povleci in spusti, dokler rezultati ne ustrezajo vašim potrebam.
- Izvleček vpogledov: Končno uporabite strukturirane podatke za pridobivanje vpogledov. Podatke lahko izvozite in izvedete analizo podatkov, da pridobite vpoglede.
Ne pozabite, da se določeni koraki lahko razlikujejo glede na določeno vrsto nestrukturiranih podatkov in vpoglede, ki jih želite pridobiti. Nanoneti lahko avtomatizirajo proces z avtomatiziranimi poteki dela, zmogljivo programsko opremo OCR in uporabniškim vmesnikom brez kode.
Živimo v transformativnem obdobju, kjer digitalizacija poenostavlja rast poslovanja in sprejemanje odločitev. Nestrukturirano pridobivanje podatkov je poenostavilo različne procese zaradi prihranka časa in hitrega delovanja.
Nestrukturirani podatki, ki so v bistvu surovi materiali, se obdelujejo za pridobivanje dragocenih informacij za enostavno shranjevanje. Njegova tabelarna oblika izboljša dostopnost. Podatkovne poizvedbe so organizirane v uporabniku prijazne, dobro strukturirane oblike, brez dvoumnosti, zaradi česar so lahko berljive. Med različnimi orodji za pridobivanje podatkov, ki so na voljo, vsako prispeva k učinkovitosti sistema in izboljšanju okolja.
Nestrukturirano pridobivanje podatkov je ključnega pomena v panogah, saj ohranja pristnost podatkov. Na primer, bančni sektor uporablja ta orodja za rast poslovanja.
V znanstvenih raziskavah orodja za ekstrakcijo nestrukturiranih podatkov zgostijo podatke v natančnejšo obliko, ne glede na to, ali jih je ustvaril človek ali stroj, kar zagotavlja dragocene vpoglede.
Podjetja v različnih panogah uporabljajo tehnike pridobivanja nestrukturiranih podatkov, da bi razumela svoje poslovne dokumente in svoji analitiki dodala dodatno plast inteligence. Spodnja slika prikazuje pojav uporabe nestrukturiranih podatkov v različnih panogah.
[Vir: Študija TCS]
Tukaj je nekaj primerov, kako različne industrije uporabljajo platforme za inteligentno obdelavo dokumentov, kot je Nanonets, za ekstrakcijo nestrukturiranih podatkov in povečanje njihove produktivnosti.
Banke
Banke uporabljajo IDP platforme za pridobivanje vpogledov iz virov nestrukturiranih podatkov, kot so zahtevki, obrazci strank, dokumenti KYC, zapisi klicev, finančna poročila in več.
Preberite več: RPA v bančništvu in Bančna avtomatizacija
Zavarovanje
Zavarovalništvo je močno regulirana panoga. Izvajati mora preverjanje dokumentov in preverjanje identitete na vsakem koraku postopkov zavarovalnih zahtevkov. Zavarovalnice uporabljajo platforme za avtomatizirano obdelavo dokumentov za avtomatizacijo procesov zahtevkov, upravljanja s tveganji in drugih funkcij, ki temeljijo na pravilih. Postopek zavarovalnih zahtevkov vsebuje veliko nestrukturiranih podatkov. Nestrukturirano pridobivanje podatkov z uporabo platform, izboljšanih z umetno inteligenco, kot je Nanonets, olajša postopek zavarovalnih zahtevkov, saj omogoča selektivno ekstrakcijo podatkov iz slik, PDF-jev, videoposnetkov, zvoka itd.
Preberite več: Avtomatizacija zavarovanja, OCR zavarovanjain RPA v zavarovalništvu
Zdravje
Zagotavljanje izjemne izkušnje pacientov se vrti okoli zagotavljanja boljše storitve, skrajšanja čakalnih dob pacientov in zagotavljanja, da osebje ni preobremenjeno. Uporaba IDP platforma pridobivanje vpogledov iz virov nestrukturiranih podatkov, kot so glasovni podatki o strankah, ankete o bolnikih, EZK, pritožbe strank, regulativna spletna mesta in pregled literature, pomaga podjetju Healthcare zagotoviti boljšo izkušnjo pacientov.
Preberite več: Avtomatizacija v zdravstvu in AI v zdravstvu
Nepremičnine
Nepremičninska podjetja imajo opravka z več ljudmi hkrati, kot so stranke, gradbeniki, najemniki, prodajalci, konkurenti in lastniki nepremičnin. Uporaba programske opreme za avtomatizirano obdelavo dokumentov lahko nepremičninskim institucijam pomaga ustvariti bogate profile omenjenih deležnikov in poenostaviti pridobivanje podatkov iz nestrukturiranih virov podatkov, kot so najemnine, pogodbe, papirji o vrednosti nepremičnin itd.
zaključek
Podatki so novo olje. Podjetje, ki obvlada ekstrakcijo nestrukturiranih podatkov, lahko sprosti polni potencial poslovnih podatkov. Nanoneti podjetjem omogočajo avtomatizacijo obdelave dokumentov in lahko pametno izvlečejo podatke iz katere koli vrste dokumenta.
Nanoneti spletni OCR in OCR API imajo veliko zanimivih primeri uporabe tkapa bi lahko optimizirala vašo poslovno uspešnost, prihranila stroške in spodbudila rast. Ugotovite kako se lahko primeri uporabe Nanonetov nanašajo na vaš izdelek.
FAQ
Kakšne so prednosti uporabe nestrukturiranih podatkov?
Nestrukturirane podatke je težko razumeti, interpretirati in neposredno uporabiti, vendar to ni edina stvar pri tem. Uporaba nestrukturiranih podatkov ima veliko prednosti, kot je navedeno spodaj:
Ni fiksne oblike
Nestrukturirani podatki podpirajo podatke vseh formatov in velikosti. Vse vrste podatkov, ki nimajo ustreznega zaporedja, se lahko razvrstijo kot nestrukturirani podatki. Lahko je koristno razširiti obzorje vrst podatkov.
Brez sheme
Kot je razloženo zgoraj, nestrukturirani podatki nimajo fiksnega zaporedja in tudi nimajo fiksne sheme. To je tisto, zaradi česar je pridobivanje nestrukturiranih podatkov težko za večino delov.
prilagodljivost
Ker nestrukturirani podatki nimajo strukture, imajo lahko poljubno obliko. Zaradi tega je strukturno tekoč.
Prenosljiv in razširljiv
Nestrukturirani podatki so bolj prenosljivi in razširljivi v primerjavi s polstrukturiranimi in strukturiranimi podatki.
Veliko poslovnih aplikacij
Glede na to, da je 80 % podatkov podjetja nestrukturiranih, obstaja veliko aplikacij za te podatke. Nestrukturirani podatki podjetja se uporabljajo za različne primere uporabe poslovne analitike. Na primer predstavitve, video posnetki podjetja, razumevanje profilov strank itd.
Kako pretvoriti nestrukturirane podatke v strukturirane podatke?
Medtem ko je delo z velikimi in zajetnimi podatki lahko naporna naloga. Da bi prihranili čas in ohranili izvirnost in točnost podatkov, jih je treba skrajšati do te mere, da ostanejo samo potrebni podatki. Pridobivanje nestrukturiranih podatkov ima različne metode in njegov pomen je zelo razviden iz vseh zgoraj navedenih informacij. Razlika med strukturiranimi in nestrukturiranimi daje pomembne namige o podatkih. Za pretvorbo nestrukturiranih podatkov v strukturirane podatke lahko uporabite naslednje korake.
1. korak: imejte v mislih jasen cilj
Noben projekt se ne bi smel nikoli začeti brez nabora merljivih ciljev. Z jasno predstavo o končnem cilju, kakšne vpoglede želite pridobiti, postane lažje dokončati naslednje korake.
2. korak: Dokončajte vire podatkov
Podatki so povsod. Če želite začeti s pretvorbo, morate identificirati vire podatkov za črpanje nestrukturiranih podatkov. Strategije pridobivanja podatkov bi bile različne za različne vire podatkov. Nanoneti uporabnikom omogočajo zbiranje podatkov iz več virov, kot so Gmail, spustno polje, Outlook, namizje itd.
Podatke je mogoče izvleči iz velikih datotek pdf, slik in drugih besedilnih oblik.
3. korak: Standardizacija podatkov
Tretji korak je vedeti, kaj storiti z ekstrakcijo nestrukturiranih podatkov. Analitik bi moral imeti predstavo o končnem rezultatu nestrukturiranih podatkov.
Če ste izbrali podatke, je naslednji korak dokončanje rezultata podatkov. Če so podatki v kakršni koli spremenljivi obliki, jih mora analitik standardizirati, preden lahko izvede kakršno koli analizo. Ta poseben korak vključuje čiščenje in standardizacijo formatov podatkov za naslednje korake.
4. korak: Izbira tehnologije pridobivanja podatkov:
Ko razumete vire podatkov in metodo standardizacije podatkov, je pomembno dokončati programsko opremo, ki jo želite uporabiti za izvajanje teh korakov. Platforme IDP, kot je Nanonets, pomagajo organizacijam pri povezovanju, ekstrahiranju podatkov in njihovi standardizaciji za nadaljnjo analizo.
Podatke bo zajemala drugačna programska oprema, naslednji korak je iskanje tehnologije, s katero se bodo podatki prenašali v programsko opremo. V ta namen se uporablja racionalni sistem za upravljanje baz podatkov (RDBMS). Ta programska oprema in tehnologija pomagata pri enostavni uporabi tehnologije.
5. korak: Izbira sistema za shranjevanje podatkov
Sistem za shranjevanje podatkov je izbran glede na vrsto tehnologije, ki jo iščete, imeti mora visoko razpoložljivost, hiter čas in druge lastnosti. Vse te funkcije skupaj z zmogljivostjo shranjevanja v realnem času tvorijo sistem visokega shranjevanja.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
- Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
- vir: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- O meni
- o IT
- nad
- dostop
- dostopnost
- Račun
- natančnost
- natančna
- Doseči
- čez
- dejansko
- dodajte
- nastavljiva
- Prilagojen
- Prednosti
- prihod
- AI
- Alexa
- vsi
- omogočajo
- omogoča
- skupaj
- Prav tako
- skupaj
- Dvoumnost
- med
- an
- Analiza
- Analitik
- Analitiki
- analitika
- in
- Še ena
- kaj
- API-ji
- aplikacija
- aplikacije
- Uporabi
- SE
- okoli
- urejeno
- AS
- At
- Privlači
- audio
- Preverjanje pristnosti
- Pristnost
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- razpoložljivost
- Na voljo
- nazaj
- Bančništvo
- bančni sektor
- Banke
- temeljijo
- BE
- ker
- postanejo
- postane
- pred
- počutje
- spodaj
- BEST
- Boljše
- med
- Big
- največji
- povečanje
- tako
- Pasovi
- gradbeniki
- poslovni
- poslovna uspešnost
- podjetja
- vendar
- by
- klic
- se imenuje
- CAN
- kapaciteta
- voziček
- primeri
- Stoletje
- izziv
- izzivi
- Spremembe
- kanali
- preveriti
- Izberite
- terjatve
- razvrščeni
- čiščenje
- jasno
- Zapri
- Cloud
- Koda
- zbiranje
- zbira
- COM
- kako
- prihaja
- komunicirajo
- Podjetja
- podjetje
- v primerjavi z letom
- tekmovalci
- Pritožbe
- popolnoma
- kompleksna
- sestavljajo
- obsega
- Sklenitev
- Connect
- Vsebuje
- pogodbe
- Pretvorba
- pretvorbo
- stroški
- bi
- ustvarjajo
- ključnega pomena
- po meri
- stranka
- podatki o strankah
- Stranke, ki so
- datum
- Podatkovna analiza
- shranjevanje podatkov
- Baze podatkov
- dan
- ponudba
- Odločanje
- globoko
- globok potop
- opredeljen
- desktop
- Podatki
- Podrobnosti
- določa
- naprava
- naprave
- Razlika
- razlike
- drugačen
- težko
- digitalni
- digitalni svet
- digitalizacijo
- neposredno
- razpravljali
- do
- dokument
- Dokumenti
- ne
- opravljeno
- pripravi
- Drop
- 2
- vsak
- enostavnost
- lažje
- enostavno
- lahka
- učinkovitosti
- bodisi
- E-naslov
- e-pošta
- zaposluje
- šifriran
- konec
- Izboljša
- izboljšanje
- dovolj
- zagotovitev
- zagotoviti
- Podjetje
- podjetja
- okolja
- Era
- v bistvu
- nepremičnine
- itd
- Eter (ETH)
- VEDNO
- Tudi vsak
- Primer
- Primeri
- Excel
- izjemno
- Razširi
- izkušnje
- izvoz
- dodatna
- ekstrakt
- pridobivanje
- soočen
- dejstva
- FAST
- Lastnosti
- Slika
- file
- datoteke
- napolnjena
- končna
- dokončati
- končno
- finančna
- Najdi
- podjetja
- prva
- Všita
- tekočina
- osredotočena
- sledi
- po
- sledi
- za
- Forbes
- obrazec
- format
- Obrazci
- iz
- polno
- funkcije
- nadalje
- zbiranje
- ustvarjajo
- dobili
- gif
- Daj
- gmail
- Cilj
- Cilji
- Google Domača stran
- Rast
- vodi
- Trdi
- Imajo
- ob
- Zdravje
- zdravstveno varstvo
- močno
- pomoč
- Pomaga
- tukaj
- visoka
- zelo
- Domov
- obzorje
- Kako
- Kako
- http
- HTTPS
- človeškega
- Ideja
- identificirati
- identiteta
- Preverjanje identitete
- if
- slika
- slike
- izvajanja
- Pomembno
- Izboljšanje
- in
- netočne
- industrij
- Industrija
- Podatki
- vpogledi
- primer
- Institucije
- zavarovanje
- Intelligence
- Inteligentna
- Inteligentna obdelava dokumentov
- interakcijo
- obresti
- Zanimivo
- vmesnik
- Internet
- Internet stvari
- v
- Internet stvari
- naprave
- ne glede na to
- IT
- ITS
- Otrok
- Vedite
- znanje
- KYC
- velika
- plast
- levo
- manj
- kot
- literatura
- živi
- Long
- Poglej
- si
- Sklop
- vzdrževati
- velika
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravljanje
- upravljalni sistem
- več
- Material
- Srečati
- omenjeno
- sporočil
- Metoda
- Metode
- morda
- ML
- Model
- modeli
- spremljanje
- več
- Najbolj
- veliko
- multimedia
- več
- Glasba
- potrebno
- Nimate
- potrebe
- Novo
- Naslednja
- nlp
- št
- zdaj
- Cilj
- pridobi
- OCR
- Programska oprema OCR
- of
- ponudba
- pogosto
- Olje
- on
- enkrat
- ONE
- na spletu
- Spletna podjetja
- samo
- Delovanje
- Optimizirajte
- or
- Da
- naročila
- Organizacija
- organizacije
- Organizirano
- izvirnost
- Ostalo
- drugi
- Rezultat
- Outlook
- Lastniki
- na papirju
- članki
- zlasti
- deli
- preteklosti
- Bolnik
- Vzorec
- ljudje
- opravlja
- performance
- fizično
- slike
- platforma
- Platforme
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- točke
- mogoče
- potencial
- močan
- natančna
- prednostno
- predstaviti
- Predstavitve
- darila
- primarni
- verjetno
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- Izdelek
- produktivnost
- Profili
- Projekt
- pravilno
- nepremičnine
- če
- zagotavlja
- zagotavljanje
- Namen
- kakovost
- poizvedbe
- hitreje
- Quintillion
- Rational
- Surovi
- RE
- Preberi
- pripravljen
- pravo
- nepremičnine
- v realnem času
- res
- priznajo
- evidence
- Rdeča
- zmanjšanje
- redni
- urejeno
- regulatorni
- ustreznost
- pomembno
- zanesljiv
- ostanki
- Najem
- Poročila
- zahteva
- obvezna
- Raziskave
- odgovorov
- povzroči
- Rezultati
- razkrivajo
- pregleda
- Rich
- Tveganje
- upravljanje s tveganji
- grobo
- s
- Enako
- Shrani
- shranjevanje
- razširljive
- razpršene
- shema
- Znanstvena raziskava
- Iskalnik
- drugi
- sektor
- glej
- videl
- izbran
- izbiranje
- selektivno
- pošljite
- pošiljanja
- pošlje
- Občutek
- občutljiva
- Zaporedje
- Storitev
- nastavite
- Kratke Hlače
- skrajšana
- shouldnt
- pokazale
- Razstave
- Pomen
- pomemben
- Podoben
- poenostavljeno
- Velikosti
- velikosti
- So
- Software
- nekaj
- vir
- Viri
- specifična
- Osebje
- interesne skupine
- standardiziranje
- Začetek
- Korak
- Koraki
- Še vedno
- shranjevanje
- naravnost
- strategije
- racionalizirati
- racionaliziran
- Struktura
- strukturirano
- strukturirani in nestrukturirani podatki
- študija
- uspeh
- taka
- Suit
- Podpira
- presenetljivo
- Okolica
- Anketa
- sistem
- miza
- Bodite
- meni
- ob
- Naloga
- tehnike
- Tehnologija
- Pogoji
- kot
- da
- O
- informacije
- svet
- njihove
- Njih
- Tukaj.
- zato
- te
- jih
- stvar
- stvari
- mislim
- tretja
- ta
- vsej
- čas
- zamudno
- krat
- do
- tudi
- vzel
- orodje
- orodja
- Prometa
- Vlak
- prenese
- transformativno
- poskusite
- dva
- tip
- Vrste
- razumeli
- razumevanje
- za razliko od
- odklepanje
- dokler
- up-to-date
- Prenos
- nujnost
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniški vmesnik
- Uporabniku prijazen
- Uporabniki
- uporabo
- izkorišča
- dragocene
- Dragocene informacije
- Vrednotenje
- raznolikost
- različnih
- prodajalci
- Preverjanje
- zelo
- preko
- Video
- Video posnetki
- Voice
- Počakaj
- želeli
- je
- način..
- we
- spletne strani
- Kaj
- Kaj je
- kdaj
- ali
- ki
- medtem
- zakaj
- pogosto
- bo
- z
- brez
- beseda
- delovnih tokov
- deluje
- svet
- bi
- pisni
- jo
- Vaša rutina za
- zefirnet