ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของธุรกิจออนไลน์ทั้งหมดและวิธีที่เราโต้ตอบกัน
ทุกๆ วัน เราสร้างสรรค์อย่างคร่าว ๆ 2.5 quintillion ไบต์ ของข้อมูล นั่นเป็นจำนวนมาก แต่ที่น่าแปลกใจคือ 90% ของข้อมูลนั้น ไม่มีโครงสร้าง
ไม่มีโครงสร้างเฉพาะใดๆ ดังนั้น เพื่อให้เข้าใจข้อมูล เราต้องเข้าใจวิธีจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจริงๆ
มาเจาะลึกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างกันโดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไร?
ทุกสิ่งในโลกดิจิทัลนี้ประกอบด้วยข้อมูล ข้อมูลสามารถเป็นได้สองรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นไปตามโครงสร้างที่เหมาะสมหรือไม่ก็ตาม
ข้อมูลใด ๆ ที่ไม่ได้จัดเรียงเป็นลำดับหรือโครงร่างใด ๆ หรือโครงสร้างเฉพาะใด ๆ ที่ทำให้ผู้อื่นอ่านได้ง่ายจะเรียกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีโครงสร้างหรือรูปแบบที่ทำให้จดจำได้ง่าย ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นแบบข้อความสูง เช่น ข้อมูล ข้อเท็จจริง คำตอบแบบสำรวจแบบปลายเปิด แต่ก็สามารถเป็นแบบที่ไม่ใช่ข้อความได้ เช่น ภาพ เสียง หรือวิดีโอ
อ่านเพิ่มเติม: จะดึงข้อมูลจาก PDF ได้อย่างไร
ตัวอย่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีอะไรบ้าง
เมื่อคุณนึกถึงข้อมูล ให้นึกถึงข้อมูลประเภทใดก็ตามที่ไม่มีรูปแบบที่ซ้ำกันหรือจดจำได้ และนั่นจะเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อาจเป็นข้อความ ไม่ใช่ข้อความ มนุษย์ หรือสร้างขึ้นด้วยเครื่องจักร นี่คือตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง :
ข้อมูลข้อความ
ข้อมูลที่มีอยู่ในอีเมลหรือแบบฟอร์มที่เป็นลายลักษณ์อักษรเรียกว่าข้อมูลข้อความ ข้อความตัวอักษร เอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษร คำ PDF และไฟล์อื่นๆ เป็นตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อความมัลติมีเดีย
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประเภทหนึ่งคือข้อความมัลติมีเดีย ข้อมูลมัลติมีเดียประกอบด้วยรูปภาพ (JPEG, PNG, GIF) รูปแบบเสียงหรือวิดีโอ ข้อความมัลติมีเดียเป็นการผสมกันของรหัสที่ซับซ้อนซึ่งไม่มีรูปแบบที่คล้ายคลึงกัน
ไฟล์รูปภาพ วิดีโอ หรือไฟล์เสียงทั้งหมดสามารถเข้ารหัสรหัสไบนารีซึ่งไม่เป็นไปตามรูปแบบ ดังนั้นจึงเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง คุณเห็นอะไรที่นี่
อันที่จริงมันเป็นภาพรถสีแดง
รูปภาพและรูปภาพจำเป็นต้องมีการสังเกตจึงจะเข้าใจ และข้อมูลของรูปภาพไม่ได้ประกอบขึ้นอย่างสมบูรณ์ เหตุนี้จึงเรียกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
เนื้อหาเว็บไซต์
เว็บไซต์ทั้งหมดเต็มไปด้วยข้อมูลใด ๆ ที่มีอยู่ในรูปแบบของย่อหน้ายาว กระจัดกระจาย และไม่เป็นระเบียบ นี่เป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่มีข้อมูลที่มีค่า แต่ก็ยังไม่คุ้มค่าเพราะจำเป็นต้องมีองค์ประกอบข้อมูลที่เหมาะสม
Sensor Data - IoT devices
Internet of Things เป็นอุปกรณ์ทางกายภาพที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งรอบตัวและส่งข้อมูลกลับไปยังคลาวด์ อุปกรณ์ IoT ส่งข้อมูลเซ็นเซอร์ที่ละเอียดอ่อนซึ่งไม่มีโครงสร้างกลับมาได้ ตัวอย่างของอุปกรณ์ IoT ที่ส่งข้อมูลเซ็นเซอร์อาจเป็นอุปกรณ์ตรวจสอบการจราจร อุปกรณ์เพลง เช่น Alexa, Google Home เป็นต้น
อีเมลล์
ธุรกิจมักใช้อีเมลเป็นช่องทางหลักในการสื่อสาร อีเมลสามารถจัดประเภทเป็นแบบกึ่งมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างได้ มีเครื่องมือแยกวิเคราะห์มากมายที่ขูดข้อมูลอีเมลเพื่อทำความเข้าใจรายละเอียด
เอกสารทางธุรกิจ
ธุรกิจจัดการกับเอกสารประเภทต่างๆ เช่น PDF, อีเมล, ใบแจ้งหนี้, คำสั่งซื้อ และอื่นๆ เอกสารทั้งหมดมีโครงสร้างที่แตกต่างกัน เพื่อที่จะ ดึงข้อมูลจาก PDFsและเอกสารที่เป็นกระดาษอื่นๆ ที่ธุรกิจสามารถใช้ได้ ซอฟต์แวร์ประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ เช่น นาโนเน็ต
ผู้ใช้มากกว่า 10,000 รายใช้ Nanonets เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างด้วยความแม่นยำ 98%+ ให้มันลอง?
ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างต่างกันอย่างไร
ข้อมูลขนาดใหญ่ประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลทุกประเภทเหล่านี้มีให้มากมาย ลองมาดูความแตกต่างในรายละเอียดกัน
ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลอีกประเภทหนึ่งที่เป็นไปตามรูปแบบเฉพาะและจดจำได้ง่าย ข้อมูลรูปแบบนี้มีอยู่ใน RDBMS และมีแอปพลิเคชันมากมาย มีตารางคำอธิบายสั้นๆ ระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง:
ตัวแบบข้อมูล
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมักจะมาในรูปแบบของไฟล์ PDF ข้อความ หรือไฟล์มัลติมีเดียขนาดใหญ่ ในขณะที่ข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นแม่นยำและเป็นระเบียบ
- รูปแบบที่กำหนดของข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยให้ศึกษาและเข้าถึงได้ง่ายและเชื่อถือได้
- ไฟล์ขนาดใหญ่ต้องการพื้นที่จัดเก็บจำนวนมาก ทำให้ต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างมากขึ้นเนื่องจากขนาดไฟล์ที่ปรับได้ มักอยู่ในรูปแบบตาราง
การวิเคราะห์ข้อมูล
- การวิเคราะห์จะกำหนดความเกี่ยวข้องและความถูกต้องของข้อมูล
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจประกอบด้วยความรู้ที่ไม่น่าเชื่อถือหรือคลุมเครือ ซึ่งแตกต่างจากข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งมีการจัดระเบียบและปรับเปลี่ยน
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นที่ต้องการเนื่องจากง่ายต่อการวิเคราะห์เมื่อเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
searchability
- การดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจวุ่นวาย ทำให้การค้นหาจุดสำคัญใช้เวลานาน
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถค้นหาได้ง่ายเนื่องจากการจัดระเบียบ
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถเข้าใจและค้นหาได้ยากเนื่องจากขนาดและรูปแบบ
การวิเคราะห์วิสัยทัศน์
- การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่มุ่งเน้นสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าได้
- ข้อมูลในรูปแบบสั้นๆ ที่เป็นปัจจุบันจะดึงดูดความสนใจได้มากกว่าย่อหน้ายาวๆ
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยให้สามารถตรวจสอบข้อมูลได้รวดเร็วขึ้น ช่วยประหยัดเวลาของผู้ใช้
อะไรคือความท้าทายในขณะที่ทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง?
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมาในรูปแบบที่ยาวมากและนั่นเป็นสาเหตุที่จำเป็นต้องมีการแยกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง พนักงานที่ทำงานต้องเผชิญกับความท้าทายหลายอย่างในขณะที่ทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อย่างแรกเลย ข้อมูลประเภทนี้มีอยู่ในข้อความจำนวนมากในรูปแบบอื่น นั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้ข้อมูลนี้ใช้เวลานานเกินไป ประการที่สอง หากข้อมูลมีอยู่ในไฟล์ขนาดใหญ่ ซึ่งส่วนใหญ่อาจไม่มีข้อมูลที่มีโครงสร้าง จะใช้พื้นที่เก็บข้อมูลมากเกินไป คุณภาพของข้อมูลที่มีโครงสร้างคือนำเสนอในรูปแบบตารางที่แม่นยำมาก นั่นคือสาเหตุที่การดึงข้อมูลทำได้ง่ายมาก
ความเกี่ยวข้องที่ถูกบุกรุก
จะเห็นได้ว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีคุณค่าและไม่ถูกต้องอย่างมากและไม่เกี่ยวข้อง ความถูกต้องของข้อมูลควรได้รับการบำรุงรักษาอย่างดีที่สุด นั่นคือเหตุผลที่ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่ต้องเผชิญกับการแยกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือการรักษาคุณภาพของข้อมูลที่เกี่ยวข้องและถูกต้องครบถ้วน
พื้นที่จัดเก็บ
นับตั้งแต่ยุคดิจิทัลของโลกในศตวรรษที่ 20 ความสำเร็จของข้อมูลมาพร้อมกับพื้นที่จัดเก็บที่น้อยลงและข้อมูลที่มากขึ้น ในอดีต ข้อมูลถูกบันทึกไว้ในไฟล์ขนาดใหญ่จำนวนมาก ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างใช้พื้นที่จัดเก็บมากเกินไป จนกลายเป็นความท้าทายในการจัดการกับการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดเหล่านี้
การจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นใช้เวลานาน ใช้เวลานานเกินไปในการดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเมื่อพูดถึงความเร่งด่วนของข้อมูล ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลจึงใช้เวลานานเกินไป และความเร่งด่วน จึงเป็นเรื่องยากมากที่จะดึงความรู้ทั้งหมดออกจากข้อมูล
นับตั้งแต่การเริ่มต้นของการแปลงเป็นดิจิทัล เครื่องมือมากมายได้ถูกนำมาใช้เพื่อจัดการกับความท้าทายของการดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เพื่อประหยัดเวลา การดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างผ่าน AI-enhanced เครื่องมือดึงข้อมูล เช่น Nanonets มีความน่าเชื่อถือมากเพราะให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสำหรับข้อมูล ความเกี่ยวข้องของข้อมูลมีความสำคัญมากเนื่องจากเป็นเครื่องมือที่ช่วยประหยัดเวลาที่สำคัญสำหรับเจ้าหน้าที่ที่ทำงานและนักวิเคราะห์ ด้วยกลยุทธ์ข้อมูลเหล่านี้ เราสามารถตีความข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
คุณจะใช้ Nanonets เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างไร
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:
- การเก็บรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณ ซึ่งอาจอยู่ในรูปแบบของรูปภาพ ไฟล์ข้อความ PDF วิดีโอ หรือไฟล์เสียง
- อัปโหลดไปยัง Nanonets: อัปโหลดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณไปยังแพลตฟอร์ม Nanonets โดยใช้บัญชีของคุณ คุณสามารถ สร้างของคุณที่นี่ ซึ่งสามารถทำได้โดยตรงหรือผ่าน API ที่มีอยู่ในแอป
- เลือกหรือฝึกโมเดล: 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.
- ใช้โมเดลกับข้อมูล: เมื่อโมเดลของคุณพร้อมแล้ว ให้นำไปใช้กับเอกสารของคุณ โมเดลจะดึงข้อมูลจากเอกสารของคุณและแปลงเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น table, excel, csv ซึ่งอ่านง่ายกว่า
- ตรวจสอบและปรับแต่ง: 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.
- ดึงข้อมูลเชิงลึก: สุดท้าย ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก คุณสามารถส่งออกข้อมูลและดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก
โปรดจำไว้ว่าขั้นตอนเฉพาะอาจแตกต่างกันไปตามประเภทของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการได้รับ Nanonets สามารถทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ ซอฟต์แวร์ OCR อันทรงพลัง และอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบไม่ใช้โค้ด
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.
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นวัตถุดิบ ได้รับการประมวลผลเพื่อดึงข้อมูลที่มีค่าออกมาเพื่อการจัดเก็บที่ง่ายดาย รูปแบบตารางช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึง การสืบค้นข้อมูลถูกจัดระเบียบเป็นรูปแบบที่ใช้งานง่าย มีโครงสร้างที่ดี ไม่คลุมเครือ ทำให้อ่านง่าย ในบรรดาเครื่องมือสกัดข้อมูลที่มีอยู่ เครื่องมือแต่ละอย่างมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบและสภาพแวดล้อม
การสกัดข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างมีความสำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ภาคการธนาคารใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อการเติบโตของธุรกิจ
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.
ธุรกิจในอุตสาหกรรมต่าง ๆ กำลังใช้เทคนิคการดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อให้เข้าใจถึงเอกสารทางธุรกิจของตน และเพิ่มความฉลาดพิเศษให้กับการวิเคราะห์ของพวกเขา ภาพด้านล่างแสดงการกำเนิดของการใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในอุตสาหกรรมต่างๆ
[ที่มา: TCS ศึกษา]
ต่อไปนี้คือตัวอย่างวิธีที่อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้แพลตฟอร์มการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ เช่น Nanonets สำหรับการดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ธนาคาร
ธนาคารใช้ แพลตฟอร์ม IDP เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การเรียกร้อง แบบฟอร์มลูกค้า เอกสาร KYC บันทึกการโทร รายงานทางการเงิน และอื่นๆ
อ่านเพิ่มเติม: RPA ในการธนาคาร และ ธนาคารอัตโนมัติ
ประกันภัย
การประกันภัยเป็นอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด ต้องทำการตรวจสอบเอกสารและยืนยันตัวตนในทุกขั้นตอนของการเคลมประกัน บริษัทประกันภัยใช้แพลตฟอร์มการประมวลผลเอกสารอัตโนมัติเพื่อทำให้กระบวนการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน การจัดการความเสี่ยง และฟังก์ชันอื่นๆ เป็นไปตามกฎโดยอัตโนมัติ กระบวนการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนประกอบด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก การแยกข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง ด้วยการใช้แพลตฟอร์มที่ปรับปรุงโดย AI เช่น Nanonets ทำให้กระบวนการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนเป็นเรื่องง่าย เนื่องจากช่วยให้สามารถเลือกดึงข้อมูลจากรูปภาพ, PDF, วิดีโอ, ไฟล์เสียง ฯลฯ
อ่านเพิ่มเติม: ประกันภัยอัตโนมัติ, OCR ประกันภัยและ RPA ในการประกันภัย
สุขภาพ
การให้ประสบการณ์ผู้ป่วยที่ยอดเยี่ยมนั้นเกี่ยวข้องกับการให้บริการที่ดีขึ้น ลดเวลารอผู้ป่วย และทำให้มั่นใจว่าพนักงานจะไม่ทำงานหนักเกินไป โดยใช้ แพลตฟอร์ม IDP เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เสียงของข้อมูลลูกค้า การสำรวจผู้ป่วย EHR ข้อร้องเรียนของลูกค้า เว็บไซต์ด้านกฎระเบียบ และการทบทวนวรรณกรรมช่วยให้ Healthcare รับประกันประสบการณ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น
อ่านเพิ่มเติม: ระบบอัตโนมัติด้านการดูแลสุขภาพ และ AI ในการดูแลสุขภาพ
อสังหาฯ
บริษัทอสังหาริมทรัพย์จัดการกับคนหลายคนในเวลาเดียวกัน เช่น ลูกค้า ผู้สร้าง ผู้เช่า ผู้ขาย คู่แข่ง และเจ้าของทรัพย์สิน การใช้ซอฟต์แวร์ประมวลผลเอกสารอัตโนมัติสามารถช่วยให้สถาบันด้านอสังหาริมทรัพย์สร้างโปรไฟล์ที่สมบูรณ์ของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่กล่าวถึง และปรับปรุงการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น สัญญาเช่า สัญญา เอกสารการประเมินมูลค่าทรัพย์สิน ฯลฯ
สรุป
ข้อมูลคือน้ำมันใหม่ ธุรกิจที่เชี่ยวชาญในการดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลองค์กรได้อย่างเต็มที่ Nanonets ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถประมวลผลเอกสารได้โดยอัตโนมัติ และสามารถดึงข้อมูลจากเอกสารประเภทใดก็ได้อย่างชาญฉลาด
นาโนเน็ต OCR & OCR API ออนไลน์ มีความน่าสนใจมากมาย กรณีใช้ tหมวกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของคุณ ประหยัดต้นทุน และเพิ่มการเติบโต ค้นพบ กรณีการใช้งานของ Nanonets สามารถนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ของคุณได้อย่างไร
คำถามที่พบบ่อย
ข้อดีของการใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไร?
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นยากที่จะเข้าใจ ตีความ และใช้งานโดยตรง แต่นั่นไม่ใช่สิ่งเดียวที่เกี่ยวกับมัน การใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีข้อดีหลายประการดังที่กล่าวไว้ด้านล่าง:
ไม่มีรูปแบบคงที่
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างรองรับข้อมูลทุกรูปแบบและขนาด ข้อมูลประเภทใดก็ตามที่ไม่มีลำดับที่เหมาะสมสามารถจัดเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ อาจเป็นประโยชน์ในการขยายขอบฟ้าของประเภทข้อมูล
ไม่มีสคีมา
ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีลำดับตายตัว และไม่มีสคีมาตายตัว นี่คือสิ่งที่ทำให้การดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทำได้ยากสำหรับชิ้นส่วนส่วนใหญ่
ความยืดหยุ่น
เนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีโครงสร้างจึงสามารถมีรูปแบบใดก็ได้ ทำให้เป็นของเหลวในแง่ของโครงสร้าง
แบบพกพาและปรับขนาดได้
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถพกพาและปรับขนาดได้มากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลกึ่งโครงสร้างและแบบมีโครงสร้าง
แอปพลิเคชั่นทางธุรกิจมากมาย
เนื่องจาก 80% ขององค์กร ข้อมูลบริษัทไม่มีโครงสร้าง มีแอปพลิเคชันมากมายสำหรับข้อมูลนี้ ข้อมูลองค์กรที่ไม่มีโครงสร้างจะใช้สำหรับกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ธุรกิจที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น การนำเสนอ วิดีโอของบริษัท การทำความเข้าใจโปรไฟล์ลูกค้า ฯลฯ
แปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างไร
การทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่และเทอะทะอาจเป็นงานที่วุ่นวาย เพื่อประหยัดเวลาและรักษาความเป็นต้นฉบับและความถูกต้องของข้อมูล ควรย่อให้เหลือเพียงข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้น การดึงข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างมีวิธีการที่แตกต่างกัน และความสำคัญนั้นแสดงให้เห็นอย่างมากจากข้อมูลทั้งหมดที่ให้ไว้ข้างต้น ความแตกต่างระหว่างโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างให้เบาะแสที่สำคัญเกี่ยวกับข้อมูล คุณใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างได้
ขั้นตอนที่ 1: มีเป้าหมายที่ชัดเจนในใจ
ไม่มีโครงการใดที่ควรเริ่มต้นโดยไม่ได้ตั้งเป้าหมายที่วัดได้ ด้วยแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับเป้าหมายสุดท้ายว่าต้องการรับข้อมูลเชิงลึกใด การสรุปขั้นตอนต่อไปจึงง่ายขึ้น
ขั้นตอนที่ 2: จบแหล่งข้อมูล
ข้อมูลมีอยู่ทุกที่ แต่ในการเริ่มการแปลง คุณต้องระบุแหล่งข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณ กลยุทธ์การดึงข้อมูลจะแตกต่างกันสำหรับแหล่งข้อมูลต่างๆ Nanonets อนุญาตให้ผู้ใช้รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น Gmail, กล่องดรอปบ็อกซ์, Outlook, เดสก์ท็อป ฯลฯ
ข้อมูลสามารถดึงออกมาจากไฟล์ PDF ขนาดใหญ่ รูปภาพ และรูปแบบข้อความอื่นๆ
ขั้นตอนที่ 3: การกำหนดมาตรฐานของข้อมูล
ขั้นตอนที่สามคือการรู้ว่าจะทำอย่างไรกับการดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง นักวิเคราะห์ควรมีแนวคิดเกี่ยวกับผลลัพธ์สุดท้ายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
หากคุณเลือกข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสรุปผลลัพธ์ของข้อมูล หากข้อมูลอยู่ในรูปแบบตัวแปรใดๆ นักวิเคราะห์จำเป็นต้องสร้างมาตรฐานก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ใดๆ ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการล้างและทำให้รูปแบบข้อมูลเป็นมาตรฐานสำหรับขั้นตอนต่อไป
ขั้นตอนที่ 4: การเลือกเทคโนโลยีการดึงข้อมูล:
หลังจากที่เข้าใจแหล่งข้อมูลและวิธีการกำหนดมาตรฐานของข้อมูลแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องสรุปซอฟต์แวร์ที่คุณต้องการใช้สำหรับดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้ แพลตฟอร์ม IDP เช่น Nanonets ช่วยให้องค์กรเชื่อมต่อ ดึงข้อมูล และสร้างมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม
ข้อมูลจะถูกนำไปใช้โดยซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ขั้นตอนต่อไปคือการค้นหาเทคโนโลยีที่จะถ่ายโอนข้อมูลไปยังซอฟต์แวร์ เพื่อจุดประสงค์นี้ จะใช้ระบบการจัดการฐานข้อมูลที่มีเหตุผล (RDBMS) ซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีนี้ช่วยให้ใช้เทคโนโลยีที่ตรงไปตรงมา
ขั้นตอนที่ 5: การเลือกระบบจัดเก็บข้อมูล
ระบบจัดเก็บข้อมูลจะถูกเลือกตามประเภทของเทคโนโลยีที่คุณกำลังมองหา ควรมีความพร้อมใช้งานสูง เวลาความเร็วสูง และคุณสมบัติอื่นๆ คุณสมบัติทั้งหมดเหล่านี้พร้อมกับความจุในการจัดเก็บตามเวลาจริงทำให้ระบบจัดเก็บข้อมูลสูง
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เกี่ยวกับมัน
- ข้างบน
- เข้า
- การเข้าถึง
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- บรรลุ
- ข้าม
- จริง
- เพิ่ม
- ปรับ
- ปรับ
- ข้อได้เปรียบ
- การกำเนิด
- AI
- Alexa
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- ตาม
- ด้วย
- โดยสิ้นเชิง
- ความคลุมเครือ
- ในหมู่
- an
- การวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- และ
- อื่น
- ใด
- APIs
- app
- การใช้งาน
- ใช้
- เป็น
- รอบ
- จัด
- AS
- At
- ดึงดูด
- เสียง
- การยืนยันตัวตน
- ความจริง
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ความพร้อมใช้งาน
- ใช้ได้
- กลับ
- การธนาคาร
- ภาคธนาคาร
- ธนาคาร
- ตาม
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- จะกลายเป็น
- ก่อน
- กำลัง
- ด้านล่าง
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ที่ใหญ่ที่สุด
- เพิ่ม
- ทั้งสอง
- กล่อง
- ผู้สร้าง
- ธุรกิจ
- ผลการดำเนินงาน
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- ที่เรียกว่า
- CAN
- ความจุ
- รถ
- กรณี
- ศตวรรษ
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- การเปลี่ยนแปลง
- ช่อง
- ตรวจสอบ
- Choose
- การเรียกร้อง
- จัด
- การทำความสะอาด
- ชัดเจน
- ปิดหน้านี้
- เมฆ
- รหัส
- รวบรวม
- เก็บรวบรวม
- COM
- อย่างไร
- มา
- สื่อสาร
- บริษัท
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- คู่แข่ง
- ร้องเรียน
- อย่างสมบูรณ์
- ซับซ้อน
- สงบ
- ประกอบด้วย
- ข้อสรุป
- เชื่อมต่อ
- มี
- สัญญา
- การแปลง
- แปลง
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- สร้าง
- สำคัญมาก
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ข้อมูลลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูล
- การจัดเก็บข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- วัน
- จัดการ
- การตัดสินใจ
- ลึก
- ดำน้ำลึก
- กำหนด
- เดสก์ท็อป
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- แน่นอน
- เครื่อง
- อุปกรณ์
- ความแตกต่าง
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- ยาก
- ดิจิตอล
- โลกดิจิตอล
- ระบบดิจิตอล
- โดยตรง
- กล่าวถึง
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- ทำ
- วาด
- หล่น
- สอง
- แต่ละ
- ความสะดวก
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- ง่าย
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ทั้ง
- อีเมล
- อีเมล
- พนักงาน
- ที่มีการเข้ารหัส
- ปลาย
- ช่วย
- การเสริมสร้าง
- พอ
- ทำให้มั่นใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- Enterprise
- ผู้ประกอบการ
- สิ่งแวดล้อม
- ยุค
- เป็นหลัก
- ที่ดิน
- ฯลฯ
- อีเธอร์ (ETH)
- เคย
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- Excel
- เป็นพิเศษ
- แสดง
- ประสบการณ์
- ส่งออก
- พิเศษ
- สารสกัด
- การสกัด
- ต้องเผชิญกับ
- ข้อเท็จจริง
- FAST
- คุณสมบัติ
- รูป
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- ที่เต็มไป
- สุดท้าย
- จบ
- ในที่สุด
- ทางการเงิน
- หา
- บริษัท
- ชื่อจริง
- การแก้ไข
- ของเหลว
- มุ่งเน้น
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ฟอร์บ
- ฟอร์ม
- รูป
- รูปแบบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- รวบรวม
- สร้าง
- ได้รับ
- GIF
- ให้
- Gmail
- เป้าหมาย
- เป้าหมาย
- หน้าแรกของ Google
- การเจริญเติบโต
- ให้คำแนะนำ
- ยาก
- มี
- มี
- สุขภาพ
- การดูแลสุขภาพ
- หนัก
- ช่วย
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- อย่างสูง
- หน้าแรก
- ขอบฟ้า
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- ที่ http
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ความคิด
- แยกแยะ
- เอกลักษณ์
- การยืนยันตัวตน
- if
- ภาพ
- ภาพ
- การดำเนินการ
- สำคัญ
- การปรับปรุง
- in
- ไม่เที่ยง
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึก
- ตัวอย่าง
- สถาบัน
- ประกัน
- Intelligence
- ฉลาด
- การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ
- โต้ตอบ
- อยากเรียนรู้
- น่าสนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- อินเทอร์เน็ต
- อินเทอร์เน็ตของสิ่งที่
- เข้าไป
- IOT
- อุปกรณ์ iot
- ไม่คำนึงถึง
- IT
- ITS
- ชนิด
- ทราบ
- ความรู้
- KYC
- ใหญ่
- ชั้น
- ซ้าย
- น้อยลง
- กดไลก์
- วรรณคดี
- ที่อาศัยอยู่
- นาน
- ดู
- ที่ต้องการหา
- Lot
- เก็บรักษา
- สำคัญ
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- การจัดการ
- ระบบการจัดการ
- หลาย
- วัสดุ
- พบ
- กล่าวถึง
- ข้อความ
- วิธี
- วิธีการ
- อาจ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- มาก
- มัลติมีเดีย
- หลาย
- ดนตรี
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- NLP
- ไม่
- ตอนนี้
- วัตถุประสงค์
- ได้รับ
- OCR
- ซอฟต์แวร์ OCR
- of
- เสนอ
- มักจะ
- น้ำมัน
- on
- ครั้งเดียว
- ONE
- ออนไลน์
- ธุรกิจออนไลน์
- เพียง
- การดำเนินการ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- ใบสั่ง
- คำสั่งซื้อ
- organizacja
- องค์กร
- Organized
- ความคิดริเริ่ม
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ผล
- Outlook
- เจ้าของ
- แบบกระดาษ
- เอกสาร
- ในสิ่งที่สนใจ
- ส่วน
- อดีต
- ผู้ป่วย
- แบบแผน
- รูปแบบไฟล์ PDF
- คน
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- กายภาพ
- ภาพ
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- เป็นไปได้
- ที่มีศักยภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- จำเป็นต้อง
- ที่ต้องการ
- นำเสนอ
- การนำเสนอผลงาน
- นำเสนอ
- ประถม
- อาจ
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- ผลผลิต
- ดูรายละเอียด
- โครงการ
- เหมาะสม
- คุณสมบัติ
- ให้
- ให้
- การให้
- วัตถุประสงค์
- คุณภาพ
- คำสั่ง
- ได้เร็วขึ้น
- ควินทิลเลี่ยน
- มีเหตุผล
- ดิบ
- RE
- อ่าน
- พร้อม
- จริง
- อสังหาริมทรัพย์
- เรียลไทม์
- จริงๆ
- รับรู้
- บันทึก
- สีแดง
- ลด
- ปกติ
- ควบคุม
- หน่วยงานกำกับดูแล
- ความสัมพันธ์กัน
- ตรงประเด็น
- น่าเชื่อถือ
- ซากศพ
- ให้เช่า
- รายงาน
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- การตอบสนอง
- ผล
- ผลสอบ
- เปิดเผย
- ทบทวน
- รวย
- ความเสี่ยง
- การบริหาจัดการความเสี่ยง
- ลวก
- s
- เดียวกัน
- ลด
- ประหยัด
- ที่ปรับขนาดได้
- กระจัดกระจาย
- โครงการ
- การวิจัยทางวิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ที่สอง
- ภาค
- เห็น
- เห็น
- เลือก
- การเลือก
- เลือก
- ส่ง
- การส่ง
- ส่ง
- ความรู้สึก
- มีความละเอียดอ่อน
- ลำดับ
- บริการ
- ชุด
- สั้น
- สั้นลง
- น่า
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- ความสำคัญ
- สำคัญ
- คล้ายคลึงกัน
- ที่เรียบง่าย
- ขนาด
- ขนาด
- So
- ซอฟต์แวร์
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- โดยเฉพาะ
- ทักษะ
- ผู้มีส่วนได้เสีย
- มาตรฐาน
- เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- การเก็บรักษา
- ซื่อตรง
- กลยุทธ์
- เพรียวลม
- คล่องตัว
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
- ศึกษา
- ความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- สูท
- รองรับ
- น่าแปลกใจ
- ที่ล้อมรอบ
- การสำรวจ
- ระบบ
- ตาราง
- เอา
- ใช้เวลา
- การ
- งาน
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- สิ่ง
- คิด
- ที่สาม
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- ครั้ง
- ไปยัง
- เกินไป
- เอา
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- การจราจร
- รถไฟ
- โอน
- กระแส
- ลอง
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- แตกต่าง
- ปลดล็อก
- จนกระทั่ง
- ทันเหตุการณ์
- อัปโหลด
- การเร่งรีบ
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ส่วนติดต่อผู้ใช้
- ที่ใช้งานง่าย
- ผู้ใช้
- การใช้
- ใช้ประโยชน์
- มีคุณค่า
- ข้อมูลที่มีค่า
- การประเมินค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- ผู้ขาย
- การตรวจสอบ
- มาก
- ผ่านทาง
- วีดีโอ
- วิดีโอ
- เสียงพูด
- รอ
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- we
- เว็บไซต์
- อะไร
- ความหมายของ
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- ทำไม
- อย่างกว้างขวาง
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- คำ
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- โลก
- จะ
- เขียน
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล