Veriler, tüm çevrimiçi işletmelerin ve etkileşim şeklimizin yaşam çizgisidir.
Her gün kabaca yaratıyoruz 2.5 kuintilyon bayt veri. Bu çok fazla. Ama şaşırtıcı olan şu ki Bu verilerin %90'ı yapılandırılmamış.
Belirli bir yapısı yoktur. Dolayısıyla verileri anlamlandırmak için, yapılandırılmamış verilerle nasıl başa çıkacağımızı gerçekten anlamamız gerekiyor.
Lafı daha fazla uzatmadan yapısal olmayan verilere derinlemesine dalalım.
Yapılandırılmamış Veri nedir?
Bu dijital dünyada her şey verilerden oluşuyor. Veriler iki formatta olabilir; ya uygun bir yapıya sahip olabilir ya da olmayabilir.
Başkaları için okumayı kolaylaştıracak şekilde herhangi bir sıraya, şemaya veya belirli bir yapıya göre düzenlenmemiş her türlü bilgiye yapılandırılmamış veri denir.
Yapılandırılmamış verilerin kolayca tanınabilmesini sağlayacak bir yapısı veya formatı yoktur. Yapılandırılmamış veriler, veriler, gerçekler, açık uçlu anket yanıtları gibi büyük ölçüde metin tabanlıdır ancak aynı zamanda resimler, ses veya video gibi metinsel olmayan da olabilir.
Daha fazla oku: PDF'den veri nasıl çıkarılır?
Yapılandırılmamış veri örnekleri nelerdir?
Verileri düşündüğünüzde, tekrarlanan veya tanınabilir bir yapıya sahip olmayan ve yapılandırılmamış veri olabilecek her türlü veriyi düşünün. Metinsel, metinsel olmayan, insan ya da makine kaynaklı olabilir. Yapılandırılmamış verilere bazı örnekler:
Metin Verileri
E-posta veya yazılı biçimde sunulan verilere metin verileri denir. Metin mesajları, yazılı belgeler, word, PDF'ler ve bunların diğer dosyaları yapılandırılmamış verilere örnektir.
Multimedya mesajları
Yapılandırılmamış verilerin bir türü multimedya mesajlarıdır. Multimedya verileri görüntüleri (JPEG, PNG, GIF), ses veya video formatını içerir. Multimedya mesajları, benzer bir yapıya sahip olmayan karmaşık kodların bir karışımıdır.
Tüm görüntüler, videolar veya ses dosyaları, hiçbir düzeni takip etmeyen ikili kodlarla şifrelenebilir ve bu nedenle yapılandırılmamış verilerdir. Burada ne görüyorsunuz?
Aslında bu kırmızı bir arabanın resmi.
Görüntü ve resimlerin anlaşılması için gözlem yapılması gerekir ve bunların verileri tamamen oluşturulmamıştır, bu nedenle buna yapılandırılmamış veri adı verilmektedir.
Web sitesi içeriği
Tüm web siteleri uzun paragraflar halinde, dağınık ve dağınık formlarda mevcut olan her türlü bilgi ile doludur. Bu, değerli bilgiler içeren bir tür veridir ancak yine de verilerin uygun şekilde düzenlenmesi gerektiğinden buna değmez.
Sensor Data - IoT devices
Nesnelerin interneti, çevresi hakkında bilgi toplayan ve verileri tekrar buluta gönderen fiziksel bir cihazdır. IoT cihazları, yapılandırılamayan hassas sensör verilerini geri gönderir. Senor verileri gönderen IoT cihazlarına örnek olarak trafik izleme cihazları, Alexa, Google Home gibi müzik cihazları verilebilir.
e-posta
E-posta, işletmeler tarafından iletişim kurmak için birincil kanallardan biri olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. E-postalar yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olarak sınıflandırılabilir. Ayrıntıları anlamak için e-posta bilgilerini toplayan birçok ayrıştırma aracı vardır.
İşletme Belgeleri
İşletmeler PDF'ler, e-postalar, faturalar, siparişler ve daha fazlası gibi çeşitli türlerdeki belgelerle ilgilenir. Tüm belgelerin farklı yapıları vardır. İçin PDF'lerden veri çıkarmakve işletmelerin kullanabileceği diğer kağıt bazlı belgeler akıllı belge işleme yazılımı Nanonetler gibi.
10,000'den fazla kullanıcı, yapısal olmayan verileri %98'den fazla doğrulukla yapılandırılmış verilere dönüştürmek için Nanonets'i kullanıyor. Bir şans ver?
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasındaki fark nedir?
Büyük veri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden oluşur. Tüm bu tür verilerin sunabileceği çok şey var. Farklılıklarına ayrıntılı olarak bir göz atalım.
Yapılandırılmış veriler, belirli bir modeli izleyen ve tanınması kolay başka bir veri türüdür. Bu veri biçimi RDBMS'de mevcuttur ve birçok uygulamaya sahiptir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler arasında kısa bir açıklama tablosu vardır:
Veri örneği
- Yapılandırılmamış veriler genellikle büyük pdf'ler, metinler veya multimedya dosyaları biçiminde gelirken, yapılandırılmış veriler kesin ve düzenlidir.
- Yapılandırılmış verilerin tanımlanmış modeli, çalışmayı ve erişmeyi kolay ve güvenilir hale getirir.
- Büyük dosyalar, önemli miktarda depolama kapasitesi gerektirir; bu da, genellikle tablo biçimindeki ayarlanabilir dosya boyutu nedeniyle yapılandırılmış verileri daha çok tercih edilir hale getirir.
Veri Analizi
- Analiz, verilerin uygunluğunu ve doğruluğunu belirler.
- Yapılandırılmamış veriler, organize edilen ve ayarlanan yapılandırılmış verilerden farklı olarak güvenilmez veya belirsiz bilgiler içerebilir.
- Yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış verilere göre analiz kolaylığı nedeniyle tercih edilmektedir.
Aranabilirliğini
- Yapılandırılmamış veri çıkarma kaotik olabilir ve önemli noktaların aranmasını zaman alıcı hale getirebilir.
- Yapılandırılmış veriler, organizasyonu nedeniyle kolayca aranabilir.
- Yapılandırılmamış verilerin boyutu ve formatı nedeniyle anlaşılması ve aranması zor olabilir.
Vizyoner Analiz
- Yapılandırılmamış verilerin odaklanmış analizi, değerli içgörüleri ortaya çıkarabilir.
- Kısa ve güncel formattaki veriler, uzun paragraflardan daha fazla ilgi çeker.
- Yapılandırılmış veriler, bilgilerin daha hızlı doğrulanmasına olanak tanıyarak kullanıcılara zaman kazandırır.
Yapılandırılmamış verilerle çalışırken karşılaşılan zorluklar nelerdir?
Yapılandırılmamış veriler oldukça uzun biçimde gelir ve bu nedenle yapılandırılmamış verilerin çıkarılması gereklidir. Yapılandırılmamış verilerle çalışırken çalışan personel birçok zorlukla karşılaşmaktadır. Her şeyden önce, bu tür veriler başka herhangi bir biçimde toplu metin halinde mevcuttur, bu nedenle bu verilerle çalışmak çok uzun sürer. İkincisi, eğer veriler büyük dosyalarda mevcutsa (büyük ihtimalle yapılandırılmamış verilerde olduğu gibi) çok fazla depolama alanı kaplar. Yapılandırılmış verilerin kalitesi, çok kesin ve tablo şeklinde sunulmasıdır, bu nedenle verilerin çıkarılması çok kolaydır.
Uygunluğun tehlikeye atılması
Yapılandırılmamış verilerin çok fazla değerli olmayan, yüksek derecede yanlış ve ilgisiz bilgiler içerdiği görülmektedir. Verilerin doğruluğu mümkün olan en iyi şekilde korunmalıdır, bu nedenle yapılandırılmamış veri çıkarımında karşılaşılan en büyük zorluk, ilgili ve doğru verilerin kalitesini bozulmadan korumaktır.
Depolama
Dünyanın dijitalleştiği 20. yüzyıldan bu yana veri başarısı, daha az depolama alanı ve daha fazla bilginin kullanılmasıyla birlikte geliyor. Geçmişte veriler birçok büyük dosyada saklanıyordu, yapılandırılmamış veriler çok fazla depolama alanı kaplıyor ve artık tüm bu değişikliklerle başa çıkmak zorlaşıyor.
Yapılandırılmamış verilerle uğraşmak çok zaman alır. Verilerin aciliyeti söz konusu olduğunda yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmak çok uzun sürdü. Bu nedenle veriler çok uzun sürüyor ve acil durumlarda verilerden tüm bilgiyi çıkarmak çok zor.
Dijitalleşmenin başlangıcından bu yana, yapılandırılmamış veri çıkarmanın zorluklarıyla başa çıkmak için birçok araç ortaya çıktı. Zamandan tasarruf etmek için yapay zeka ile geliştirilmiş yapılandırılmamış veri çıkarma veri çıkarma araçları Nanonets gibi çok güvenilirdir çünkü verilerle ilgili eksiksiz ve tümüyle ilgili bilgiler sağlar. Verilerin ilgililiği çok önemlidir çünkü çalışan personel ve analistler için önemli bir zaman tasarrufu aracıdır. Bu veri stratejileriyle verilerden değerli bilgiler kolayca yorumlanabilir.
Yapılandırılmamış verileri içgörülere dönüştürmek için Nanonet'leri nasıl kullanabilirsiniz?
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:
- Veri koleksiyonu: Yapılandırılmamış verilerinizi toplayın. Bu, resimler, metin dosyaları, PDF'ler, videolar veya ses dosyaları biçiminde olabilir.
- Nanonets'e yükle: Hesabınızı kullanarak yapılandırılmamış verilerinizi Nanonets platformuna yükleyin. Yapabilirsiniz kendinizinkini burada yaratın. Bu doğrudan veya uygulamada bulunan API'ler aracılığıyla yapılabilir.
- Bir Model Seçin veya Eğitin: 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.
- Modeli Verilere Uygula: Modeliniz hazır olduğunda belgelerinize uygulayın. Model, belgelerinizden veri çıkaracak ve bunları tablo, excel, csv gibi okunması daha kolay yapılandırılmış formata dönüştürecektir.
- Gözden Geçir ve Ayarla: 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.
- Analizleri Çıkarın: Son olarak, içgörü elde etmek için yapılandırılmış verileri kullanın. İçgörü elde etmek için verileri dışa aktarabilir ve veri analitiği gerçekleştirebilirsiniz.
Belirli adımların, belirli yapılandırılmamış veri türüne ve elde etmek istediğiniz öngörülere göre değişebileceğini unutmayın. Nanonet'ler, otomatikleştirilmiş iş akışları, güçlü OCR yazılımı ve kodsuz kullanıcı arayüzü ile süreci otomatikleştirebilir.
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.
Temelde ham madde olan yapılandırılmamış veriler, kolay saklama için değerli bilgilerin çıkarılması amacıyla işlenir. Tablolu formu erişilebilirliği artırır. Veri sorguları, belirsizlik içermeyen, kullanıcı dostu, iyi yapılandırılmış formlar halinde düzenlenir ve bunların okunması kolaylaşır. Mevcut çeşitli veri çıkarma araçları arasında her biri sistem verimliliğine ve çevresel iyileştirmeye katkıda bulunur.
Yapılandırılmamış veri çıkarma, veri doğruluğunun korunması açısından tüm endüstriler için çok önemlidir. Örneğin bankacılık sektörü bu araçları ticari büyüme için kullanıyor.
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.
Farklı sektörlerdeki işletmeler, iş belgelerini anlamlandırmak ve analizlerine ekstra bir zeka katmanı eklemek için yapılandırılmamış veri çıkarma teknikleri kullanıyor. Aşağıdaki şekil, farklı endüstrilerde yapılandırılmamış verilerin kullanımının ortaya çıkışını göstermektedir.
[Kaynak: TCS Çalışması]
Farklı endüstrilerin, yapılandırılmamış veri çıkarmak ve üretkenliklerini artırmak için Nanonets gibi akıllı belge işleme platformlarını nasıl kullandığına dair bazı örnekleri burada bulabilirsiniz.
Bankalar
Bankalar kullanıyor ÜİYOK platformları Talepler, müşteri formları, KYC belgeleri, çağrı kayıtları, mali raporlar ve daha fazlası gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından öngörüler elde etmek için.
Daha fazla oku: Bankacılıkta RPA ve Bankacılık Otomasyonu
Sigorta
Sigortacılık sıkı düzenlemelere tabi bir sektördür. Sigorta hasar süreçlerinin her aşamasında belge doğrulaması ve kimlik doğrulaması yapması gerekiyor. Sigorta şirketleri, hasar süreçlerini, risk yönetimini ve kurala dayalı diğer işlevleri otomatikleştirmek için otomatik belge işleme platformlarını kullanır. Sigorta talepleri süreci çok sayıda yapılandırılmamış veri içerir. Yapılandırılmamış veri çıkarma Nanonets gibi yapay zeka ile geliştirilmiş platformların kullanılması, görüntülerden, PDF'lerden, videolardan, seslerden vb. seçici veri çıkarılmasına izin verdiği için sigorta talep sürecini kolaylaştırır.
Daha fazla oku: Sigorta Otomasyonu, Sigorta OCR, ve Sigortacılıkta RPA
Sağlık
Olağanüstü hasta deneyimi sağlamak, daha iyi hizmet sunmak, hasta bekleme sürelerini azaltmak ve personelin fazla çalışmamasını sağlamak etrafında döner. Kullanma ÜİYOK platformu müşteri verilerinin sesi, hasta anketleri, EHR'ler, müşteri şikayetleri, düzenleyici web siteleri ve literatür taraması gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından içgörüler elde etmek, Sağlık Hizmetinin daha iyi bir hasta deneyimi sağlamasına yardımcı olur.
Daha fazla oku: Sağlık otomasyonu ve Sağlık hizmetlerinde AI
Emlak
Gayrimenkul şirketleri, müşteriler, inşaatçılar, kiracılar, satıcılar, rakipler ve mülk sahipleri gibi birden fazla kişiyle aynı anda ilgilenir. Otomatik belge işleme yazılımının kullanılması, emlak kurumlarının söz konusu paydaşların zengin profillerini oluşturmasına ve kira sözleşmeleri, sözleşmeler, mülk değerleme belgeleri vb. gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından veri çıkarılmasını kolaylaştırmasına yardımcı olabilir.
Sonuç
Veri yeni petroldür. Yapılandırılmamış veri çıkarma konusunda uzmanlaşan işletme, kurumsal verilerin tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir. Nanonet'ler, kuruluşların belge işlemlerini otomatikleştirmesine ve her türlü belgeden akıllıca veri çıkarmasına olanak tanır.
Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonets'in kullanım örnekleri ürününüz için nasıl geçerli olabilir.
SSS
Yapılandırılmamış veri kullanmanın avantajları nelerdir?
Yapılandırılmamış verilerin doğrudan anlaşılması, yorumlanması ve kullanılması zordur, ancak bununla ilgili tek şey bu değildir. Aşağıda belirtildiği gibi yapılandırılmamış verileri kullanmanın birçok avantajı vardır:
Sabit Format Yok
Yapılandırılmamış veriler, tüm format ve boyutlardaki verileri destekler. Sıralaması uygun olmayan her türlü veri, yapılandırılmamış veri olarak sınıflandırılabilir. Veri türlerinin ufkunu genişletmek faydalı olabilir.
Şema Yok
Yukarıda tartışıldığı gibi, yapılandırılmamış verilerin sabit bir sırası yoktur ve aynı zamanda sabit bir şeması da yoktur. Çoğu parça için yapılandırılmamış veri çıkarmayı zorlaştıran şey budur.
Esneklik
Yapılandırılmamış verilerin bir yapısı olmadığı göz önüne alındığında, herhangi bir formatta olabilir. Bu onu yapı açısından akıcı hale getirir.
Taşınabilir ve Ölçeklenebilir
Yapılandırılmamış veriler, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış verilere kıyasla daha taşınabilir ve ölçeklenebilirdir.
Çok sayıda İş Uygulaması
İşletme, şirket verilerinin %80'inin yapısal olmadığı göz önüne alındığında, bu verilere yönelik pek çok uygulama bulunmaktadır. Yapılandırılmamış kurumsal veriler, çeşitli iş analitiği kullanım senaryoları için kullanılır. Örneğin sunumlar, şirket videoları, müşteri profillerini anlama vb.
Yapılandırılmamış veriler yapılandırılmış verilere nasıl dönüştürülür?
Büyük ve hacimli verilerle çalışmak telaşlı bir iş olabilir. Zamandan tasarruf etmek ve verilerin orijinalliğini ve doğruluğunu korumak için, yalnızca gerekli bilgiler kalacak kadar kısaltılmalıdır. Yapılandırılmamış veri çıkarmanın farklı yöntemleri vardır ve önemi yukarıda verilen tüm bilgilerde açıkça görülmektedir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış arasındaki fark veriler hakkında önemli ipuçları verir. Yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürmek için aşağıdaki adımları kullanabilirsiniz.
Adım 1: Aklınızda Net Bir Hedef Bulun
Hiçbir proje, ölçülebilir bir dizi hedefe sahip olmadan başlamamalıdır. Hangi içgörüleri elde etmek istediğinize dair nihai hedef hakkında net bir fikir edindiğinizde sonraki adımları tamamlamak daha kolay hale gelir.
2. Adım: Veri kaynaklarını sonlandırın
Veri her yerdedir. Ancak dönüşüme başlamak için yapılandırılmamış verilerinizi çizecek veri kaynaklarını tanımlamanız gerekir. Veri çıkarma stratejileri farklı veri kaynakları için farklı olacaktır. Nanonet'ler, kullanıcıların Gmail, açılır kutu, görünüm, masaüstü vb. gibi birden fazla kaynaktan veri toplamasına olanak tanır.
Veriler büyük pdf dosyalarından, resimlerden ve diğer metin formlarından çıkarılabilir.
Adım 3: Verilerin Standardizasyonu
Üçüncü adım, yapılandırılmamış veri çıkarmayla ne yapılacağını bilmektir. Analistin yapılandırılmamış verinin nihai sonucu hakkında fikir sahibi olması gerekir.
Verileri seçtiyseniz bir sonraki adım, verilerin sonucunu nihai hale getirmektir. Veriler herhangi bir değişken biçimdeyse, analistin herhangi bir analiz gerçekleştirilmeden önce onu standartlaştırması gerekir. Bu özel adım, sonraki adımlar için veri formatlarının temizlenmesini ve standartlaştırılmasını içerir.
Adım 4: Veri çıkarma teknolojisini seçme:
Veri kaynaklarını ve verileri standartlaştırma yöntemini anladıktan sonra, bu adımları uygulamak için kullanmak istediğiniz yazılımı sonlandırmanız önemlidir. Nanonets gibi IDP platformları, kuruluşların bağlantı kurmasına, verileri çıkarmasına ve daha fazla analiz için standartlaştırmasına yardımcı olur.
Veriler farklı yazılımlarla alınacaktır, bir sonraki adım verinin yazılıma aktarılacağı teknolojinin bulunmasıdır. Bu amaçla rasyonel bir veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) kullanılmaktadır. Bu yazılım ve teknoloji, teknolojinin doğrudan kullanılmasına yardımcı olur.
Adım 5: Veri depolama sisteminin seçilmesi
Veri depolama sistemi, aradığınız teknoloji türüne göre seçilir; yüksek kullanılabilirliğe, yüksek hızlı zamana ve diğer özelliklere sahip olmalıdır. Tüm bu özellikler, gerçek zamanlı depolama kapasitesiyle birlikte yüksek depolama sistemini oluşturur.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Hakkımızda
- hakkında
- yukarıdaki
- erişim
- ulaşabilme
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- Başarmak
- karşısında
- aslında
- eklemek
- ayarlanabilir
- Düzeltilmiş
- avantajları
- Advent
- AI
- Alexa
- Türkiye
- izin vermek
- veriyor
- boyunca
- Ayrıca
- tamamen
- Belirsizlik
- arasında
- an
- analiz
- analist
- Analistler
- analytics
- ve
- Başka
- herhangi
- API'ler
- uygulamayı yükleyeceğiz
- uygulamaları
- Tamam
- ARE
- etrafında
- düzenlenmiş
- AS
- At
- çeker
- ses
- Doğrulama
- gerçeklik
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- kullanılabilirliği
- mevcut
- Arka
- Bankacılık
- Bankacılık sektörü
- Bankalar
- merkezli
- BE
- Çünkü
- müşterimiz
- olur
- önce
- olmak
- altında
- İYİ
- Daha iyi
- arasında
- Büyük
- Biggest
- artırmak
- her ikisi de
- kutu
- inşaatçılar
- iş
- iş performansı
- işletmeler
- fakat
- by
- çağrı
- denilen
- CAN
- Kapasite
- araba
- durumlarda
- Yüzyıl
- meydan okuma
- zorluklar
- değişiklikler
- kanallar
- Kontrol
- Klinik
- iddia
- sınıflandırılmış
- Temizlik
- açık
- Kapanış
- bulut
- kod
- toplamak
- toplar
- COM
- nasıl
- geliyor
- iletişim kurmak
- Şirketler
- şirket
- karşılaştırıldığında
- rakipler
- şikayetleri
- tamamen
- karmaşık
- oluşan
- aşağıdakileri içerir:
- sonuç
- Sosyal medya
- içeren
- sözleşmeleri
- Dönüştürme
- dönüştürmek
- maliyetler
- olabilir
- yaratmak
- çok önemli
- görenek
- müşteri
- müşteri bilgisi
- Müşteriler
- veri
- Veri Analizi
- veri saklama
- veritabanı
- gün
- anlaşma
- Karar verme
- derin
- derin dalış
- tanımlı
- masaüstü
- ayrıntı
- ayrıntılar
- belirleyen
- cihaz
- Cihaz
- fark
- farklılıkları
- farklı
- zor
- dijital
- dijital dünya
- dijitalleştirme
- direkt olarak
- tartışılan
- do
- belge
- evraklar
- yok
- yapılmış
- çekmek
- Damla
- gereken
- her
- kolaylaştırmak
- kolay
- kolayca
- kolay
- verim
- ya
- E-posta
- e-postalar
- istihdam
- şifreli
- son
- Geliştirir
- artırılması
- yeterli
- sağlamak
- sağlanması
- kuruluş
- işletmelerin
- çevre
- çağ
- esasen
- arazi
- vb
- Eter (ETH)
- hİÇ
- Her
- örnek
- örnekler
- Excel
- olağanüstü
- Genişletmek
- deneyim
- ihracat
- ekstra
- çıkarmak
- çıkarma
- yüzlü
- gerçekler
- HIZLI
- Özellikler
- şekil
- fileto
- dosyalar
- dolu
- son
- Sonuçlandırmak
- Nihayet
- mali
- bulmak
- firmalar
- Ad
- sabit
- sıvı
- odaklanmış
- takip et
- takip etme
- şu
- İçin
- Forbes
- Airdrop Formu
- biçim
- formlar
- itibaren
- tam
- fonksiyonlar
- daha fazla
- toplamak
- oluşturmak
- almak
- gif
- Vermek
- gmail
- gol
- Goller
- Google Ana Sayfası
- Büyüme
- rehberlik
- Zor
- Var
- sahip olan
- Sağlık
- sağlık
- ağır şekilde
- yardım et
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- büyük ölçüde
- Ana Sayfa
- ufuk
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- http
- HTTPS
- insan
- Fikir
- belirlemek
- Kimlik
- Kimlik Doğrulaması
- if
- görüntü
- görüntüleri
- uygulanması
- önemli
- iyileşme
- in
- yanlış
- Endüstri
- sanayi
- bilgi
- anlayışlar
- örnek
- kurumları
- sigorta
- İstihbarat
- Akıllı
- Akıllı belge işleme
- etkileşim
- faiz
- ilginç
- arayüzey
- Internet
- bir şeylerin interneti
- içine
- IOT
- iot cihazları
- bakılmaksızın
- IT
- ONUN
- Nezaket.
- Bilmek
- bilgi
- KYC
- büyük
- tabaka
- sol
- az
- sevmek
- Edebiyat
- yaşayan
- Uzun
- Bakın
- bakıyor
- Çok
- korumak
- büyük
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetim
- Yönetim Sistemi
- çok
- malzeme
- Neden
- adı geçen
- mesajları
- yöntem
- yöntemleri
- olabilir
- ML
- model
- modelleri
- izleme
- Daha
- çoğu
- çok
- Multimedia
- çoklu
- Music
- gerekli
- gerek
- ihtiyaçlar
- yeni
- sonraki
- nlp
- yok hayır
- şimdi
- nesnel
- elde etmek
- OCR
- OCR Yazılımı
- of
- teklif
- sık sık
- Sıvı yağ
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- Online
- Online Firmalar
- bir tek
- operasyon
- optimize
- or
- sipariş
- emir
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- Düzenlenmiş
- özgünlük
- Diğer
- Diğer
- Sonuç
- Görünüm
- sahipleri
- Kağıt tabanlı
- kâğıtlar
- belirli
- parçalar
- geçmiş
- hasta
- model
- İnsanlar
- yapmak
- performans
- fiziksel
- Fotoğraf Galerisi
- platform
- Platformlar
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- noktaları
- mümkün
- potansiyel
- güçlü
- gerek
- tercihli
- mevcut
- Sunumlar
- hediyeler
- birincil
- muhtemelen
- süreç
- Süreçler
- işleme
- PLATFORM
- verimlilik
- Profiller
- proje
- uygun
- özellik
- sağlanan
- sağlar
- sağlama
- amaç
- kalite
- sorgular
- hızlı
- kentilyon
- Akılcı
- Çiğ
- RE
- Okumak
- hazır
- gerçek
- gayrimenkul
- gerçek zaman
- Gerçekten mi
- tanımak
- kayıtlar
- Kırmızı
- azaltarak
- düzenli
- düzenlenmekte olan
- düzenleyici
- ilgisi
- uygun
- güvenilir
- kalıntılar
- Kira
- Raporlar
- gerektirir
- gereklidir
- araştırma
- yanıtları
- sonuç
- Sonuçlar
- açığa vurmak
- yorum
- Zengin
- Risk
- risk yönetimi
- kabaca
- s
- aynı
- İndirim
- tasarruf
- ölçeklenebilir
- dağınık
- plan
- Bilimsel araştırma
- Ara
- İkinci
- sektör
- görmek
- görüldü
- seçilmiş
- seçme
- seçici
- göndermek
- gönderme
- gönderir
- duyu
- hassas
- Dizi
- hizmet
- set
- kısa
- kısaltılmış
- meli
- gösterilen
- Gösteriler
- önem
- önemli
- benzer
- basitleştirilmiş
- beden
- boyutları
- So
- Yazılım
- biraz
- Kaynak
- kaynaklar
- özel
- Personel
- paydaşlar
- standardizasyon
- başlama
- adım
- Basamaklar
- Yine
- hafızası
- basit
- stratejileri
- kolaylaştırmak
- aerodinamik
- yapı
- yapılandırılmış
- yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler
- Ders çalışma
- başarı
- böyle
- Takım elbise
- Destekler
- şaşırtıcı
- çevreleyen
- Anket
- sistem
- tablo
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- alma
- Görev
- teknikleri
- Teknoloji
- şartlar
- göre
- o
- The
- Bilgi
- Dünya
- ve bazı Asya
- Onları
- Orada.
- bu nedenle
- Bunlar
- onlar
- şey
- işler
- düşünmek
- Üçüncü
- Re-Tweet
- boyunca
- zaman
- zaman tükeniyor
- zamanlar
- için
- çok
- aldı
- araç
- araçlar
- trafik
- Tren
- transfer
- dönüştürücü
- denemek
- iki
- tip
- türleri
- anlamak
- anlayış
- aksine
- kilidini açmak
- kadar
- aktüel
- Yükleme
- aciliyet
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- Kullanıcı Arayüzü
- kullanıcı dostu
- kullanıcılar
- kullanma
- kullanır
- Değerli
- Degerli bilgi
- Değerleme
- çeşitlilik
- çeşitli
- satıcıları
- Doğrulama
- çok
- üzerinden
- Video
- Videolar
- ses
- beklemek
- istemek
- oldu
- Yol..
- we
- web siteleri
- Ne
- Nedir
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- neden
- geniş ölçüde
- irade
- ile
- olmadan
- Word
- iş akışları
- çalışma
- Dünya
- olur
- yazılı
- sen
- zefirnet