ڈیٹا تمام آن لائن کاروباروں کی لائف لائن ہے اور جس طرح سے ہم بات چیت کرتے ہیں۔
ہر روز، ہم تقریبا تخلیق کرتے ہیں 2.5 کوئنٹلین بائٹس ڈیٹا کا یہ بہت ہے. لیکن حیران کن بات یہ ہے۔ اس ڈیٹا کا 90٪ غیر ساختہ ہے.
اس کا کوئی خاص ڈھانچہ نہیں ہے۔ لہذا ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے، ہمیں واقعی یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ غیر ساختہ ڈیٹا سے کیسے نمٹا جائے۔
آئیے مزید اڈو کے بغیر غیر ساختہ ڈیٹا میں گہرا غوطہ لگائیں۔
غیر ساختہ ڈیٹا کیا ہے؟
اس ڈیجیٹل دنیا میں ہر چیز ڈیٹا پر مشتمل ہے۔ ڈیٹا دو فارمیٹس کا ہو سکتا ہے، یا تو یہ مناسب ڈھانچے کی پیروی کر سکتا ہے یا نہیں کرے گا۔
کوئی بھی معلومات جو کسی ترتیب یا اسکیم یا کسی مخصوص ڈھانچے میں ترتیب نہیں دی گئی ہے جو دوسروں کے لیے پڑھنا آسان بناتی ہے اسے غیر ساختہ ڈیٹا کہا جاتا ہے۔
غیر ساختہ ڈیٹا کو آسانی سے قابل شناخت بنانے کے لیے کوئی ڈھانچہ یا فارمیٹ نہیں ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا انتہائی متن پر مبنی ہوتا ہے جیسا کہ ڈیٹا، حقائق کے اوپن اینڈ سروے کے جوابات لیکن یہ تصاویر، آڈیو یا ویڈیو کی طرح غیر متنی بھی ہو سکتا ہے۔
مزید پڑھیں: پی ڈی ایف سے ڈیٹا کیسے نکالا جائے؟
غیر ساختہ ڈیٹا کی مثالیں کیا ہیں؟
جب آپ ڈیٹا کے بارے میں سوچتے ہیں، تو کسی بھی قسم کے ڈیٹا کے بارے میں سوچیں جس میں دہرایا جانے والا یا قابل شناخت پیٹرن نہ ہو، اور یہ غیر ساختہ ڈیٹا ہوگا۔ یہ متنی، غیر متنی، انسانی، یا مشین سے تیار کردہ ہو سکتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کی کچھ مثالیں یہ ہیں:
ٹیکسٹ ڈیٹا
ای میل یا تحریری شکل میں دستیاب ڈیٹا کو ٹیکسٹ ڈیٹا کہا جاتا ہے۔ متنی پیغامات، تحریری دستاویزات، لفظ، پی ڈی ایف، اور دیگر فائلیں، ان میں سے غیر ساختہ ڈیٹا کی ایک مثال ہیں۔
ملٹی میڈیا پیغامات
غیر ساختہ ڈیٹا کی ایک قسم ملٹی میڈیا پیغامات ہیں۔ ملٹی میڈیا ڈیٹا میں تصاویر (JPEG، PNG، GIF)، آڈیو، یا ویڈیو فارمیٹ شامل ہیں۔ ملٹی میڈیا پیغامات پیچیدہ کوڈ کا مرکب ہیں جس کا نمونہ ایک جیسا نہیں ہے۔
تمام تصاویر، ویڈیوز، یا آڈیو فائلوں کو بائنری کوڈز کو خفیہ کیا جا سکتا ہے جو کسی پیٹرن کی پیروی نہیں کرتے ہیں، اور اس وجہ سے غیر ساختہ ڈیٹا ہیں۔ آپ یہاں کیا دیکھتے ہیں؟
ٹھیک ہے، یہ اصل میں ایک سرخ کار کی تصویر ہے.
تصاویر اور تصاویر کو سمجھنے کے لیے مشاہدے کی ضرورت ہوتی ہے اور ان کا ڈیٹا مکمل طور پر مرتب نہیں ہوتا، اسی لیے اسے غیر ساختہ ڈیٹا کہا جاتا ہے۔
ویب سائٹ کا مواد
تمام ویب سائٹس کسی بھی معلومات سے بھری ہوئی ہیں جو طویل پیراگراف، بکھرے ہوئے، اور غیر منظم شکلوں کی شکل میں دستیاب ہیں۔ یہ قیمتی معلومات کے ساتھ ڈیٹا کی ایک قسم ہے لیکن پھر بھی، یہ قابل نہیں ہے کیونکہ ڈیٹا کی مناسب ترکیب کی ضرورت ہے۔
Sensor Data - IoT devices
چیزوں کا انٹرنیٹ ایک جسمانی آلہ ہے جو اپنے اردگرد کے بارے میں معلومات اکٹھا کرتا ہے اور ڈیٹا کو واپس کلاؤڈ پر بھیجتا ہے۔ IoT آلات حساس سینسر ڈیٹا کو واپس بھیجتے ہیں جو غیر ساختہ ہو سکتا ہے۔ سینر ڈیٹا بھیجنے والے IoT ڈیوائسز کی مثالیں ٹریفک مانیٹرنگ ڈیوائسز، میوزک ڈیوائسز جیسے Alexa، Google Home، وغیرہ ہوسکتی ہیں۔
دوستوں کوارسال کریں
ای میل بڑے پیمانے پر کاروبار کے ذریعہ مواصلات کے بنیادی چینلز میں سے ایک کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ ای میلز کو نیم ساختہ یا غیر ساختہ کے طور پر درجہ بندی کیا جا سکتا ہے۔ تجزیہ کرنے کے بہت سے ٹولز دستیاب ہیں جو تفصیلات کو سمجھنے کے لیے ای میل کی معلومات کو کھرچتے ہیں۔
کاروباری دستاویزات
کاروبار مختلف قسم کی دستاویزات، جیسے پی ڈی ایف، ای میلز، رسیدیں، آرڈرز، وغیرہ کے ساتھ ڈیل کرتے ہیں۔ تمام دستاویزات کی ساخت مختلف ہے۔ کرنے کے لیے پی ڈی ایف سے ڈیٹا نکالیں۔، اور دیگر کاغذ پر مبنی دستاویزات، کاروبار استعمال کر سکتے ہیں۔ ذہین دستاویز پروسیسنگ سافٹ ویئر Nanonets کی طرح.
10,000+ صارفین غیر ساختہ ڈیٹا کو 98%+ درستگی کے ساتھ سٹرکچرڈ ڈیٹا میں تبدیل کرنے کے لیے Nanonets کا استعمال کرتے ہیں۔ اسے آزمائیں؟
ساختی اور غیر ساختہ ڈیٹا میں کیا فرق ہے؟
بگ ڈیٹا میں سٹرکچرڈ، نیم سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا شامل ہوتا ہے۔ ان تمام قسم کے ڈیٹا کی پیشکش کرنے کے لیے بہت کچھ ہے۔ آئیے ان کے اختلافات پر تفصیل سے ایک نظر ڈالتے ہیں۔
سٹرکچرڈ ڈیٹا ایک اور قسم کا ڈیٹا ہے جو ایک خاص پیٹرن کی پیروی کرتا ہے اور اسے پہچاننا آسان ہے۔ ڈیٹا کی یہ شکل RDBMS میں دستیاب ہے اور اس میں بہت سی ایپلیکیشنز ہیں۔ ساختی اور غیر ساختہ ڈیٹا دونوں کے درمیان تفصیل کا ایک مختصر جدول ہے:
ڈیٹا ماڈل
- غیر ساختہ ڈیٹا اکثر بڑی پی ڈی ایف، ٹیکسٹ، یا ملٹی میڈیا فائلوں کی شکل میں آتا ہے، جبکہ سٹرکچرڈ ڈیٹا بالکل درست اور منظم ہوتا ہے۔
- سٹرکچرڈ ڈیٹا کا متعین ماڈل مطالعہ اور رسائی کو آسان اور قابل اعتماد بناتا ہے۔
- بڑی فائلوں کو ذخیرہ کرنے کی قابل قدر گنجائش کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ ترتیب شدہ ڈیٹا کو اس کے ایڈجسٹ فائل سائز کی وجہ سے زیادہ مطلوبہ بناتی ہے، اکثر ٹیبلر فارمیٹ میں۔
ڈیٹا انیلیسیز کی
- تجزیہ ڈیٹا کی مطابقت اور درستگی کا تعین کرتا ہے۔
- غیر منظم ڈیٹا میں غیر معتبر یا مبہم علم ہو سکتا ہے، اس کے برعکس منظم اور ایڈجسٹ شدہ ڈیٹا۔
- غیر ساختہ ڈیٹا کے مقابلے میں تجزیہ میں آسانی کی وجہ سے سٹرکچرڈ ڈیٹا کو ترجیح دی جاتی ہے۔
تلاش کی اہلیت
- غیر ساختہ ڈیٹا نکالنا افراتفری کا شکار ہو سکتا ہے، جس سے اہم نکات کی تلاش میں وقت لگتا ہے۔
- سٹرکچرڈ ڈیٹا اس کی تنظیم کی وجہ سے آسانی سے تلاش کیا جا سکتا ہے۔
- غیر ساختہ ڈیٹا کو اس کے سائز اور فارمیٹ کی وجہ سے سمجھنا اور تلاش کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔
وژنری تجزیہ
- غیر ساختہ ڈیٹا کا مرکوز تجزیہ قیمتی بصیرت کو ظاہر کر سکتا ہے۔
- ایک مختصر، تازہ ترین فارمیٹ میں ڈیٹا طویل پیراگراف سے زیادہ دلچسپی کو اپنی طرف متوجہ کرتا ہے۔
- سٹرکچرڈ ڈیٹا صارفین کے وقت کی بچت کرتے ہوئے معلومات کی تیز تر تصدیق کی اجازت دیتا ہے۔
غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے ہوئے کیا چیلنجز ہیں؟
غیر ساختہ ڈیٹا انتہائی طویل شکل میں آتا ہے اور اسی لیے غیر ساختہ ڈیٹا نکالنا ضروری ہے۔ غیر منظم ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے ہوئے کام کرنے والے عملے کو بہت سے چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ سب سے پہلے، اس قسم کا ڈیٹا کسی بھی دوسری شکل کے بلک ٹیکسٹ میں دستیاب ہوتا ہے، اسی لیے اس ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے۔ دوسرا، اگر ڈیٹا بڑی فائلوں میں دستیاب ہے، جیسا کہ شاید غیر ساختہ ڈیٹا پیش کرتا ہے، بہت زیادہ اسٹوریج لیتا ہے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا کی کوالٹی یہ ہے کہ یہ انتہائی درست اور ٹیبلر شکل میں پیش کرتا ہے، اسی لیے ڈیٹا کو نکالنا بہت آسان ہے۔
سمجھوتہ شدہ مطابقت
یہ دیکھا گیا ہے کہ غیر ساختہ ڈیٹا میں بہت سی معلومات ہوتی ہیں جو قیمتی نہیں ہوتی اور انتہائی غلط اور غیر متعلقہ ہوتی ہیں۔ ڈیٹا کی درستگی کو بہترین ممکنہ طریقے سے برقرار رکھا جانا چاہیے، اسی لیے غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے میں سب سے بڑا چیلنج متعلقہ اور درست ڈیٹا کے معیار کو برقرار رکھنا ہے۔
ذخیرہ
20 ویں صدی میں دنیا کی ڈیجیٹلائزیشن کے وقت سے، ڈیٹا کی کامیابی کم اسٹوریج اور زیادہ معلومات پر قبضہ کرنے کے ساتھ آتی ہے۔ ماضی میں بہت سی بڑی فائلوں میں ڈیٹا محفوظ کیا جاتا تھا، غیر ساختہ ڈیٹا بہت زیادہ سٹوریج لے رہا ہے کہ اب ان تمام تبدیلیوں سے نمٹنا ایک چیلنج بن گیا ہے۔
غیر ساختہ ڈیٹا سے نمٹنے میں زیادہ وقت لگتا ہے۔ جب اعداد و شمار کی فوری ضرورت کی بات آتی ہے تو غیر ساختہ ڈیٹا سے معلومات نکالنے میں بہت زیادہ وقت لگا۔ اسی لیے، ڈیٹا میں بہت زیادہ وقت لگا اور فوری طور پر، ڈیٹا سے تمام علم نکالنا بہت مشکل ہے۔
ڈیجیٹلائزیشن کے آغاز کے بعد سے، غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے کے چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے بہت سے ٹولز وجود میں آ چکے ہیں۔ وقت بچانے کے لیے، AI کے ذریعے غیر ساختہ ڈیٹا نکالنا ڈیٹا نکالنے کے اوزار Nanonets کی طرح بہت قابل اعتماد ہے کیونکہ یہ ڈیٹا کے لیے مکمل اور مکمل طور پر متعلقہ معلومات فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا کی مطابقت بہت اہم ہے کیونکہ یہ کام کرنے والے عملے اور تجزیہ کاروں کے لیے وقت کی بچت کا ایک اہم ذریعہ ہے۔ ڈیٹا کی ان حکمت عملیوں کے ساتھ، کوئی بھی آسانی سے ڈیٹا سے قیمتی معلومات کی تشریح کر سکتا ہے۔
غیر ساختہ ڈیٹا کو بصیرت میں تبدیل کرنے کے لیے آپ Nanonets کا استعمال کیسے کر سکتے ہیں؟
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:
- ڈیٹا جمع: اپنا غیر ساختہ ڈیٹا اکٹھا کریں۔ یہ امیجز، ٹیکسٹ فائلز، پی ڈی ایف، ویڈیوز یا آڈیو فائلز کی شکل میں ہو سکتا ہے۔
- Nanonets پر اپ لوڈ کریں۔: اپنا غیر ساختہ ڈیٹا اپنا اکاؤنٹ استعمال کرکے Nanonets پلیٹ فارم پر اپ لوڈ کریں۔ آپ کر سکتے ہیں۔ اپنا یہاں بنائیں۔ یہ براہ راست یا ایپ میں موجود APIs کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔
- ایک ماڈل منتخب کریں یا تربیت دیں۔: 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.
- ڈیٹا پر ماڈل کا اطلاق کریں۔: ایک بار جب آپ کا ماڈل تیار ہو جائے تو اسے اپنی دستاویزات پر لاگو کریں۔ ماڈل آپ کے دستاویزات سے ڈیٹا نکالے گا اور اسے ٹیبل، ایکسل، سی ایس وی جیسے اسٹرکچرڈ فارمیٹ میں تبدیل کر دے گا جسے پڑھنا آسان ہے۔
- جائزہ لیں اور ایڈجسٹ کریں۔: 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.
- بصیرت نکالیں۔: آخر میں، بصیرت حاصل کرنے کے لیے سٹرکچرڈ ڈیٹا کا استعمال کریں۔ آپ ڈیٹا کو برآمد کر سکتے ہیں اور بصیرت حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا اینالیٹکس انجام دے سکتے ہیں۔
یاد رکھیں، مخصوص اقدامات غیر ساختہ ڈیٹا کی مخصوص قسم اور آپ جو بصیرت حاصل کرنا چاہتے ہیں اس کی بنیاد پر مختلف ہو سکتے ہیں۔ Nanonets خودکار ورک فلوز، طاقتور OCR سافٹ ویئر اور بغیر کوڈ والے صارف انٹرفیس کے ساتھ عمل کو خودکار کر سکتے ہیں۔
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.
غیر ساختہ ڈیٹا، بنیادی طور پر خام مال، آسانی سے ذخیرہ کرنے کے لیے قیمتی معلومات نکالنے کے لیے پروسیس کیا جاتا ہے۔ اس کی ٹیبلر شکل رسائی کو بڑھاتی ہے۔ ڈیٹا کے استفسارات کو صارف دوست، اچھی طرح سے تشکیل شدہ شکلوں میں ترتیب دیا گیا ہے، ابہام سے خالی ہے، انہیں پڑھنے میں آسان بناتا ہے۔ دستیاب ڈیٹا نکالنے کے مختلف ٹولز میں سے ہر ایک سسٹم کی کارکردگی اور ماحولیاتی بہتری میں حصہ ڈالتا ہے۔
ڈیٹا کی صداقت کو برقرار رکھتے ہوئے صنعتوں میں غیر منظم ڈیٹا نکالنا بہت ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، بینکنگ سیکٹر ان ٹولز کو کاروبار کی ترقی کے لیے استعمال کرتا ہے۔
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.
تمام صنعتوں کے کاروبار اپنے کاروباری دستاویزات کو سمجھنے اور ان کے تجزیات میں ذہانت کی ایک اضافی تہہ شامل کرنے کے لیے غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے کی تکنیک استعمال کر رہے ہیں۔ نیچے دی گئی تصویر مختلف صنعتوں میں غیر ساختہ ڈیٹا کے استعمال کی آمد کو ظاہر کرتی ہے۔
[ذریعہ: TCS مطالعہ]
یہاں کچھ مثالیں ہیں کہ کس طرح مختلف صنعتیں غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے اور اپنی پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے لیے Nanonets جیسے ذہین دستاویز پروسیسنگ پلیٹ فارمز کا استعمال کر رہی ہیں۔
بینکوں
بینک استعمال کرتے ہیں۔ IDP پلیٹ فارمز غیر ساختہ ڈیٹا ذرائع جیسے دعوے، کسٹمر فارم، KYC دستاویزات، کال ریکارڈز، مالیاتی رپورٹس، اور مزید سے بصیرت حاصل کرنے کے لیے۔
مزید پڑھیں: بینکنگ میں RPA اور بینکنگ آٹومیشن
انشورنس
انشورنس ایک بہت زیادہ ریگولیٹڈ انڈسٹری ہے۔ اسے انشورنس دعووں کے عمل کے ہر مرحلے پر دستاویز کی تصدیق اور شناخت کی تصدیق کرنے کی ضرورت ہے۔ انشورنس فرمیں دعوؤں کے عمل، رسک مینجمنٹ اور دیگر افعال کو خودکار کرنے کے لیے خودکار دستاویز پراسیسنگ پلیٹ فارم کا استعمال کرتی ہیں جو اصول پر مبنی ہیں۔ بیمہ کے دعووں کے عمل میں بہت زیادہ غیر ساختہ ڈیٹا ہوتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا نکالنا Nanonets جیسے AI سے بہتر پلیٹ فارمز کا استعمال کرتے ہوئے انشورنس کلیمز کے عمل کو آسان بناتا ہے کیونکہ یہ تصاویر، PDFs، ویڈیوز، آڈیوز وغیرہ سے منتخب ڈیٹا نکالنے کی اجازت دیتا ہے۔
مزید پڑھیں: انشورنس آٹومیشن, انشورنس او سی آر، اور انشورنس میں آر پی اے
صحت
مریضوں کو غیر معمولی تجربہ فراہم کرنا بہتر سروس فراہم کرنے، مریض کے انتظار کے اوقات کو کم کرنے، اور عملے کو زیادہ کام نہ کرنے کو یقینی بنانے کے گرد گھومتا ہے۔ استعمال کرنا IDP پلیٹ فارم صارفین کے ڈیٹا کی آواز، مریضوں کے سروے، EHRs، کسٹمر کی شکایات، ریگولیٹری ویب سائٹس، اور لٹریچر کا جائزہ لینے سے صحت کی دیکھ بھال کو مریضوں کے بہتر تجربے کو یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے۔
مزید پڑھیں: ہیلتھ کیئر آٹومیشن اور صحت کی دیکھ بھال میں AI
ریئل اسٹیٹ
رئیل اسٹیٹ کمپنیاں ایک ہی وقت میں متعدد لوگوں کے ساتھ لین دین کرتی ہیں جیسے گاہک، بلڈر، کرایہ دار، وینڈر، حریف، اور جائیداد کے مالکان۔ خودکار دستاویز پراسیسنگ سافٹ ویئر کا استعمال رئیل اسٹیٹ اداروں کو متذکرہ اسٹیک ہولڈرز کے بھرپور پروفائلز بنانے میں مدد کرسکتا ہے اور ڈیٹا کے غیر ساختہ ذرائع جیسے کہ کرایہ کے لیز، معاہدوں، جائیداد کی تشخیص کے کاغذات وغیرہ سے ڈیٹا نکالنے کو ہموار کر سکتا ہے۔
نتیجہ
ڈیٹا نیا تیل ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے میں مہارت حاصل کرنے والا کاروبار انٹرپرائز ڈیٹا کی مکمل صلاحیت کو کھول سکتا ہے۔ Nanonets انٹرپرائزز کو اپنی دستاویز کی پروسیسنگ کو خودکار کرنے کی اجازت دیتے ہیں اور کسی بھی قسم کی دستاویز سے ہوشیاری سے ڈیٹا نکال سکتے ہیں۔
نانونٹس آن لائن OCR اور OCR API بہت سے دلچسپ ہیں مقدمات کا استعمال کریں tٹوپی آپ کی کاروباری کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے، اخراجات کو بچا سکتی ہے اور ترقی کو بڑھا سکتی ہے۔ پتہ چلانا Nanonets کے استعمال کے معاملات آپ کی مصنوعات پر کیسے لاگو ہوسکتے ہیں۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
غیر ساختہ ڈیٹا استعمال کرنے کے کیا فوائد ہیں؟
غیر ساختہ ڈیٹا کو سمجھنا، تشریح کرنا اور براہ راست استعمال کرنا مشکل ہے، لیکن صرف یہی بات نہیں ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا استعمال کرنے کے بہت سے فوائد ہیں، جیسا کہ ذیل میں ذکر کیا گیا ہے۔
کوئی فکسڈ فارمیٹ نہیں۔
غیر ساختہ ڈیٹا تمام فارمیٹس اور سائز کے ڈیٹا کو سپورٹ کرتا ہے۔ کسی بھی قسم کا ڈیٹا جس میں مناسب ترتیب نہ ہو اسے غیر ساختہ ڈیٹا کے طور پر درجہ بندی کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا کی اقسام کے افق کو پھیلانا مفید ہو سکتا ہے۔
کوئی سکیما نہیں۔
جیسا کہ اوپر زیر بحث آیا، غیر ساختہ ڈیٹا کی کوئی مقررہ ترتیب نہیں ہے اور اس کا کوئی مقررہ اسکیما بھی نہیں ہے۔ یہی وجہ ہے کہ زیادہ تر حصوں کے لیے غیر ساختہ ڈیٹا نکالنا مشکل ہو جاتا ہے۔
لچک
غیر ساختہ ڈیٹا کی کوئی ساخت نہیں ہے، اس کی کوئی بھی شکل ہو سکتی ہے۔ یہ ساخت کے لحاظ سے اسے سیال بناتا ہے۔
پورٹیبل اور توسیع پذیر
نیم ساختہ اور سٹرکچرڈ ڈیٹا کے مقابلے غیر ساختہ ڈیٹا زیادہ پورٹیبل اور توسیع پذیر ہے۔
بہت ساری کاروباری ایپلی کیشنز
یہ دیکھتے ہوئے کہ 80% انٹرپرائز، کمپنی کا ڈیٹا غیر ساختہ ہے، اس ڈیٹا کے لیے بہت ساری درخواستیں ہیں۔ غیر ساختہ انٹرپرائز ڈیٹا کا استعمال مختلف کاروباری تجزیات کے استعمال کے معاملات کے لیے کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، پیشکشیں، کمپنی کی ویڈیوز، کسٹمر پروفائلز کو سمجھنا وغیرہ۔
غیر ساختہ ڈیٹا کو سٹرکچرڈ ڈیٹا میں کیسے تبدیل کیا جائے؟
جبکہ بڑے اور بھاری ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا ایک مشکل کام ہوسکتا ہے۔ وقت بچانے اور ڈیٹا کی اصلیت اور درستگی کو برقرار رکھنے کے لیے اسے اس حد تک چھوٹا کیا جائے کہ صرف ضروری معلومات باقی رہ جائیں۔ غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے کے مختلف طریقے ہیں اور اس کی اہمیت اوپر دی گئی تمام معلومات سے بہت زیادہ ظاہر ہوتی ہے۔ ساختی اور غیر ساختہ کے درمیان فرق ڈیٹا کے بارے میں اہم اشارے دیتا ہے۔ آپ غیر ساختہ ڈیٹا کو سٹرکچرڈ ڈیٹا میں تبدیل کرنے کے لیے درج ذیل اقدامات استعمال کر سکتے ہیں۔
مرحلہ 1: ذہن میں ایک واضح مقصد رکھیں
کوئی بھی پروجیکٹ کبھی بھی قابل پیمائش اہداف کے سیٹ کے بغیر شروع نہیں ہونا چاہئے۔ حتمی مقصد کے واضح خیال کے ساتھ کہ آپ کیا بصیرتیں حاصل کرنا چاہتے ہیں، اگلے مراحل کو حتمی شکل دینا آسان ہو جاتا ہے۔
مرحلہ 2: ڈیٹا کے ذرائع کو حتمی شکل دیں۔
ڈیٹا ہر جگہ ہے۔ لیکن، تبدیلی کے ساتھ شروع کرنے کے لیے، آپ کو اپنے غیر ساختہ ڈیٹا کو کھینچنے کے لیے ڈیٹا کے ذرائع کی شناخت کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا نکالنے کی حکمت عملی مختلف ڈیٹا ذرائع کے لیے مختلف ہو گی۔ Nanonets صارفین کو متعدد ذرائع جیسے Gmail، ڈراپ باکس، آؤٹ لک، ڈیسک ٹاپ وغیرہ سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ڈیٹا کو بڑی پی ڈی ایف فائلوں، تصاویر اور دیگر ٹیکسٹ فارمز سے نکالا جا سکتا ہے۔
مرحلہ 3: ڈیٹا کی معیاری کاری
تیسرا مرحلہ یہ جاننا ہے کہ غیر ساختہ ڈیٹا نکالنے کے ساتھ کیا کرنا ہے۔ تجزیہ کار کو غیر ساختہ ڈیٹا کے حتمی نتیجے کے بارے میں اندازہ ہونا چاہیے۔
اگر آپ نے ڈیٹا کا انتخاب کیا ہے، تو اگلا مرحلہ ڈیٹا کے نتائج کو حتمی شکل دینا ہے۔ اگر ڈیٹا کسی بھی متغیر شکل میں ہے، تو تجزیہ کار کو کسی بھی تجزیہ کو انجام دینے سے پہلے اسے معیاری بنانے کی ضرورت ہے۔ اس خاص مرحلے میں اگلے مراحل کے لیے ڈیٹا فارمیٹس کی صفائی اور معیاری بنانا شامل ہے۔
مرحلہ 4: ڈیٹا نکالنے کی ٹیکنالوجی کا انتخاب:
ڈیٹا کے ذرائع اور ڈیٹا کو معیاری بنانے کے طریقہ کار کو سمجھنے کے بعد، اس سافٹ ویئر کو حتمی شکل دینا ضروری ہے جسے آپ ان اقدامات کو لاگو کرنے کے لیے استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ IDP پلیٹ فارم جیسے Nanonets تنظیموں کو مربوط کرنے، ڈیٹا نکالنے اور مزید تجزیہ کے لیے اسے معیاری بنانے میں مدد کرتے ہیں۔
ڈیٹا مختلف سافٹ ویئر کے ذریعے لیا جائے گا، اگلا مرحلہ اس ٹیکنالوجی کو تلاش کرنا ہے جس کے ذریعے ڈیٹا کو سافٹ ویئر میں منتقل کیا جائے گا۔ اس مقصد کے لیے عقلی ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم (RDBMS) استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ سافٹ ویئر اور ٹیکنالوجی براہ راست ٹیکنالوجی کے استعمال میں مدد کرتی ہے۔
مرحلہ 5: ڈیٹا اسٹوریج سسٹم کا انتخاب
ڈیٹا اسٹوریج سسٹم کا انتخاب اس ٹیکنالوجی کی قسم کی بنیاد پر کیا جاتا ہے جس کی آپ تلاش کر رہے ہیں، اس میں زیادہ دستیابی، تیز رفتار وقت اور دیگر خصوصیات ہونی چاہئیں۔ یہ تمام خصوصیات ریئل ٹائم سٹوریج کی گنجائش کے ساتھ اعلی سٹوریج سسٹم بناتی ہیں۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- PREIPO® کے ساتھ PRE-IPO کمپنیوں میں حصص خریدیں اور بیچیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- ہمارے بارے میں
- اس کے بارے میں
- اوپر
- تک رسائی حاصل
- رسائی پذیری
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- حاصل
- کے پار
- اصل میں
- شامل کریں
- سایڈست
- ایڈجسٹ
- فوائد
- آمد
- AI
- Alexaکی بنیاد پر IQ Option ، بائنومو سے اوپری پوزیشن پر ہے۔
- تمام
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- ساتھ
- بھی
- ایک ساتھ
- محیط
- کے درمیان
- an
- تجزیہ
- تجزیہ کار
- تجزیہ کار کہتے ہیں
- تجزیاتی
- اور
- ایک اور
- کوئی بھی
- APIs
- اپلی کیشن
- ایپلی کیشنز
- کا اطلاق کریں
- کیا
- ارد گرد
- اہتمام
- AS
- At
- متوجہ
- آڈیو
- کی توثیق
- صداقت
- خود کار طریقے سے
- آٹومیٹڈ
- دستیابی
- دستیاب
- واپس
- بینکنگ
- بینکنگ سیکٹر
- بینکوں
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- بن
- ہو جاتا ہے
- اس سے پہلے
- کیا جا رہا ہے
- نیچے
- BEST
- بہتر
- کے درمیان
- بگ
- سب سے بڑا
- بڑھانے کے
- دونوں
- باکس
- بلڈرز
- کاروبار
- کاروبار کی کارکردگی
- کاروبار
- لیکن
- by
- فون
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- اہلیت
- کار کے
- مقدمات
- صدی
- چیلنج
- چیلنجوں
- تبدیلیاں
- چینل
- چیک کریں
- میں سے انتخاب کریں
- دعوے
- درجہ بندی
- صفائی
- واضح
- کلوز
- بادل
- کوڈ
- جمع
- جمع کرتا ہے
- COM
- کس طرح
- آتا ہے
- ابلاغ
- کمپنیاں
- کمپنی کے
- مقابلے میں
- حریف
- شکایات
- مکمل طور پر
- پیچیدہ
- پر مشتمل
- پر مشتمل ہے
- اختتام
- رابطہ قائم کریں
- پر مشتمل ہے
- معاہدے
- تبادلوں سے
- تبدیل
- اخراجات
- سکتا ہے
- تخلیق
- اہم
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- کسٹمر کا ڈیٹا
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیات
- ڈیٹا اسٹوریج
- ڈیٹا بیس
- دن
- نمٹنے کے
- فیصلہ کرنا
- گہری
- گہری ڈبکی
- کی وضاحت
- ڈیسک ٹاپ
- تفصیل
- تفصیلات
- یہ تعین
- آلہ
- کے الات
- فرق
- اختلافات
- مختلف
- مشکل
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹل دنیا
- ڈیجیٹائزیشن
- براہ راست
- بات چیت
- do
- دستاویز
- دستاویزات
- کرتا
- کیا
- اپنی طرف متوجہ
- چھوڑ
- دو
- ہر ایک
- کو کم
- آسان
- آسانی سے
- آسان
- کارکردگی
- یا تو
- ای میل
- ای میل
- ملازمت کرتا ہے
- خفیہ کردہ
- آخر
- بڑھاتا ہے
- بڑھانے
- کافی
- کو یقینی بنانے کے
- کو یقینی بنانے ہے
- انٹرپرائز
- اداروں
- ماحولیاتی
- دور
- بنیادی طور پر
- اسٹیٹ
- وغیرہ
- Ether (ETH)
- کبھی نہیں
- ہر کوئی
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- ایکسل
- غیر معمولی
- توسیع
- تجربہ
- برآمد
- اضافی
- نکالنے
- نکالنے
- سامنا
- حقائق
- فاسٹ
- خصوصیات
- اعداد و شمار
- فائل
- فائلوں
- بھرے
- فائنل
- حتمی شکل دیں
- آخر
- مالی
- مل
- فرم
- پہلا
- مقرر
- سیال
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- فوربس
- فارم
- فارمیٹ
- فارم
- سے
- مکمل
- افعال
- مزید
- جمع
- پیدا
- حاصل
- GIF
- دے دو
- GMAIL
- مقصد
- اہداف
- گوگل
- Google ہوم
- ترقی
- رہنمائی
- ہارڈ
- ہے
- ہونے
- صحت
- صحت کی دیکھ بھال
- بھاری
- مدد
- مدد کرتا ہے
- یہاں
- ہائی
- انتہائی
- ہوم پیج (-)
- افق
- کس طرح
- کیسے
- HTTP
- HTTPS
- انسانی
- خیال
- شناخت
- شناختی
- شناخت کی توثیق
- if
- تصویر
- تصاویر
- پر عمل درآمد
- اہم
- بہتری
- in
- غلط
- صنعتوں
- صنعت
- معلومات
- بصیرت
- مثال کے طور پر
- اداروں
- انشورنس
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- ذہین دستاویز پروسیسنگ
- بات چیت
- دلچسپی
- دلچسپ
- انٹرفیس
- انٹرنیٹ
- چیزوں کے انٹرنیٹ
- میں
- IOT
- آئی ٹی آلات
- بے شک
- IT
- میں
- بچے
- جان
- علم
- وائی سی
- بڑے
- پرت
- چھوڑ دیا
- کم
- کی طرح
- ادب
- رہ
- لانگ
- دیکھو
- تلاش
- بہت
- برقرار رکھنے کے
- اہم
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- مینیجمنٹ سسٹم
- بہت سے
- مواد
- سے ملو
- ذکر کیا
- پیغامات
- طریقہ
- طریقوں
- شاید
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- نگرانی
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- بہت
- آڈیو اور ملٹی میڈیا
- ایک سے زیادہ
- موسیقی
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نئی
- اگلے
- ویزا
- نہیں
- اب
- مقصد
- حاصل
- OCR
- او سی آر سافٹ ویئر
- of
- پیش کرتے ہیں
- اکثر
- تیل
- on
- ایک بار
- ایک
- آن لائن
- آن لائن کاروبار
- صرف
- آپریشن
- کی اصلاح کریں
- or
- حکم
- احکامات
- تنظیم
- تنظیمیں
- منظم
- مولکتا
- دیگر
- دیگر
- نتائج
- آؤٹ لک
- مالکان
- کاغذ پر مبنی
- کاغذات
- خاص طور پر
- حصے
- گزشتہ
- مریض
- پاٹرن
- لوگ
- انجام دینے کے
- کارکردگی
- جسمانی
- تصاویر
- پلیٹ فارم
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹس
- ممکن
- ممکنہ
- طاقتور
- عین مطابق
- کو ترجیح دی
- حال (-)
- پیش پیش
- تحفہ
- پرائمری
- شاید
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پیداوری
- پروفائلز
- منصوبے
- مناسب
- جائیداد
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- مقصد
- معیار
- سوالات
- تیز
- quintillion کے
- ناطق
- خام
- RE
- پڑھیں
- تیار
- اصلی
- رئیل اسٹیٹ
- اصل وقت
- واقعی
- تسلیم
- ریکارڈ
- ریڈ
- کو کم کرنے
- باقاعدہ
- باضابطہ
- ریگولیٹری
- مطابقت
- متعلقہ
- قابل اعتماد
- باقی
- کرایہ پر
- رپورٹیں
- کی ضرورت
- ضرورت
- تحقیق
- جوابات
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- ظاہر
- کا جائزہ لینے کے
- امیر
- رسک
- رسک مینجمنٹ
- تقریبا
- s
- اسی
- محفوظ کریں
- بچت
- توسیع پذیر
- بکھرے ہوئے
- سکیم
- سائنسی تحقیق
- تلاش کریں
- دوسری
- شعبے
- دیکھنا
- دیکھا
- منتخب
- منتخب
- انتخابی
- بھیجنے
- بھیجنا
- بھیجتا ہے
- احساس
- حساس
- تسلسل
- سروس
- مقرر
- مختصر
- قصر
- ہونا چاہئے
- دکھایا گیا
- شوز
- اہمیت
- اہم
- اسی طرح
- آسان
- سائز
- سائز
- So
- سافٹ ویئر کی
- کچھ
- ماخذ
- ذرائع
- مخصوص
- سٹاف
- اسٹیک ہولڈرز
- مانکیکرن
- شروع کریں
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- ذخیرہ
- براہ راست
- حکمت عملیوں
- کارگر
- سویوستیت
- ساخت
- منظم
- منظم اور غیر منظم ڈیٹا
- مطالعہ
- کامیابی
- اس طرح
- سوٹ
- کی حمایت کرتا ہے
- حیرت انگیز
- ارد گرد
- سروے
- کے نظام
- ٹیبل
- لے لو
- لیتا ہے
- لینے
- ٹاسک
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- شرائط
- سے
- کہ
- ۔
- کے بارے میں معلومات
- دنیا
- ان
- ان
- وہاں.
- لہذا
- یہ
- وہ
- بات
- چیزیں
- لگتا ہے کہ
- تھرڈ
- اس
- بھر میں
- وقت
- وقت لگتا
- اوقات
- کرنے کے لئے
- بھی
- لیا
- کے آلے
- اوزار
- ٹریفک
- ٹرین
- منتقل
- تبدیلی
- کوشش
- دو
- قسم
- اقسام
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- برعکس
- انلاک
- جب تک
- اپ ڈیٹ کرنے کے لئے
- اپ لوڈ کرنا
- فوری طور پر
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارف مواجہ
- صارف دوست
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال کرتا ہے
- قیمتی
- قیمتی معلومات
- تشخیص
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- دکانداروں
- توثیق
- بہت
- کی طرف سے
- ویڈیو
- ویڈیوز
- وائس
- انتظار
- چاہتے ہیں
- تھا
- راستہ..
- we
- ویب سائٹ
- کیا
- کیا ہے
- جب
- چاہے
- جس
- جبکہ
- کیوں
- بڑے پیمانے پر
- گے
- ساتھ
- بغیر
- لفظ
- کام کے بہاؤ
- کام کر
- دنیا
- گا
- لکھا
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ