Dữ liệu là huyết mạch của tất cả các doanh nghiệp trực tuyến và là cách chúng ta tương tác.
Mỗi ngày, chúng tôi tạo ra khoảng 2.5 tạ tỷ byte Dữ liệu. Đó là rất nhiều. Nhưng điều đáng ngạc nhiên là 90% dữ liệu đó là không có cấu trúc.
Nó không có bất kỳ cấu trúc cụ thể nào. Vì vậy, để hiểu được dữ liệu, chúng ta thực sự cần hiểu cách xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
Hãy đi sâu vào dữ liệu phi cấu trúc mà không cần thêm bất cứ điều gì.
Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Mọi thứ trong thế giới kỹ thuật số này đều bao gồm dữ liệu. Dữ liệu có thể có hai định dạng, có thể theo cấu trúc thích hợp hoặc không.
Bất kỳ thông tin nào không được sắp xếp theo bất kỳ trình tự hoặc lược đồ hoặc bất kỳ cấu trúc cụ thể nào giúp người khác dễ đọc được gọi là dữ liệu phi cấu trúc.
Dữ liệu phi cấu trúc không có cấu trúc hoặc định dạng để dễ nhận biết. Dữ liệu phi cấu trúc dựa trên văn bản cao như dữ liệu, sự kiện trả lời khảo sát kết thúc mở nhưng nó cũng có thể phi văn bản như hình ảnh, âm thanh hoặc video.
Tìm hiểu thêm: Làm cách nào để trích xuất dữ liệu từ PDF?
Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Khi bạn nghĩ về dữ liệu, hãy nghĩ đến bất kỳ loại dữ liệu nào không có dạng lặp lại hoặc dễ nhận biết và đó sẽ là dữ liệu phi cấu trúc. Nó có thể là văn bản, phi văn bản, do con người hoặc do máy tạo ra. Dưới đây là một số ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc:
Dữ liệu văn bản
Dữ liệu có sẵn dưới dạng email hoặc văn bản được gọi là dữ liệu văn bản. Tin nhắn văn bản, tài liệu viết, word, PDF và các tệp khác, trong số đó, là một ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc.
Tin nhắn đa phương tiện
Một loại dữ liệu phi cấu trúc là tin nhắn đa phương tiện. Dữ liệu đa phương tiện bao gồm định dạng hình ảnh (JPEG, PNG, GIF), âm thanh hoặc video. Tin nhắn đa phương tiện là sự kết hợp của nhiều mã phức tạp không có mẫu giống nhau.
Tất cả các tệp hình ảnh, video hoặc âm thanh có thể được mã hóa bằng mã nhị phân không theo mẫu nào và do đó là dữ liệu phi cấu trúc. Bạn thấy gì ở đây?
Thực ra đó là hình ảnh của một chiếc ô tô màu đỏ.
Hình ảnh và tranh ảnh cần quan sát để hiểu và dữ liệu của chúng không hoàn toàn bao gồm, đó là lý do tại sao nó được gọi là dữ liệu phi cấu trúc.
Nội dung trang web
Tất cả các trang web chứa đầy bất kỳ thông tin nào có sẵn dưới dạng các đoạn văn dài, phân tán và vô tổ chức. Đây là một loại dữ liệu có thông tin có giá trị nhưng vẫn không xứng đáng vì cần phải có thành phần dữ liệu thích hợp.
Dữ liệu cảm biến - Thiết bị IoT
Internet vạn vật là một thiết bị vật lý thu thập thông tin về xung quanh và gửi dữ liệu trở lại đám mây. Các thiết bị IoT gửi lại dữ liệu cảm biến nhạy cảm có thể không có cấu trúc. Ví dụ về thiết bị IoT gửi dữ liệu senor có thể là thiết bị giám sát giao thông, thiết bị nghe nhạc như Alexa, Google Home, v.v.
Email được các doanh nghiệp sử dụng rộng rãi như một trong những kênh chính để giao tiếp. Email có thể được phân loại là bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Có nhiều công cụ phân tích cú pháp có sẵn để quét thông tin email để hiểu chi tiết.
Tài liệu kinh doanh
Các doanh nghiệp xử lý các loại tài liệu khác nhau, như PDF, email, hóa đơn, đơn đặt hàng, v.v. Tất cả các tài liệu có cấu trúc khác nhau. Để trích xuất dữ liệu từ các tệp PDFvà các tài liệu trên giấy khác, doanh nghiệp có thể sử dụng phần mềm xử lý tài liệu thông minh như Nanonet.
Hơn 10,000 người dùng sử dụng Nanonet để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc với độ chính xác hơn 98%. Hãy thử một lần?
Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc là gì?
Dữ liệu lớn bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Tất cả những loại dữ liệu này có rất nhiều thứ để cung cấp. Chúng ta hãy xem xét sự khác biệt của chúng một cách chi tiết.
Dữ liệu có cấu trúc là một loại dữ liệu khác tuân theo một mẫu cụ thể và rất dễ nhận ra. Dạng dữ liệu này có sẵn trong RDBMS và có nhiều ứng dụng. Có một bảng mô tả ngắn gọn giữa cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc:
Mô hình dữ liệu
- Dữ liệu phi cấu trúc thường ở dạng tệp pdf, văn bản hoặc đa phương tiện lớn, trong khi dữ liệu có cấu trúc là chính xác và có tổ chức.
- Mô hình được xác định của dữ liệu có cấu trúc giúp việc nghiên cứu và truy cập trở nên dễ dàng và đáng tin cậy.
- Các tệp lớn yêu cầu dung lượng lưu trữ đáng kể, làm cho dữ liệu có cấu trúc trở nên hấp dẫn hơn do kích thước tệp có thể điều chỉnh của nó, thường ở định dạng bảng.
Phân tích dữ liệu
- Phân tích xác định mức độ liên quan và độ chính xác của dữ liệu.
- Dữ liệu phi cấu trúc có thể chứa kiến thức không đáng tin cậy hoặc mơ hồ, không giống như dữ liệu có cấu trúc được tổ chức và điều chỉnh.
- Dữ liệu có cấu trúc được ưu tiên hơn do dễ phân tích so với dữ liệu phi cấu trúc.
Searchability
- Khai thác dữ liệu phi cấu trúc có thể hỗn loạn, làm cho việc tìm kiếm các điểm chính tốn nhiều thời gian.
- Dữ liệu có cấu trúc có thể dễ dàng tìm kiếm do tổ chức của nó.
- Dữ liệu phi cấu trúc có thể khó hiểu và khó tìm kiếm do kích thước và định dạng của nó.
Phân tích có tầm nhìn
- Phân tích tập trung của dữ liệu phi cấu trúc có thể tiết lộ những hiểu biết có giá trị.
- Dữ liệu ở định dạng ngắn gọn, cập nhật thu hút nhiều sự quan tâm hơn so với các đoạn văn dài.
- Dữ liệu có cấu trúc cho phép xác thực thông tin nhanh hơn, tiết kiệm thời gian cho người dùng.
Những thách thức khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc có dạng rất dài và đó là lý do tại sao việc trích xuất dữ liệu phi cấu trúc là cần thiết. Các nhân viên đang làm việc phải đối mặt với nhiều thách thức khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Trước hết, loại dữ liệu này có sẵn ở dạng văn bản số lượng lớn dưới bất kỳ hình thức nào khác, đó là lý do tại sao phải mất quá nhiều thời gian để xử lý dữ liệu này. Thứ hai, nếu dữ liệu có sẵn trong các tệp lớn, như hầu hết các dữ liệu phi cấu trúc có thể trình bày, sẽ chiếm quá nhiều dung lượng lưu trữ. Chất lượng của dữ liệu có cấu trúc là nó được trình bày dưới dạng bảng và rất chính xác, đó là lý do tại sao việc trích xuất dữ liệu rất dễ dàng.
Mức độ liên quan được thỏa hiệp
Người ta thấy rằng dữ liệu phi cấu trúc chứa nhiều thông tin không có giá trị và rất không chính xác và không liên quan. Độ chính xác của dữ liệu phải được duy trì theo cách tốt nhất có thể, đó là lý do tại sao thách thức lớn nhất đối với việc trích xuất dữ liệu phi cấu trúc là duy trì chất lượng của dữ liệu có liên quan và chính xác một cách nguyên vẹn.
Kho
Kể từ thời điểm thế giới số hóa vào thế kỷ 20, dữ liệu thành công đi kèm với việc chiếm ít dung lượng hơn và nhiều thông tin hơn. Trước đây, dữ liệu được lưu trong nhiều tệp lớn, dữ liệu phi cấu trúc đang chiếm quá nhiều dung lượng lưu trữ mà giờ đây nó đã trở thành một thách thức để đối phó với tất cả những thay đổi này.
Việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc tốn nhiều thời gian. Mất quá nhiều thời gian để trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc khi nói đến tính cấp thiết của dữ liệu. Đó là lý do tại sao, dữ liệu mất quá nhiều thời gian và khẩn cấp, rất khó để trích xuất tất cả kiến thức từ dữ liệu.
Kể từ khi bắt đầu số hóa, nhiều công cụ đã ra đời để đối phó với những thách thức của việc trích xuất dữ liệu phi cấu trúc. Để tiết kiệm thời gian, việc trích xuất dữ liệu phi cấu trúc thông qua AI được tăng cường công cụ trích xuất dữ liệu như Nanonets rất đáng tin cậy vì nó cung cấp thông tin toàn diện và liên quan cho dữ liệu. Mức độ liên quan của dữ liệu là rất quan trọng vì nó là một công cụ tiết kiệm thời gian quan trọng cho nhân viên làm việc và các nhà phân tích. Với các chiến lược dữ liệu này, người ta có thể dễ dàng giải thích thông tin có giá trị từ dữ liệu.
Bạn có thể sử dụng Nanonets như thế nào để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin chuyên sâu?
Nanonets là một nền tảng sử dụng các kỹ thuật AI, ML & NLP để giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu phi cấu trúc. Dưới đây là hướng dẫn từng bước đơn giản hóa về cách đạt được điều này:
- Thu Thập Dữ Liệu: Thu thập dữ liệu phi cấu trúc của bạn. Điều này có thể ở dạng hình ảnh, tệp văn bản, PDF, video hoặc tệp âm thanh.
- Tải lên Nanonet: Tải dữ liệu phi cấu trúc của bạn lên nền tảng Nanonets bằng tài khoản của bạn. Bạn có thể tạo của bạn ở đây. Điều này có thể được thực hiện trực tiếp hoặc thông qua các API có trong ứng dụng.
- Chọn hoặc đào tạo một người mẫu: Bây giờ, dựa trên tài liệu bạn đang tải lên, hãy chọn kiểu OCR. Nanonets cung cấp các mô hình được đào tạo trước cho nhiều loại tài liệu. . Chọn một mô hình phù hợp với loại dữ liệu và mục tiêu của bạn. Nếu không có mô hình được đào tạo trước nào phù hợp với nhu cầu của bạn, bạn có thể đào tạo mô hình OCR tùy chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu của mình.
- Áp dụng mô hình cho dữ liệu: Khi mô hình của bạn đã sẵn sàng, hãy áp dụng mô hình đó vào tài liệu của bạn. Mô hình sẽ trích xuất dữ liệu từ tài liệu của bạn và chuyển đổi nó thành định dạng có cấu trúc như bảng, excel, csv để dễ đọc hơn.
- Xem xét và điều chỉnh: Kiểm tra kết quả phân tích của mô hình. Nếu chúng không đủ chính xác, bạn có thể tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng nền tảng kéo và thả của Nanonets cho đến khi kết quả đáp ứng được nhu cầu của bạn.
- Trích xuất thông tin chi tiết: Cuối cùng, hãy sử dụng dữ liệu có cấu trúc để rút ra thông tin chi tiết. Bạn có thể xuất dữ liệu và thực hiện phân tích dữ liệu để rút ra thông tin chuyên sâu.
Hãy nhớ rằng các bước cụ thể có thể khác nhau dựa trên loại dữ liệu phi cấu trúc cụ thể và thông tin chi tiết bạn muốn thu được. Nanonet có thể tự động hóa quy trình với quy trình làm việc tự động, phần mềm OCR mạnh mẽ và giao diện người dùng không cần mã.
Chúng ta đang sống trong một kỷ nguyên biến đổi, nơi số hóa giúp đơn giản hóa việc phát triển kinh doanh và ra quyết định. Trích xuất dữ liệu phi cấu trúc đã hợp lý hóa các quy trình khác nhau do hoạt động nhanh chóng và tiết kiệm thời gian.
Dữ liệu phi cấu trúc, về cơ bản là dữ liệu thô, được xử lý để trích xuất thông tin có giá trị để lưu trữ dễ dàng. Dạng bảng của nó tăng cường khả năng tiếp cận. Các truy vấn dữ liệu được sắp xếp thành các biểu mẫu có cấu trúc tốt, thân thiện với người dùng, không có sự mơ hồ, khiến chúng dễ đọc. Trong số các công cụ trích xuất dữ liệu khác nhau có sẵn, mỗi công cụ đều góp phần nâng cao hiệu quả hệ thống và cải thiện môi trường.
Khai thác dữ liệu phi cấu trúc là rất quan trọng trong các ngành, duy trì tính xác thực của dữ liệu. Ví dụ, ngành ngân hàng sử dụng các công cụ này để tăng trưởng kinh doanh.
Trong nghiên cứu khoa học, các công cụ trích xuất dữ liệu phi cấu trúc sẽ cô đọng dữ liệu thành một dạng chính xác hơn, bất kể dữ liệu đó do con người hay máy tạo ra, cung cấp những hiểu biết có giá trị.
Các doanh nghiệp trong các ngành đang sử dụng các kỹ thuật trích xuất dữ liệu phi cấu trúc để hiểu rõ các tài liệu kinh doanh của họ và thêm một lớp thông tin bổ sung vào các phân tích của họ. Hình bên dưới cho thấy sự ra đời của việc sử dụng dữ liệu phi cấu trúc trong các ngành khác nhau.
[Nguồn: Nghiên cứu TCS]
Dưới đây là một số ví dụ về cách các ngành công nghiệp khác nhau đang sử dụng các nền tảng xử lý tài liệu thông minh như Nanonet để khai thác dữ liệu phi cấu trúc và nâng cao năng suất của họ.
Ngân hàng
Ngân hàng sử dụng Nền tảng IDP để trích xuất thông tin chi tiết từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như xác nhận quyền sở hữu, biểu mẫu khách hàng, tài liệu KYC, hồ sơ cuộc gọi, báo cáo tài chính, v.v.
Tìm hiểu thêm: RPA trong ngân hàng và Tự động hóa ngân hàng
Bảo hiểm
Bảo hiểm là một ngành được quản lý chặt chẽ. Nó cần thực hiện xác minh tài liệu và xác minh danh tính ở mọi bước của quy trình yêu cầu bảo hiểm. Các công ty bảo hiểm sử dụng các nền tảng xử lý tài liệu tự động để tự động hóa các quy trình yêu cầu bồi thường, quản lý rủi ro và các chức năng khác dựa trên quy tắc. Quy trình yêu cầu bảo hiểm chứa rất nhiều dữ liệu phi cấu trúc. Trích xuất dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng các nền tảng được tăng cường AI như Nanonets giúp quy trình yêu cầu bảo hiểm trở nên dễ dàng vì nó cho phép trích xuất dữ liệu có chọn lọc từ hình ảnh, PDF, video, âm thanh, v.v.
Tìm hiểu thêm: Bảo hiểm tự động hóa, OCR bảo hiểmvà RPA trong bảo hiểm
cho sức khoẻ
Cung cấp trải nghiệm đặc biệt cho bệnh nhân xoay quanh việc cung cấp dịch vụ tốt hơn, giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân và đảm bảo nhân viên không làm việc quá sức. Sử dụng Nền tảng IDP để trích xuất thông tin chi tiết từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như tiếng nói của dữ liệu khách hàng, khảo sát bệnh nhân, EHR, khiếu nại của khách hàng, trang web quy định và đánh giá tài liệu giúp Healthcare đảm bảo trải nghiệm bệnh nhân tốt hơn.
Tìm hiểu thêm: tự động hóa chăm sóc sức khỏe và AI trong chăm sóc sức khỏe
Bất động sản
Các công ty bất động sản giao dịch với nhiều người cùng một lúc như khách hàng, nhà xây dựng, người thuê, nhà cung cấp, đối thủ cạnh tranh và chủ sở hữu bất động sản. Sử dụng phần mềm xử lý tài liệu tự động có thể giúp các tổ chức bất động sản tạo hồ sơ phong phú về các bên liên quan được đề cập và hợp lý hóa việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như hợp đồng thuê, hợp đồng, giấy tờ định giá tài sản, v.v.
Kết luận
Dữ liệu là dầu mới. Doanh nghiệp thành thạo việc khai thác dữ liệu phi cấu trúc có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu doanh nghiệp. Nanonet cho phép các doanh nghiệp tự động hóa quá trình xử lý tài liệu của họ và có thể trích xuất dữ liệu từ bất kỳ loại tài liệu nào một cách thông minh.
Ống nano API OCR & OCR trực tuyến có nhiều điều thú vị trường hợp sử dụng that có thể tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh của bạn, tiết kiệm chi phí và thúc đẩy tăng trưởng. Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.
Câu Hỏi Thường Gặp
Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc khó hiểu, diễn giải và sử dụng trực tiếp, nhưng đó không phải là điều duy nhất về nó. Có nhiều lợi thế khi sử dụng dữ liệu phi cấu trúc, như được đề cập dưới đây:
Không có định dạng cố định
Dữ liệu phi cấu trúc hỗ trợ dữ liệu ở mọi định dạng và kích thước. Bất kỳ loại dữ liệu nào không có trình tự thích hợp đều có thể được phân loại là dữ liệu phi cấu trúc. Nó có thể hữu ích để mở rộng chân trời của các loại dữ liệu.
Không có giản đồ
Như đã thảo luận ở trên, dữ liệu phi cấu trúc không có trình tự cố định và nó cũng không có lược đồ cố định. Đây là điều làm cho việc trích xuất dữ liệu phi cấu trúc trở nên khó khăn đối với hầu hết các bộ phận.
Linh hoạt
Dữ liệu phi cấu trúc không có cấu trúc không có cấu trúc, nó có thể có bất kỳ định dạng nào. Điều này làm cho nó linh hoạt về mặt cấu trúc.
Di động & Có thể mở rộng
Dữ liệu phi cấu trúc có tính di động và khả năng mở rộng cao hơn so với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc.
Rất nhiều ứng dụng kinh doanh
Do 80% doanh nghiệp, dữ liệu công ty là không có cấu trúc, nên có rất nhiều ứng dụng cho dữ liệu này. Dữ liệu doanh nghiệp phi cấu trúc được sử dụng cho nhiều trường hợp sử dụng phân tích kinh doanh khác nhau. Ví dụ: bài thuyết trình, video công ty, tìm hiểu hồ sơ khách hàng, v.v.
Làm cách nào để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc?
Trong khi làm việc với dữ liệu lớn và cồng kềnh có thể là một nhiệm vụ bận rộn. Để tiết kiệm thời gian và duy trì tính nguyên bản và chính xác của dữ liệu, dữ liệu nên được rút ngắn đến mức chỉ còn lại những thông tin cần thiết. Việc khai thác dữ liệu phi cấu trúc có các phương pháp khác nhau và ý nghĩa của nó được thể hiện rất nhiều qua tất cả các thông tin được cung cấp ở trên. Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc cung cấp manh mối quan trọng về dữ liệu. Bạn có thể sử dụng các bước sau để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc.
Bước 1: Có mục tiêu rõ ràng trong đầu
Không có dự án nào nên bắt đầu mà không có một tập hợp các mục tiêu có thể đo lường được. Với ý tưởng rõ ràng về mục tiêu cuối cùng của những thông tin chi tiết bạn muốn có được, việc hoàn thành các bước tiếp theo trở nên dễ dàng hơn.
Bước 2: Hoàn thiện các nguồn dữ liệu
Dữ liệu ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, để bắt đầu với việc chuyển đổi, bạn cần xác định các nguồn dữ liệu để rút ra dữ liệu phi cấu trúc của bạn. Các chiến lược trích xuất dữ liệu sẽ khác nhau đối với các nguồn dữ liệu khác nhau. Nanonet cho phép người dùng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như Gmail, dropbox, outlook, desktop, v.v.
Dữ liệu có thể được trích xuất từ các tệp pdf lớn, hình ảnh và các dạng văn bản khác.
Bước 3: Chuẩn hóa dữ liệu
Bước thứ ba là biết phải làm gì với việc trích xuất dữ liệu phi cấu trúc. Nhà phân tích nên có ý tưởng về kết quả cuối cùng của dữ liệu phi cấu trúc.
Nếu bạn đã chọn dữ liệu, bước tiếp theo là hoàn thiện kết quả của dữ liệu. Nếu dữ liệu ở bất kỳ dạng biến đổi nào, nhà phân tích cần chuẩn hóa dữ liệu đó trước khi có thể thực hiện bất kỳ phân tích nào. Bước cụ thể này liên quan đến việc làm sạch và chuẩn hóa các định dạng dữ liệu cho các bước tiếp theo.
Bước 4: Lựa chọn công nghệ khai thác dữ liệu:
Sau khi hiểu các nguồn dữ liệu và phương pháp chuẩn hóa dữ liệu, điều quan trọng là phải hoàn thiện phần mềm mà bạn muốn sử dụng để thực hiện các bước này. Các nền tảng IDP như Nanonet giúp các tổ chức kết nối, trích xuất dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu để phân tích sâu hơn.
Dữ liệu sẽ được lấy bởi các phần mềm khác nhau, bước tiếp theo là tìm công nghệ mà dữ liệu sẽ được chuyển vào phần mềm. Với mục đích này, một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu hợp lý (RDBMS) được sử dụng. Phần mềm và công nghệ này giúp sử dụng công nghệ dễ dàng.
Bước 5: Lựa chọn hệ thống lưu trữ dữ liệu
Hệ thống lưu trữ dữ liệu được chọn dựa trên loại công nghệ mà bạn đang tìm kiếm, hệ thống này phải có tính sẵn sàng cao, thời gian tốc độ cao và các tính năng khác. Tất cả các tính năng này cùng với dung lượng lưu trữ thời gian thực tạo nên hệ thống lưu trữ cao.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Giới thiệu
- về nó
- ở trên
- truy cập
- khả năng tiếp cận
- Tài khoản
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- ngang qua
- thực sự
- thêm vào
- điều chỉnh
- Điều chỉnh
- lợi thế
- sự xuất hiện
- AI
- Alexa
- Tất cả
- cho phép
- cho phép
- dọc theo
- Ngoài ra
- hoàn toàn
- Sự mơ hồ
- trong số
- an
- phân tích
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- và
- Một
- bất kì
- API
- ứng dụng
- các ứng dụng
- Đăng Nhập
- LÀ
- xung quanh
- bố trí
- AS
- At
- Thu hút
- âm thanh
- Xác thực
- tính xác thực
- tự động hóa
- Tự động
- sẵn có
- có sẵn
- trở lại
- Ngân hàng
- khu vực ngân hàng
- Ngân hàng
- dựa
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trở thành
- trước
- được
- phía dưới
- BEST
- Hơn
- giữa
- lớn
- lớn nhất
- tăng
- cả hai
- Hộp
- người xây dựng
- kinh doanh
- hiệu quả kinh doanh
- các doanh nghiệp
- nhưng
- by
- cuộc gọi
- gọi là
- CAN
- Sức chứa
- xe hơi
- trường hợp
- Thế kỷ
- thách thức
- thách thức
- Những thay đổi
- kênh
- kiểm tra
- Chọn
- tuyên bố
- phân loại
- Làm sạch
- trong sáng
- Đóng
- đám mây
- mã
- thu thập
- thu thập
- COM
- Đến
- đến
- giao tiếp
- Các công ty
- công ty
- so
- đối thủ cạnh tranh
- khiếu nại
- hoàn toàn
- phức tạp
- sáng tác
- bao gồm
- phần kết luận
- Kết nối
- chứa
- hợp đồng
- Chuyển đổi
- chuyển đổi
- Chi phí
- có thể
- tạo
- quan trọng
- khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- lưu trữ dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- ngày
- nhiều
- Ra quyết định
- sâu
- lặn sâu
- xác định
- máy tính để bàn
- chi tiết
- chi tiết
- xác định
- thiết bị
- Thiết bị (Devices)
- sự khác biệt
- sự khác biệt
- khác nhau
- khó khăn
- kỹ thuật số
- thế giới kỹ thuật số
- số hóa
- trực tiếp
- thảo luận
- do
- tài liệu
- tài liệu
- làm
- thực hiện
- vẽ tranh
- Rơi
- hai
- mỗi
- dễ dàng
- dễ dàng hơn
- dễ dàng
- dễ dàng
- hiệu quả
- hay
- sử dụng
- mã hóa
- cuối
- Nâng cao
- tăng cường
- đủ
- đảm bảo
- đảm bảo
- Doanh nghiệp
- doanh nghiệp
- môi trường
- Kỷ nguyên
- chủ yếu
- bất động sản
- vv
- Ether (ETH)
- BAO GIỜ
- Mỗi
- ví dụ
- ví dụ
- Excel
- đặc biệt
- Mở rộng
- kinh nghiệm
- xuất khẩu
- thêm
- trích xuất
- khai thác
- phải đối mặt
- sự kiện
- NHANH
- Tính năng
- Hình
- Tập tin
- Các tập tin
- đầy
- cuối cùng
- kết thúc
- Cuối cùng
- tài chính
- Tìm kiếm
- hãng
- Tên
- cố định
- chất lỏng
- tập trung
- theo
- tiếp theo
- sau
- Trong
- Forbes
- hình thức
- định dạng
- các hình thức
- từ
- Full
- chức năng
- xa hơn
- thu thập
- tạo ra
- được
- gif
- Cho
- gmail
- mục tiêu
- Các mục tiêu
- Trang chủ Google
- Tăng trưởng
- hướng dẫn
- Cứng
- Có
- có
- cho sức khoẻ
- chăm sóc sức khỏe
- nặng nề
- giúp đỡ
- giúp
- tại đây
- Cao
- cao
- Trang Chủ
- chân trời
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- http
- HTTPS
- Nhân loại
- ý tưởng
- xác định
- Bản sắc
- Xác minh danh tính
- if
- hình ảnh
- hình ảnh
- thực hiện
- quan trọng
- cải thiện
- in
- không chính xác
- các ngành công nghiệp
- ngành công nghiệp
- thông tin
- những hiểu biết
- ví dụ
- tổ chức
- bảo hiểm
- Sự thông minh
- Thông minh
- Xử lý tài liệu thông minh
- tương tác
- quan tâm
- thú vị
- Giao thức
- Internet
- Internet của sự vật
- trong
- iốt
- thiết bị iot
- không phân biệt
- IT
- ITS
- Loại
- Biết
- kiến thức
- KYC
- lớn
- lớp
- trái
- ít
- Lượt thích
- văn chương
- sống
- dài
- Xem
- tìm kiếm
- Rất nhiều
- duy trì
- chính
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- hệ thống quản lý
- nhiều
- vật liệu
- Gặp gỡ
- đề cập
- tin nhắn
- phương pháp
- phương pháp
- Might
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- giám sát
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- đa phương tiện
- nhiều
- Âm nhạc
- cần thiết
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- tiếp theo
- nlp
- Không
- tại
- Mục tiêu
- được
- OCR
- Phần mềm OCR
- of
- cung cấp
- thường
- Dầu
- on
- hàng loạt
- ONE
- Trực tuyến
- Kinh doanh trực tuyến
- có thể
- hoạt động
- Tối ưu hóa
- or
- gọi món
- đơn đặt hàng
- cơ quan
- tổ chức
- Tổ chức
- độc đáo
- Nền tảng khác
- Khác
- Kết quả
- Outlook
- chủ sở hữu
- dựa trên giấy
- giấy tờ
- riêng
- các bộ phận
- qua
- bệnh nhân
- Họa tiết
- người
- thực hiện
- hiệu suất
- vật lý
- Những bức ảnh
- nền tảng
- Nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- điểm
- có thể
- tiềm năng
- mạnh mẽ
- cần
- ưa thích
- trình bày
- Thuyết trình
- quà
- chính
- có lẽ
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản phẩm
- năng suất
- Profiles
- dự án
- đúng
- tài sản
- cung cấp
- cung cấp
- cung cấp
- mục đích
- chất lượng
- truy vấn
- nhanh hơn
- Nghìn tỷ
- hợp lý
- Nguyên
- RE
- Đọc
- sẵn sàng
- thực
- bất động sản
- thời gian thực
- có thật không
- công nhận
- hồ sơ
- đỏ
- giảm
- đều đặn
- quy định
- nhà quản lý
- sự liên quan
- có liên quan
- đáng tin cậy
- vẫn còn
- Thuê
- Báo cáo
- yêu cầu
- cần phải
- nghiên cứu
- phản ứng
- kết quả
- Kết quả
- tiết lộ
- xem xét
- Giàu
- Nguy cơ
- quản lý rủi ro
- khoảng
- s
- tương tự
- Lưu
- tiết kiệm
- khả năng mở rộng
- rải rác
- Đề án
- Nghiên cứu khoa học
- Tìm kiếm
- Thứ hai
- ngành
- xem
- đã xem
- chọn
- lựa chọn
- chọn lọc
- gửi
- gửi
- gửi
- ý nghĩa
- nhạy cảm
- Trình tự
- dịch vụ
- định
- ngắn
- rút ngắn
- nên
- thể hiện
- Chương trình
- ý nghĩa
- có ý nghĩa
- tương tự
- đơn giản hóa
- Kích thước máy
- kích thước
- So
- Phần mềm
- một số
- nguồn
- nguồn
- riêng
- Nhân sự
- các bên liên quan
- tiêu chuẩn hóa
- Bắt đầu
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- là gắn
- đơn giản
- chiến lược
- hợp lý hóa
- sắp xếp hợp lý
- cấu trúc
- cấu trúc
- dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
- Học tập
- thành công
- như vậy
- Bộ đồ
- Hỗ trợ
- thật ngạc nhiên
- Xung quanh
- Khảo sát
- hệ thống
- bàn
- Hãy
- mất
- dùng
- Nhiệm vụ
- kỹ thuật
- Công nghệ
- về
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- thế giới
- cung cấp their dịch
- Them
- Đó
- vì thế
- Kia là
- họ
- điều
- điều
- nghĩ
- Thứ ba
- điều này
- khắp
- thời gian
- mất thời gian
- thời gian
- đến
- quá
- mất
- công cụ
- công cụ
- giao thông
- Train
- chuyển
- biến đổi
- thử
- hai
- kiểu
- loại
- hiểu
- sự hiểu biết
- không giống
- mở khóa
- cho đến khi
- up-to-date
- Đang tải lên
- khẩn cấp
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Giao diện người dùng
- sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- Quý báu
- Thông tin có giá trị
- Định giá
- nhiều
- khác nhau
- nhà cung cấp
- Xác minh
- rất
- thông qua
- Video
- Video
- Giọng nói
- chờ đợi
- muốn
- là
- Đường..
- we
- trang web
- Điều gì
- Là gì
- khi nào
- liệu
- cái nào
- trong khi
- tại sao
- rộng rãi
- sẽ
- với
- không có
- Từ
- Luồng công việc
- đang làm việc
- thế giới
- sẽ
- viết
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet