数据是所有在线业务的生命线,也是我们互动的方式。
每天,我们大致创作 2.5亿字节 数据的。 好多啊。 但令人惊讶的是 90% 的数据 是非结构化的。
它没有任何特定的结构。 所以为了理解数据,我们真的需要了解如何处理非结构化数据。
让我们毫不费力地深入研究非结构化数据。
什么是非结构化数据?
这个数字世界中的一切都是由数据组成的。 数据可以有两种格式,要么遵循适当的结构,要么不遵循。
任何没有被安排成任何顺序或方案或任何特定结构以使其易于他人阅读的信息称为非结构化数据。
非结构化数据没有使其易于识别的结构或格式。 非结构化数据高度基于文本,如数据、事实、开放式调查响应,但也可以是非文本的,如图像、音频或视频。
了解更多: 如何从PDF中提取数据?
非结构化数据的例子有哪些?
当您想到数据时,请想到任何没有重复或可识别模式的数据,这将是非结构化数据。 它可以是文本的、非文本的、人类的或机器生成的。 以下是一些非结构化数据的示例:
文本数据
以电子邮件或书面形式提供的数据称为文本数据。 文本消息、书面文档、文字、PDF 和其他文件都是非结构化数据的示例。
多媒体讯息
一种非结构化数据是多媒体消息。 多媒体数据包括图像(JPEG、PNG、GIF)、音频或视频格式。 多媒体消息是复杂代码的混合体,没有相似的模式。
所有图像、视频或音频文件都可以是不遵循任何模式的加密二进制代码,因此是非结构化数据。 你在这里看到了什么?
嗯,它实际上是一辆红色汽车的形象。
图像和图片需要观察才能理解,它们的数据并不完全组成,这就是为什么这被称为非结构化数据。
网站内容
所有的网站都充满了以长段落、分散和杂乱无章的形式提供的任何信息。 这是一种具有有价值信息的数据,但仍然不值得,因为需要适当的数据组合。
传感器数据 - 物联网设备
物联网是一种物理设备,它收集有关其周围环境的信息并将数据发送回云端。 物联网设备发回敏感的传感器数据,这些数据可能是非结构化的。 发送传感器数据的物联网设备的例子可以是交通监控设备、Alexa、Google Home 等音乐设备。
电邮
电子邮件被企业广泛用作沟通的主要渠道之一。 电子邮件可分为半结构化或非结构化。 有许多可用的解析工具可以抓取电子邮件信息以了解详细信息。
商业文件
企业处理各种类型的文档,例如 PDF、电子邮件、发票、订单等。 所有文件都有不同的结构。 为了 从PDF提取数据和其他纸质文件,企业可以使用 智能文档处理软件 像Nanonets。
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结构化数据和非结构化数据有什么区别?
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据。 所有这些类型的数据都可以提供很多。 让我们详细看看它们的区别。
结构化数据是另一种遵循特定模式且易于识别的数据。 这种形式的数据在 RDBMS 中可用并且有很多应用。 结构化和非结构化数据之间有一个简短的描述表:
资料模型
- 非结构化数据通常以大型 pdf、文本或多媒体文件的形式出现,而结构化数据则是精确且有条理的。
- 结构化数据的定义模型使研究和访问变得容易和可靠。
- 大文件需要大量存储容量,结构化数据由于其可调整的文件大小(通常采用表格格式)而更受欢迎。
数据分析
- 分析确定数据的相关性和准确性。
- 与经过组织和调整的结构化数据不同,非结构化数据可能包含不可靠或模棱两可的知识。
- 由于与非结构化数据相比易于分析,结构化数据是首选。
可搜索
- 非结构化数据提取可能会很混乱,使得搜索主要点非常耗时。
- 结构化数据由于其组织结构而易于搜索。
- 非结构化数据因其大小和格式而难以理解和搜索。
有远见的分析
- 对非结构化数据的集中分析可以揭示有价值的见解。
- 简短、最新格式的数据比冗长的段落更能引起人们的兴趣。
- 结构化数据允许更快地验证信息,从而节省用户时间。
使用非结构化数据时会遇到哪些挑战?
非结构化数据的格式非常长,这就是为什么非结构化数据提取是必要的。 工作人员在处理非结构化数据时面临许多挑战。 首先,这种类型的数据可以以任何其他形式的大量文本形式获得,这就是为什么处理这些数据需要很长时间的原因。 其次,如果数据在大文件中可用,很可能是非结构化数据,则会占用太多存储空间。 结构化数据的质量在于它以非常精确的表格形式呈现,这就是数据提取非常容易的原因。
相关性受损
可以看出,非结构化数据包含许多无价值且高度不准确和不相关的信息。 数据的准确性应该以最好的方式保持,这就是为什么非结构化数据提取面临的最大挑战是保持相关和准确数据的质量完好无损。
存储
自20世纪世界数字化时代以来,数据的成功伴随着占用更少的存储空间和更多的信息。 过去,数据保存在许多大文件中,非结构化数据占用了太多存储空间,现在已经成为处理所有这些变化的挑战。
处理非结构化数据非常耗时。 当涉及到数据的紧迫性时,从非结构化数据中提取信息花费了太长时间。 这就是为什么数据耗时太长,而且在紧急情况下,很难从数据中提取所有知识。
自从数字化开始以来,许多工具应运而生,以应对非结构化数据提取的挑战。 为了节省时间,通过 AI 增强的非结构化数据提取 数据提取工具 Nanonets 非常可靠,因为它为数据提供了全面且完全相关的信息。 数据的相关性非常重要,因为它是工作人员和分析人员节省时间的重要工具。 通过这些数据策略,可以轻松地从数据中解读出有价值的信息。
您如何使用 Nanonets 将非结构化数据转化为洞察力?
Nanonets 是一个采用人工智能、机器学习和自然语言处理技术来帮助用户从非结构化数据中获取见解的平台。以下是有关如何实现此目标的简化分步指南:
- 数据收集:收集非结构化数据。 这可以是图像、文本文件、PDF、视频或音频文件的形式。
- 上传到 Nanonets:使用您的帐户将您的非结构化数据上传到 Nanonets 平台。 你可以 在这里创建你的。 这可以直接完成,也可以通过应用程序中的 API 完成。
- 选择或训练模型:现在,根据您上传的文档,选择 OCR 模型。 Nanonets 为许多文档类型提供预先训练的模型。 。选择适合您的数据类型和目标的模型。如果任何预训练模型都不适合您的需求,您可以使用您的数据训练自定义 OCR 模型。
- 将模型应用于数据:模型准备就绪后,将其应用于您的文档。 该模型将从您的文档中提取数据并将其转换为更易于阅读的结构化格式,如表格、excel、csv。
- 审查和调整:检查模型分析的结果。如果它们不够准确,您可以使用 Nanonets 的拖放平台微调模型,直到结果满足您的需求。
- 提取见解:最后,使用结构化数据得出见解。 您可以导出数据并执行数据分析以获得洞察力。
请记住,具体步骤可能因非结构化数据的特定类型和您想要获得的见解而异。 Nanonets 可以通过自动化工作流程、强大的 OCR 软件和无代码用户界面自动执行该过程。
我们生活在一个变革的时代,数字化简化了业务增长和决策。非结构化数据提取由于其省时且快速的操作而简化了各种流程。
处理非结构化数据(本质上是原材料)以提取有价值的信息以便于存储。 它的表格形式增强了可访问性。 数据查询被组织成用户友好、结构良好的形式,没有歧义,使它们易于阅读。 在可用的各种数据提取工具中,每一种都有助于提高系统效率和改善环境。
非结构化数据提取对各行各业都至关重要,可保持数据的真实性。 例如,银行业利用这些工具来实现业务增长。
在科学研究中,非结构化数据提取工具将数据压缩成更精确的形式,无论数据是人类生成的还是机器生成的,从而提供有价值的见解。
各行各业的企业都在使用非结构化数据提取技术来理解其业务文档并为其分析添加额外的智能层。 下图显示了在不同行业中使用非结构化数据的出现。
[资源: TCS 研究]
以下是不同行业如何使用 Nanonets 等智能文档处理平台进行非结构化数据提取和提高生产力的一些示例。
银行
银行使用 国内流离失所者平台 从非结构化数据源(如索赔、客户表格、KYC 文件、通话记录、财务报告等)中提取见解。
保险
保险是一个受到严格监管的行业。 它需要在保险理赔流程的每一步进行文件验证和身份验证。 保险公司使用自动化文档处理平台来自动化索赔流程、风险管理和其他基于规则的功能。 保险理赔流程包含大量非结构化数据。 非结构化数据提取 通过使用像 Nanonets 这样的 AI 增强平台,保险索赔过程变得简单,因为它允许从图像、PDF、视频、音频等中选择性地提取数据。
健康管理
提供卓越的患者体验围绕着提供更好的服务、减少患者等待时间以及确保员工不会过度劳累。 使用 IDP平台 从非结构化数据源(如客户数据的声音、患者调查、EHR、客户投诉、监管网站和文献回顾)中提取洞察有助于医疗保健确保更好的患者体验。
不动产
房地产公司同时与多个人打交道,例如客户、建筑商、租户、供应商、竞争对手和业主。 使用自动化文档处理软件可以帮助房地产机构创建上述利益相关者的丰富档案,并简化从非结构化数据源(如租金租赁、合同、财产评估文件等)中提取的数据。
结论
数据是新的石油。 掌握非结构化数据提取的业务可以释放企业数据的全部潜力。 Nanonets 允许企业自动化他们的文档处理,并且可以从任何类型的文档中智能地提取数据。
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常见问题
使用非结构化数据有哪些优势?
非结构化数据难以直接理解、解释和使用,但这并不是它的唯一问题。 使用非结构化数据有很多优点,如下所述:
无固定格式
非结构化数据支持所有格式和大小的数据。 任何没有适当顺序的数据都可以归类为非结构化数据。 扩展数据类型的范围可能很有用。
无架构
如上所述,非结构化数据没有固定的顺序,也没有固定的模式。 这就是使大多数部分难以提取非结构化数据的原因。
高度灵活
给定非结构化数据没有结构,它可以有任何格式。 这使其在结构方面具有流动性。
便携和可扩展
与半结构化和结构化数据相比,非结构化数据更具可移植性和可扩展性。
大量的业务应用程序
鉴于 80% 的企业、公司数据是非结构化的,因此这些数据有很多应用程序。 非结构化企业数据用于各种业务分析用例。 例如,演示文稿、公司视频、了解客户资料等。
如何将非结构化数据转换为结构化数据?
处理大而庞大的数据可能是一项繁重的任务。 为了节省时间并保持数据的原创性和准确性,应将其缩短到只保留必要信息的程度。 非结构化数据提取有不同的方法,上面提供的所有信息都显示了它的重要性。 结构化和非结构化之间的差异为数据提供了重要线索。 您可以使用以下步骤将非结构化数据转换为结构化数据。
第 1 步:心中有一个明确的目标
没有一组可衡量的目标,任何项目都不应该开始。 清楚地了解您想要获得哪些见解的最终目标后,就可以更轻松地完成后续步骤。
第 2 步:确定数据源
数据无处不在。 但是,要开始转换,您需要确定数据源以绘制非结构化数据。 对于不同的数据源,数据提取策略会有所不同。 Nanonets 允许用户从多个来源收集数据,如 Gmail、投递箱、Outlook、桌面等。
可以从大型 pdf 文件、图像和其他文本形式中提取数据。
第 3 步:数据标准化
第三步是了解如何处理非结构化数据提取。 分析师应该对非结构化数据的最终结果有所了解。
如果您选择了数据,下一步就是最终确定数据的结果。 如果数据是任何变量形式,分析师需要在进行任何分析之前对其进行标准化。 此特定步骤涉及为后续步骤清理和标准化数据格式。
第 4 步:选择数据提取技术:
在了解数据源和标准化数据的方法之后,最终确定要用于实施这些步骤的软件非常重要。 像 Nanonets 这样的 IDP 平台可帮助组织连接、提取数据并将其标准化以进行进一步分析。
数据将由不同的软件获取,下一步是找到将数据传输到软件的技术。 为此,使用了一个合理的数据库管理系统(RDBMS)。 该软件和技术有助于获得直接的技术使用。
第 5 步:选择数据存储系统
数据存储系统是根据您正在寻找的技术类型来选择的,它应该具有高可用性、高速时间和其他特性。 所有这些功能以及实时存储容量构成了高存储系统。
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- Sumber: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
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