Die Kraft unstrukturierter Daten freisetzen: Ein Leitfaden zur Anwendung künstlicher Intelligenz

Da fast alle vertikalen Branchen digitalisiert werden, heißt es oft: „Daten sind das neue Öl“. Was jedoch oft nicht ausreichend erkannt wird, ist, dass Öl erst dann zum Antrieb unserer Maschinen geeignet ist, wenn es raffiniert ist und in der gewünschten Form vorliegt, beispielsweise als Diesel, Benzin, Erdgas oder Flugbenzin. Ähnlich verhält es sich mit unstrukturierten Daten .

Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten etwa 80 % der von Organisationen weltweit generierten und gespeicherten Daten ausmachen. Da die Datenmengen wachsen, stehen Unternehmen vor zahlreichen Herausforderungen, nicht zuletzt der Notwendigkeit, Daten sicher zu speichern und daraus in großem Umfang und schnell umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Heutzutage ist es leichter gesagt als getan, relevante Daten aus einer Vielzahl unstrukturierter Quellen wie Textdokumenten, Bildern, Audio- und Videodateien zu extrahieren, sie dann zu standardisieren, um Berichte und Eingaben zu erstellen, und die Erkenntnisse schließlich in betriebliche Prozesse zu integrieren.

Es wird geschätzt, dass sich die Datengenerierung in Branchen wie der Finanzdienstleistungsbranche beschleunigt. Es wird erwartet, dass globale Unternehmen bis 2025 175 ZB (1 ZB = 1 Billion GB) an Daten generieren werden, von denen etwa 80 % unstrukturiert sein werden. Für die meisten modernen Unternehmen ist die Umwandlung dieser Daten in aussagekräftige Business Intelligence eine gewaltige Aufgabe.

Traditionelle Methoden zur Verarbeitung unstrukturierter Daten sind langsam, fehleranfällig und kostspielig. Durch den ständigen Zustrom unstrukturierter Daten besteht immer das Risiko von menschlichem Versagen, Versehen und Ermüdung, die selbst die erfahrensten Mitarbeiter überfordern können. OCR-Tools (Optical Character Recognition) können dabei helfen, Daten bis zu einem gewissen Grad zu digitalisieren, sie können ihnen jedoch keinen Kontext hinzufügen. Umgeschriebener Inhalt: Herkömmliche Methoden zur Verarbeitung unstrukturierter Daten sind langsam, fehleranfällig und kostspielig. Durch den ständigen Zustrom unstrukturierter Daten besteht immer das Risiko von menschlichem Versagen, Versehen und Ermüdung, die selbst die erfahrensten Mitarbeiter überfordern können. OCR-Tools (Optical Character Recognition) können dabei helfen, Daten bis zu einem gewissen Grad zu digitalisieren, können ihnen jedoch keinen Kontext hinzufügen Die Konvertierung in eine Datenbank zum Kompilieren von Daten kann jedoch keine Formatierungsänderungen, Datenstrukturierung oder andere Aufgaben durchführen. Die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse kann Unternehmen dabei helfen, Kundenerlebnisse zu transformieren, bessere Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben und Produkte entwickeln, Risiken reduzieren, Kosten sparen und Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Deshalb ist es eine absolute Notwendigkeit, das Potenzial unstrukturierter Daten mithilfe künstlicher Intelligenz zu erschließen.

Berichten zufolge können Unternehmen, die unstrukturierte Daten nutzen, den Umsatz um 10–20 % steigern und die Kosten um 20–50 % senken. Der weltweite Markt für NLP-Technologie wird bis 2025 voraussichtlich 43,3 Milliarden US-Dollar erreichen, was auf die wachsende Nachfrage nach der Analyse unstrukturierter Textdaten hinweist.

Große Technologieunternehmen haben schnell auf diese Vorhersagen reagiert und Lösungen zur Lösung des Problems entwickelt. Amazon hat beispielsweise Textract eingeführt und Google hat verschiedene APIs wie Vision, Document, AutoML und NLP eingeführt. Microsoft ermöglicht in seiner Suite kognitiver Dienste auch die Verarbeitung unstrukturierter Daten, und IBM bietet auch Datacap an. Es besteht kein Zweifel, dass alle diese Lösungen gut sind, wenn es darum geht, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, sie zu untersuchen und sogar Prototypen damit zu erstellen.

Allerdings sind diese Tools branchenunabhängig und haben oft Schwierigkeiten, ausreichende und genaue domänenspezifische Erkenntnisse zu liefern. Fehler können aufgrund eines Missverständnisses der Branchenterminologie und eines falschen Verständnisses der Komplexität oder Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen auftreten. Selbst wenn man sich der Notwendigkeit bewusst ist, unstrukturierte Daten zu nutzen, ist es daher nicht immer möglich, mit gängigen oder manuell gesteuerten Methoden die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Um das volle Potenzial unstrukturierter Daten auszuschöpfen, müssen Unternehmen in fortschrittliche Datenanalyse investieren Werkzeuge und Techniken. Der Einsatz von Deep-Learning-Tools, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basieren, kann Unternehmen dabei helfen, domänenspezifische Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu erkennen, die mit allgemeinen Lösungen nicht erreicht werden können

Eine bessere Lösung Die Lösung ist Arbeiten Sie mit einem Dienstleister zusammen, der auf den Umgang mit unstrukturierten Daten spezialisiert ist und über eine umfassende Technologieinfrastruktur und Talent verfügt, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Ansatz hilft Unternehmen nicht nur dabei, regelmäßig tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch, ohne dass erhebliche interne Investitionen in die Infrastruktur, die Rekrutierung von Personal und die Entwicklung benutzerdefinierter Tools getätigt werden müssen.

Fazit

Die Bedeutung unstrukturierter Daten ist für uns selbstverständlich Das moderne Unternehmen ist von entscheidender Bedeutung, da die darin enthaltenen Erkenntnisse das Geschäftswachstum, die betriebliche Effizienz, das Kundenerlebnis und die Betriebskosten verändern können. Um jedoch den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, müssen Unternehmen ihren Ansatz zur Datenanalyse und -strukturierung überprüfen. Dieser Prozess kann durch die Integration fortschrittlicher Tools und Datenströme der künstlichen Intelligenz erheblich vereinfacht werden. Durch diesen professionellen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatz zur Analyse unstrukturierter Daten wird die Kluft zwischen zukünftigen Gewinnern und Verlierern in vertikalen Bereichen wie Finanzdienstleistungen ermittelt!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Kraft unstrukturierter Daten freisetzen: Ein Leitfaden zur Anwendung künstlicher Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!