Melepaskan kuasa data tidak berstruktur: Panduan untuk menggunakan kecerdasan buatan

Dengan hampir semua industri menegak menjadi digital, sering dikatakan bahawa "data ialah minyak baharu". Walau bagaimanapun, apa yang sering tidak cukup dihargai ialah minyak tidak sesuai untuk menggerakkan mesin kami sehingga ia ditapis dan wujud dalam bentuk yang diingini seperti diesel, petrol, gas asli atau bahan api penerbangan Keadaannya hampir sama dengan data tidak berstruktur .

Dianggarkan bahawa data tidak berstruktur menyumbang kira-kira 80% daripada data yang dijana dan disimpan oleh organisasi di seluruh dunia. Apabila volum data berkembang, perusahaan menghadapi pelbagai cabaran, tidak kurang juga keperluan untuk menyimpan data dengan selamat dan memperoleh cerapan yang boleh diambil tindakan daripadanya pada skala dan kelajuan. Hari ini, proses mengekstrak data yang berkaitan daripada pelbagai sumber tidak berstruktur seperti dokumen teks, imej, fail audio dan video, kemudian menyeragamkannya untuk membuat laporan dan input, dan akhirnya memasukkan penemuan ke dalam proses operasi adalah lebih mudah diucapkan daripada dilakukan.

Dianggarkan penjanaan data dalam industri seperti perkhidmatan kewangan semakin pantas. Dijangkakan menjelang 2025, perusahaan global akan menjana 175ZB (1ZB=1 trilion GB) data, kira-kira 80% daripadanya tidak berstruktur. Bagi kebanyakan perusahaan kontemporari, menukar data ini menjadi risikan perniagaan yang bermakna adalah tugas yang sukar

Kaedah tradisional memproses data tidak berstruktur adalah perlahan, mudah ralat dan mahal. Dengan kemasukan berterusan data tidak berstruktur, sentiasa terdapat risiko kesilapan manusia, pengawasan dan keletihan yang boleh mengatasi walaupun kakitangan yang paling berpengalaman. Alat pengecaman aksara optik (OCR) boleh membantu mendigitalkan data ke tahap tertentu, tetapi alat itu tidak boleh menambah konteks padanya. Kandungan yang ditulis semula: Kaedah tradisional memproses data tidak berstruktur adalah lambat, mudah ralat dan mahal. Dengan kemasukan berterusan data tidak berstruktur, sentiasa terdapat risiko kesilapan manusia, pengawasan dan keletihan yang boleh mengatasi walaupun kakitangan yang paling berpengalaman. Alat pengecaman aksara optik (OCR) boleh membantu mendigitalkan data ke tahap tertentu, tetapi tidak boleh menambah konteks padanya

Malah dalam perusahaan yang menggunakan automasi proses robotik (RPA), walaupun ia mungkin dapat Ia menyusun data dengan memasukkannya dan menambahkannya ke pangkalan data, tetapi ia tidak boleh melakukan perubahan pemformatan, penstrukturan data atau sebarang tugas lain Mentransformasikan data tidak berstruktur kepada cerapan berstruktur dan boleh diambil tindakan boleh membantu perniagaan mengubah pengalaman pelanggan dan memacu kecemerlangan dan pembangunan produk, mengurangkan risiko, menjimatkan kos, dan menyediakan perniagaan dengan kelebihan daya saing. Itulah sebabnya membuka kunci kuasa data tidak berstruktur dengan kecerdasan buatan adalah keperluan mutlak.

Menurut laporan, organisasi yang menggunakan data tidak berstruktur boleh meningkatkan hasil sebanyak 10%-20% dan mengurangkan kos sebanyak 20%-50%. Pasaran global untuk teknologi NLP dijangka mencecah $43.3 bilion menjelang 2025, menunjukkan permintaan yang semakin meningkat untuk menganalisis data teks tidak berstruktur.

Syarikat teknologi besar bertindak pantas mengikut ramalan ini dan membangunkan penyelesaian yang direka untuk menangani masalah tersebut. Sebagai contoh, Amazon melancarkan Texttract, dan Google melancarkan pelbagai API seperti Vision, Document, AutoML, dan NLP. Microsoft juga membolehkan pemprosesan data tidak berstruktur dalam rangkaian perkhidmatan kognitifnya, dan IBM juga menawarkan Datacap. Tidak syak lagi bahawa semua penyelesaian ini adalah baik apabila ia datang untuk mengendalikan sejumlah besar data tidak berstruktur, meneroka dan juga membuat prototaip dengannya.

Walau bagaimanapun, alatan ini adalah agnostik industri dan sering bergelut untuk memberikan cerapan khusus domain yang mencukupi dan tepat. Ralat boleh berlaku disebabkan salah faham istilah industri dan pemahaman yang salah tentang kerumitan atau persamaan antara set data yang berbeza. Oleh itu, walaupun terdapat kesedaran tentang keperluan untuk memanfaatkan data tidak berstruktur, tidak selalu mungkin untuk mencapai hasil yang diinginkan melalui kaedah popular atau didorong secara manual

Untuk merealisasikan potensi penuh data tidak berstruktur, perusahaan perlu untuk melabur dalam alat dan teknik analisis data lanjutan. Memanfaatkan alatan pembelajaran mendalam yang dikuasakan oleh pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) boleh membantu perusahaan memperoleh cerapan khusus domain dan mengenal pasti corak yang tidak boleh dicapai dengan penyelesaian generik

#🎜🎜 #Penyelesaian yang lebih baik ialah bekerjasama dengan penyedia perkhidmatan yang pakar dalam mengendalikan data tidak berstruktur dan mempunyai infrastruktur teknologi dan bakat yang luas untuk mendapatkan cerapan yang tepat. Pendekatan ini bukan sahaja membantu perniagaan memperoleh cerapan yang lebih mendalam secara tetap, malah ia melakukannya tanpa perlu membuat pelaburan dalaman yang ketara dalam infrastruktur, menggaji kakitangan dan membangunkan alatan tersuai. Tidak perlu dikatakan bahawa data tidak berstruktur adalah penting untuk perusahaan moden sebagai cerapan. ia mengandungi boleh mengubah pertumbuhan perniagaan, kecekapan operasi, pengalaman pelanggan dan kos operasi. Walau bagaimanapun, untuk mendapatkan faedah terbaik, perniagaan mesti menyemak pendekatan mereka terhadap analisis dan penstrukturan data. Proses ini boleh dipermudahkan dengan menyepadukan alat kecerdasan buatan termaju dan aliran data. Melalui pendekatan profesional yang diterajui kecerdasan buatan kepada analisis data tidak berstruktur inilah yang akan menentukan jurang antara pemenang masa depan dan yang kalah dalam bidang menegak seperti perkhidmatan kewangan!

Atas ialah kandungan terperinci Melepaskan kuasa data tidak berstruktur: Panduan untuk menggunakan kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!