Datos no estructurados con la pila de datos moderna

La mayoría de los datos del mundo no están estructurados y los humanos son mucho más hábiles en procesar este tipo de información que las máquinas, pero no podemos hacerlo a la vez. escala. El advenimiento de la era de la IA está cambiando esta dicotomía a medida que las máquinas mejorando mucho en el aprendizaje de cómo procesar datos no estructurados. Desde el En los albores de la era digital, las máquinas han sido más capaces de gestionar datos estructurados, pero con ML, modelos LLM revolucionarios e IA generativa, Los datos no estructurados tendrán un papel mucho más importante en la forma en que los humanos y Las máquinas trabajan juntas para entender el mundo.

Las empresas se han vuelto muy buenas a la hora de capturar y almacenar información no estructurada. datos. Según Gartner, entre el 80% y el 90% de los datos empresariales no están estructurados. El cantidad de datos no estructurados también está creciendo considerablemente más rápido que datos estructurados. Generar valor empresarial a partir de estos datos es una tarea emergente. oportunidad.

Datos estructurados versus no estructurados

Los datos estructurados son datos que están bien organizados y definidos. Normalmente, es organizado en columnas y filas con esquema que define el significado de cada uno. También suele ser muy cualitativo y sencillo de analizar.

Los datos no estructurados se parecen más a los datos con los que interactuamos todos los días. Es desorganizado, mucho más cualitativo y generalmente almacenado en su formato nativo. Ejemplos de datos no estructurados incluyen,

• Mensajes de texto
• Publicar en las redes sociales
• Imágenes
• Documentos PDF

Los datos semiestructurados son datos no estructurados con alguna estructura o etiquetas agregadas. a él, haciéndolo más fácil de organizar y analizar. Estos datos tienen algunos estructura pero no sigue la misma estructura que un sistema relacional tradicional. base de datos. Archivos CSV planos, archivos creados utilizando lenguajes de marcado como XML o HTML y los archivos JSON son ejemplos comunes de datos semiestructurados.

Desafíos de los datos no estructurados

Los datos no estructurados no se pueden buscar, filtrar, ordenar ni manipular de ningún otro modo. También es difícil encontrar y acceder a datos no estructurados. Esto dificulta su uso para la toma de decisiones valiosas a escala.

Los dispositivos digitales conectados que funcionan en todo el mundo están creando un flujo interminable de datos no estructurados, que está creciendo exponencialmente. Datos como mensajes de texto, publicaciones en redes sociales, datos de sensores y archivos de registro contribuyen a los 328 millones de terabytes de datos que se crean cada día. Los datos no estructurados de Ritcher, como archivos PDF, audio y vídeo, también se suman a la avalancha de datos no estructurados que podrían analizarse para respaldar una mejor toma de decisiones y modelos de mejor rendimiento.

Las empresas están guardando cada vez más datos no estructurados debido a la caída de los costos de almacenamiento, lo que resulta en un conjunto mucho mayor de datos disponibles. Aún así, el gran volumen de estos datos hace que sea mucho más difícil encontrar valor. Estos desafíos dejan sin utilizar datos valiosos y se pierden oportunidades para mejorar el rendimiento empresarial.

Valor de los datos no estructurados

Las formas en que los líderes pueden generar valor a partir de datos no estructurados para mejorar las operaciones son infinitas e incuantificables. Los datos no estructurados pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, por ejemplo. El análisis de publicaciones en redes sociales creadas por segmentos de clientes específicos puede proporcionar a los especialistas en marketing información sobre cómo ven su marca o qué temas les interesan a los clientes. Este tipo de análisis puede ayudar a los gerentes de producto a detectar tendencias tempranamente e identificar oportunidades para nuevos productos.

Un análisis sofisticado de las comunicaciones externas puede medir cómo se sienten los clientes. El análisis de sentimientos puede medir si un cliente está teniendo una experiencia positiva o negativa con su empresa mediante el análisis de correos electrónicos o la interacción con los agentes de servicio al cliente.

Estas técnicas también pueden rastrear la opinión en los correos electrónicos y las comunicaciones internas para comprender la mentalidad de los empleados. Esta información puede ayudar a prevenir el agotamiento y la caída de la moral y la productividad. Los gerentes pueden dar descanso a sus equipos cuando el análisis de sentimiento detecta una tendencia negativa. Cuando los empleados sienten que sus empleadores se preocupan por ellos y entienden cuándo necesitan un descanso, surgirá una cultura corporativa más fuerte que impulse el crecimiento.

Analizar rápidamente una variedad de comunicaciones también puede ayudar a identificar el fraude. Al analizar publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y transcripciones de llamadas de servicio al cliente, modelos sofisticados pueden identificar datos fraudulentos. El análisis de estos datos por parte de la IA puede detectar inconsistencias en las comunicaciones que pueden señalar mentiras.

La capacidad de las computadoras para analizar documentos puede proporcionar importantes ganancias de productividad. Al analizar una base de datos de documentos legales, las organizaciones pueden medir de manera eficiente su exposición a litigios. Almacenar, recuperar y analizar datos financieros de la presentación regulatoria también puede ayudar a ahorrar muchas horas de trabajo a los analistas financieros.

El procesamiento de documentos comerciales desde sistemas heredados también se puede optimizar mediante el procesamiento de datos no estructurados. Si bien la tecnología siempre avanza, no todas las empresas siguen el ritmo, pero las empresas más avanzadas aún necesitan trabajar con ellas. Los sistemas que pueden procesar y almacenar registros de mantenimiento basados ​​en documentos, facturas u otros trámites importantes pueden aumentar la productividad y analizar tendencias.

Soluciones

La clave para gestionar y procesar datos no estructurados es construir estructuras a su alrededor para transformarlos en datos semiestructurados. Las estrategias de etiquetado están evolucionando para hacer que los datos no estructurados sean más detectables y manejables. La búsqueda eficiente de grandes cantidades de datos no estructurados en el mundo en su forma original todavía está evolucionando, pero la búsqueda de metadatos o datos sobre los datos está mucho más establecida.

Con una sólida estrategia de metadatos y una plataforma de gestión, puede buscar y acceder a datos no estructurados mediante consultas SQL. Los scripts SQL pueden acceder a los datos haciendo referencia a metadatos básicos, como ID del documento, marca de tiempo, autores y categoría del documento. Esto es útil, pero no dice mucho sobre el contenido de los datos no estructurados o lo que significan. Para extraer más información del contenido de sus datos no estructurados, necesita enriquecer sus metadatos. El etiquetado de datos es una forma de hacerlo.

Los datos se pueden etiquetar manualmente o se pueden crear procesos automatizados para etiquetar los datos. Los enfoques manuales puros son mucho más propensos a errores, más lentos y no escalan bien. Por lo general, un administrador de datos encabezará un proceso de etiquetado manual para establecer y mantener un conjunto de estándares de etiquetado de datos, lo que supone una carga tremenda para una posición que ya es desafiante.

Las limitaciones del etiquetado manual están creando oportunidades para agilizar el proceso con el etiquetado asistido por IA. Con este enfoque, las etiquetas se aprueban manualmente, pero un asistente de inteligencia artificial sugerirá cómo se deben etiquetar o clasificar los datos, lo que hace que el trabajo requiera mucho menos tiempo. Un ejemplo sería un robot de IA que reconoce un número de seguridad social o una dirección mientras un administrador de datos clasifica los datos, y el robot sugiere que estos datos deben clasificarse como información confidencial.

Automatización del etiquetado de datos

Automatizar más procesos de etiquetado de datos requiere técnicas de aprendizaje automático más sofisticadas. Han surgido múltiples enfoques en el mercado a medida que ha evolucionado la tecnología de IA más avanzada. Estas técnicas ayudan a las máquinas a comprender el contenido de los datos no estructurados para poder acceder a ellos y analizarlos. Estos enfoques se basan en tecnologías fundamentales como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Reconocimiento óptico de caracteres

La tecnología OCR reconoce caracteres dentro de un documento o imagen, lo que permite a las máquinas identificar letras o palabras en documentos mecanografiados, PDF, imágenes o documentos escritos a mano. Esta tecnología está madura pero proporciona la base para la capacidad de las máquinas de comprender el lenguaje humano. Una vez que las máquinas pueden identificar los caracteres, pueden convertir este texto en significado para que el contenido pueda etiquetarse correctamente. Luego se pueden utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para extraer significado de datos no estructurados.

Procesamiento del lenguaje natural

Los modelos de PNL se basan en tecnología de inteligencia artificial que puede procesar el lenguaje humano. El aprendizaje automático y la lingüística computacional permiten que las máquinas comprendan nuestras comunicaciones para poder etiquetar y organizar documentos, archivos de audio y otras comunicaciones. A lo largo de los años, el procesamiento del lenguaje natural ha evolucionado, incorporando técnicas de ML e IA cada vez más sofisticadas. Los marcos simples han evolucionado hasta convertirse en modelos de inteligencia artificial no supervisados ​​de aprendizaje profundo que son capaces de comprender el significado de datos no estructurados.

La lingüística computacional está en el corazón de la tecnología de PNL porque proporciona el marco para que las computadoras comprendan el lenguaje humano. Un ejemplo es el análisis sintáctico, que ayuda a las máquinas a comprender el significado basándose en cómo están organizadas las palabras. Otro es el análisis de sentimientos, que ayuda a las computadoras a comprender el tono del lenguaje humano. Estas tecnologías son relativamente maduras y proporcionan la base para modelos de aprendizaje profundo más sofisticados que pueden capturar más significado a partir de datos no estructurados.

Aprendizaje supervisado

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una tarea central en el entrenamiento de modelos de PNL. El proceso implica identificar entidades predefinidas en el texto y clasificarlas en una categoría específica. Los términos médicos, nombres, organizaciones o ubicaciones son categorías comunes. Para entrenar el modelo, los humanos crearán categorías y reglas particulares para clasificar diferentes entidades.

La clasificación de texto es donde al texto se le asigna una categoría predefinida particular. Ciertas palabras podrían clasificarse como positivas o negativas, por ejemplo. En un caso de uso de ticket de soporte, las palabras en una comunicación con el cliente podrían clasificarse como comentarios, quejas o preguntas, lo que proporciona más información sobre la naturaleza de la interacción. El contenido se puede categorizar mediante modelos de aprendizaje automático, reglas definidas por humanos o una combinación de ambos. Con un enfoque basado en reglas, las reglas definen cómo se clasifica el texto. Por ejemplo, la lógica que define la frecuencia de las palabras clave utilizadas en un documento dictará cómo se clasifica. Un enfoque basado en ML utiliza modelos de aprendizaje automático para reconocer patrones en el texto y clasificar automáticamente el contenido. La combinación de ambas técnicas puede conducir a un etiquetado aún más preciso y, con el tiempo, la IA puede aprender a etiquetar texto sin ayuda.

Técnicas de aprendizaje no supervisado y Vectores.

Han surgido técnicas de aprendizaje de IA que pueden comprender el significado del texto sin la ayuda de un humano. También está llegando al mercado tecnología que puede convertir este significado en números para que pueda buscarse mediante herramientas tradicionales de consulta de datos utilizadas para analizar datos estructurados.

El modelado de temas es otra técnica de PNL en la que un modelo de IA no supervisado puede identificar un grupo o grupo de palabras en un cuerpo de texto. El modelo puede aprender que ciertas palabras son comunes en tipos particulares de documentos. Un ejemplo de modelado de temas es identificar palabras que son comunes a un contrato o factura y etiquetarlas en consecuencia.

Los gráficos de dependencia identificarán relaciones entre palabras que permitirán a los modelos de IA comprender mejor el significado del texto. Esto incluye relaciones gramaticales entre palabras en una oración, cómo se relaciona un verbo con un sustantivo, por ejemplo. Estos tipos de asociaciones en el lenguaje proporcionan la base para el análisis vectorial, donde las relaciones entre palabras se pueden expresar como vectores.

Los vectores hacen que todo funcione.

La incrustación de vectores es una técnica que convierte palabras, oraciones y otros datos no estructurados en números que pueden ser entendidos por modelos de aprendizaje automático y motores de consulta. Esto permite que ML analice texto y clasifique el contenido de manera adecuada.

La incorporación de vectores en bases de datos también permite a los analistas crear consultas SQL complejas para extraer documentos, texto o datos en función de su significado y contexto. Esto puede permitir consultas potentes y complejas que extraen datos de fuentes tanto estructuradas como no estructuradas. También permite la búsqueda semántica.

Buscar sus datos vectoriales en todos sus almacenes de datos no estructurados puede resultar engorroso e ineficiente. Los metadatos bien organizados pueden respaldar la búsqueda semántica al reducir el volumen de datos que necesita buscar. Los metadatos pueden filtrar datos para reducir los recursos necesarios para buscar activos.

Una estrategia sólida de gestión de metadatos puede optimizar el proceso de encontrar significado a los datos no estructurados. Centralizar la gestión de metadatos permite acceder a datos estructurados y no estructurados desde el mismo lugar. Estos metadatos también pueden respaldar catálogos de datos centrales donde los analistas pueden encontrar más fácilmente datos estructurados y no estructurados.

Productos de datos

Una vez que se etiquetan los datos no estructurados o se crean vectores incrustados, se puede acceder a los datos mediante consultas SQL y los conjuntos de datos se pueden fusionar y enriquecer para agregar más valor comercial. El producto de datos es una excelente manera de empaquetar datos estructurados y no estructurados para hacerlos más beneficiosos para los líderes y analistas empresariales.

Se pueden crear productos de datos para fusionar datos estructurados enriquecidos con datos no estructurados más contextuales para proporcionar conocimientos más profundos. Por ejemplo, los datos estructurados del mercado financiero y los datos de cartera se pueden combinar con contenido no estructurado como noticias, estados financieros y opiniones en las redes sociales. Estos datos pueden luego incorporarse a un modelo que pueda analizar los factores que impulsan las fluctuaciones del valor de la cartera.

Los datos estructurados y no estructurados también se pueden utilizar para predecir el comportamiento humano. Se pueden crear productos de datos que combinen datos de ventas con análisis de sentimientos en las plataformas de redes sociales para comprender cómo las conversaciones en las plataformas sociales centradas en su marca pueden estar afectando las ventas.

En entornos sanitarios, los datos estructurados de las pruebas se pueden combinar con notas médicas para proporcionar un mayor contexto. Este tipo de solución también permite analizar un número mucho mayor de casos para identificar conexiones, correlaciones y tendencias.

Los ajustadores de seguros trabajan con cantidades sustanciales de valiosos datos no estructurados a los que es difícil acceder y analizar a escala. Se pueden desarrollar productos de datos para combinar datos no estructurados y datos estructurados para respaldar predicciones más precisas que conduzcan a mejores evaluaciones de riesgos. Por ejemplo, la combinación de informes de campo y notas de los ajustadores con datos estructurales, como montos de reclamos, lugares de accidentes y tipo de vehículo, se puede utilizar para ayudar a identificar tendencias y patrones que pueden respaldar una mejor evaluación de riesgos.

Trabajar con datos no estructurados e IA sin supervisión es complicado y puede provocar alucinaciones o malos resultados. Los productos de datos incorporan gobernanza de datos y supervisión humana para brindar una mayor supervisión. Los productores de productos de datos pueden evaluar el linaje de datos para comprender mejor los modelos de PNL subyacentes y los consumidores de productos de datos pueden proporcionar comentarios sobre la calidad de los resultados del análisis basado en estos sofisticados modelos de datos.

Las máquinas seguirán mejorando en la comprensión de los datos no estructurados, lo que generará nuevos casos de uso y oportunidades comerciales. Será necesario monitorear los modelos de aprendizaje no supervisados ​​para reducir el riesgo de que la IA cometa errores costosos.