Dati non strutturati con il moderno stack di dati

La maggior parte dei dati mondiali non sono strutturati e gli esseri umani sono molto più abili nel gestirli elaborare questo tipo di informazioni rispetto alle macchine, ma non possiamo farlo scala. L’avvento dell’era dell’intelligenza artificiale sta cambiando questa dicotomia così come lo stanno facendo le macchine migliorare molto nell'imparare a elaborare dati non strutturati. Dal momento che All’alba dell’era digitale, le macchine sono diventate più capaci di gestire dati strutturati, ma con ML, modelli LLM rivoluzionari e AI generativa, i dati non strutturati avranno un ruolo molto più significativo nel modo in cui gli esseri umani e le macchine lavorano insieme per comprendere il mondo.

Le aziende sono diventate molto brave ad acquisire e archiviare dati non strutturati dati. Secondo Gartner, l’80%-90% dei dati aziendali non è strutturato. IL anche la quantità di dati non strutturati sta crescendo notevolmente più rapidamente di dati strutturati. Generare valore aziendale da questi dati è una tendenza emergente opportunità.

Dati strutturati e non strutturati

I dati strutturati sono dati ben organizzati e definiti. In genere lo è organizzato in colonne e righe con schema che definisce il significato di ciascuna. Di solito è anche molto qualitativo e semplice da analizzare.

I dati non strutturati sono più simili ai dati con cui interagiamo ogni giorno. È non organizzato, molto più qualitativo e solitamente archiviato nel suo formato nativo. Esempi di dati non strutturati includono,

• Messaggi di testo
• Pubblica sui social media
• Immagini
• Documenti PDF

I dati semistrutturati sono dati non strutturati con l'aggiunta di una struttura o di tag ad esso, facilitandone l'organizzazione e l'analisi. Questi dati ne hanno alcuni struttura ma non segue la stessa struttura di quella relazionale tradizionale banca dati. File CSV flat, file creati utilizzando linguaggi di markup come XML o HTML e i file JSON sono esempi comuni di dati semistrutturati.

Sfide relative ai dati non strutturati

I dati non strutturati non possono essere cercati, filtrati, ordinati o altrimenti manipolati. È anche difficile trovare e accedere a dati non strutturati. Ciò ne rende difficile l’utilizzo per processi decisionali di valore su larga scala.

I dispositivi digitali connessi che operano in tutto il mondo stanno creando un flusso infinito di dati non strutturati, che sta crescendo in modo esponenziale. Dati come messaggi di testo, post sui social media, dati di sensori e file di registro contribuiscono ai 328 milioni di terabyte di dati creati ogni giorno. Anche i dati non strutturati Ritcher, come PDF, file audio e video, si stanno aggiungendo al diluvio di dati non strutturati che potrebbero essere analizzati per supportare migliori processi decisionali e modelli con migliori prestazioni.

Le aziende stanno risparmiando sempre più dati non strutturati a causa della riduzione dei costi di archiviazione, con il risultato di un pool di dati disponibile molto più ampio. Tuttavia, l’enorme volume di questi dati rende molto più difficile trovare valore. Queste sfide lasciano dati preziosi inutilizzati e si perdono opportunità per migliorare le prestazioni aziendali.

Valore dei dati non strutturati

I modi in cui i leader possono generare valore dai dati non strutturati per migliorare le operazioni sono infiniti e non quantificabili. I dati non strutturati possono, ad esempio, fornire informazioni preziose sul comportamento dei clienti e sulle tendenze del mercato. L'analisi dei post sui social media creati da specifici segmenti di clienti può fornire agli esperti di marketing informazioni su come vedono il loro marchio o su quali argomenti sono interessati ai clienti. Questo tipo di analisi può aiutare i product manager a individuare tempestivamente le tendenze e identificare le opportunità per nuovi prodotti.

Un'analisi sofisticata delle comunicazioni esterne può misurare come si sentono i clienti. L'analisi del sentiment può misurare se un cliente sta avendo un'esperienza positiva o negativa con la tua azienda analizzando le e-mail o il coinvolgimento con gli agenti del servizio clienti.

Queste tecniche possono anche tenere traccia del sentiment nelle e-mail e nelle comunicazioni interne per comprendere la mentalità dei dipendenti. Queste informazioni possono aiutare a prevenire il burnout e il calo del morale e della produttività. I manager possono concedere delle pause ai propri team quando l’analisi del sentiment rileva una tendenza negativa. Quando i dipendenti sentono che i loro datori di lavoro si prendono cura di loro e capiscono quando hanno bisogno di una pausa, emergerà una cultura aziendale più forte che guiderà la crescita.

Anche analizzare rapidamente una varietà di comunicazioni può aiutare a identificare le frodi. Analizzando post sui social media, e-mail e trascrizioni delle chiamate del servizio clienti, modelli sofisticati possono identificare dati fraudolenti. L’analisi dell’intelligenza artificiale di questi dati può individuare incoerenze nelle comunicazioni che possono segnalare falsificazioni.

La capacità dei computer di analizzare i documenti può fornire significativi guadagni di produttività. Analizzando un database di documenti legali, le organizzazioni possono misurare in modo efficiente la propria esposizione al contenzioso. L'archiviazione, il recupero e l'analisi dei dati finanziari dall'archiviazione normativa possono anche aiutare a far risparmiare molte ore di lavoro agli analisti finanziari.

Anche l'elaborazione dei documenti aziendali dai sistemi legacy può essere semplificata utilizzando l'elaborazione dei dati non strutturati. Sebbene la tecnologia progredisca costantemente, non tutte le aziende tengono il passo, ma le aziende più avanzate hanno ancora bisogno di collaborare con loro. I sistemi in grado di elaborare e archiviare registri di manutenzione, fatture o altri documenti importanti basati su documenti possono aumentare la produttività e analizzare le tendenze.

Soluzioni

La chiave per gestire ed elaborare dati non strutturati è costruire strutture attorno ad essi per trasformarli in dati semistrutturati. Le strategie di tagging si stanno evolvendo per rendere i dati non strutturati più individuabili e gestibili. La ricerca efficiente nelle grandi quantità di dati non strutturati nel mondo nella sua forma grezza è ancora in evoluzione, ma la ricerca di metadati o dati sui dati è molto più consolidata.

Con una solida strategia di metadati e una piattaforma di gestione, puoi trovare e accedere a dati non strutturati utilizzando query SQL. Gli script SQL possono accedere ai dati facendo riferimento a metadati di base come ID documento, timestamp, autori e categoria di documenti. Questo è utile, ma non dice molto sul contenuto dei dati non strutturati o su cosa significhi. Per estrarre più approfondimenti dal contenuto dei tuoi dati non strutturati, devi arricchire i tuoi metadati. Il tagging dei dati è un modo per farlo.

I dati possono essere taggati manualmente oppure è possibile creare processi automatizzati per etichettare i dati. Gli approcci manuali puri sono molto più soggetti a errori, più lenti e non si adattano bene. In genere, un data steward guiderà un processo di tagging manuale per stabilire e mantenere una serie di standard di tagging dei dati, imponendo un onere enorme su una posizione già impegnativa.

Le limitazioni del tagging manuale stanno creando opportunità per semplificare il processo con il tagging assistito dall’intelligenza artificiale. Con questo approccio i tag vengono approvati manualmente, ma un assistente AI suggerirà come taggare o classificare i dati, rendendo il lavoro molto meno dispendioso in termini di tempo. Un esempio potrebbe essere un bot AI che riconosce un numero o un indirizzo di previdenza sociale mentre un data steward classifica i dati e il bot suggerisce che questi dati dovrebbero essere classificati come informazioni sensibili.

Automatizzazione della codifica dei dati

Automatizzare maggiormente i processi di tagging dei dati richiede tecniche ML più sofisticate. Sul mercato sono emersi molteplici approcci con l’evoluzione della tecnologia IA più avanzata. Queste tecniche aiutano le macchine a comprendere il contenuto dei dati non strutturati in modo che sia possibile accedervi e analizzarli. Questi approcci si basano su tecnologie fondamentali come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Riconoscimento ottico dei caratteri

La tecnologia OCR riconosce i caratteri all'interno di un documento o di un'immagine, consentendo alle macchine di identificare lettere o parole in documenti digitati, PDF, immagini o documenti scritti a mano. Questa tecnologia è matura ma fornisce le basi per la capacità delle macchine di comprendere il linguaggio umano. Una volta che le macchine riescono a identificare i caratteri, possono trasformare questo testo in significato in modo che il contenuto possa essere taggato correttamente. Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale possono quindi essere utilizzate per estrarre significato da dati non strutturati.

Elaborazione del linguaggio naturale

I modelli PNL si basano sulla tecnologia AI in grado di elaborare il linguaggio umano. L’apprendimento automatico e la linguistica computazionale consentono alle macchine di comprendere le nostre comunicazioni in modo che documenti, file audio e altre comunicazioni possano essere taggati e organizzati. Nel corso degli anni, l’elaborazione del linguaggio naturale si è evoluta, incorporando tecniche di ML e AI sempre più sofisticate. Framework semplici si sono evoluti in modelli di intelligenza artificiale senza supervisione di deep learning in grado di comprendere il significato di dati non strutturati.

La linguistica computazionale è al centro della tecnologia PNL perché fornisce la struttura affinché i computer comprendano il linguaggio umano. Un esempio è l’analisi sintattica, che aiuta le macchine a comprendere il significato in base alla disposizione delle parole. Un’altra è l’analisi del sentiment, che aiuta i computer a comprendere il tono del linguaggio umano. Queste tecnologie sono relativamente mature e forniscono le basi per modelli di deep learning più sofisticati in grado di acquisire più significato dai dati non strutturati.

Apprendimento supervisionato

Il Named Entity Recognition (NER) è un compito centrale nell'addestramento dei modelli PNL. Il processo prevede l'identificazione di entità predefinite nel testo e la loro classificazione in una categoria specifica. Termini medici, nomi, organizzazioni o luoghi sono categorie comuni. Per addestrare il modello, gli esseri umani creeranno categorie e regole particolari sulla classificazione di entità diverse.

La classificazione del testo è il luogo in cui al testo viene assegnata una particolare categoria predefinita. Alcune parole potrebbero essere classificate come positive o negative, ad esempio. In un caso d'uso di ticket di supporto, le parole in una comunicazione con il cliente potrebbero essere classificate come feedback, reclamo o domanda, fornendo ulteriori informazioni sulla natura dell'interazione. Il contenuto può essere classificato utilizzando modelli di apprendimento automatico, regole definite dall'uomo o una combinazione di entrambi. Con un approccio basato su regole, le regole definiscono come viene classificato il testo. Ad esempio, la logica che definisce la frequenza delle parole chiave utilizzate in un documento determinerà il modo in cui verrà classificato. Un approccio basato sul machine learning utilizza modelli di machine learning per riconoscere modelli nel testo e classificare automaticamente il contenuto. La combinazione di entrambe le tecniche può portare a tag ancora più precisi e l’intelligenza artificiale può eventualmente imparare a etichettare il testo senza aiuto.

Tecniche e vettori di apprendimento non supervisionato

Sono emerse tecniche di apprendimento dell'intelligenza artificiale in grado di comprendere il significato del testo senza l'aiuto di un essere umano. Sta arrivando sul mercato anche la tecnologia in grado di trasformare questo significato in numeri in modo che possa essere ricercato mediante i tradizionali strumenti di query dei dati utilizzati per analizzare i dati strutturati.

La modellazione degli argomenti è un'altra tecnica di PNL in cui un modello di intelligenza artificiale non supervisionata può identificare un gruppo o un gruppo di parole in un corpo di testo. Il modello può apprendere che determinate parole sono comuni in particolari tipi di documenti. Un esempio di modellazione degli argomenti consiste nell'identificare le parole comuni a un contratto o in una fattura e nell'etichettarle di conseguenza.

I grafici delle dipendenze identificheranno le relazioni tra le parole che consentono ai modelli di intelligenza artificiale di comprendere meglio il significato del testo. Ciò include, ad esempio, le relazioni grammaticali tra le parole in una frase, come un verbo si collega a un sostantivo. Questi tipi di associazioni nel linguaggio forniscono le basi per l'analisi vettoriale, dove le relazioni tra le parole possono essere espresse come vettori.

I vettori fanno funzionare tutto.

L'incorporamento vettoriale è una tecnica che converte parole, frasi e altri dati non strutturati in numeri che possono essere compresi dai modelli di machine learning e dai motori di query. Ciò consente al machine learning di analizzare il testo e classificare i contenuti in modo appropriato.

L'incorporamento di vettori nei database consente inoltre agli analisti di creare query SQL complesse per estrarre documenti, testo o dati in base al loro significato e contesto. Ciò può consentire query potenti e complesse che estraggono dati da origini sia strutturate che non strutturate. Consente inoltre la ricerca semantica.

La ricerca dei dati vettoriali in tutti gli archivi dati non strutturati può essere complicata e inefficiente. Metadati ben organizzati possono supportare la ricerca semantica restringendo il volume di dati da cercare. I metadati possono filtrare i dati per ridurre le risorse necessarie per la ricerca delle risorse.

Una solida strategia di gestione dei metadati può ottimizzare il processo di ricerca del significato nei dati non strutturati. La centralizzazione della gestione dei metadati consente di accedere ai dati strutturati e non strutturati dallo stesso luogo. Questi metadati possono anche supportare cataloghi di dati centrali in cui gli analisti possono trovare più facilmente dati strutturati e non strutturati.

Prodotti dati

Una volta etichettati i dati non strutturati o creati i vettori incorporati, è possibile accedere ai dati utilizzando query SQL e i set di dati possono essere uniti e arricchiti per aggiungere ulteriore valore aziendale. Il prodotto dati è un modo eccellente per confezionare dati strutturati e non strutturati per renderli più vantaggiosi per leader aziendali e analisti.

È possibile creare prodotti di dati per unire dati strutturati ricchi con dati non strutturati più contestuali per fornire informazioni più approfondite. Ad esempio, i dati strutturati sui mercati finanziari e i dati di portafoglio possono essere uniti a contenuti non strutturati come notizie, rendiconti finanziari e sentiment sui social media. Questi dati possono quindi essere inseriti in un modello in grado di analizzare i fattori che determinano le fluttuazioni del valore del portafoglio.

I dati strutturali e non strutturati possono essere utilizzati anche per prevedere il comportamento umano. È possibile creare prodotti di dati che combinano i dati di vendita con l'analisi del sentiment su piattaforme di social media per comprendere in che modo le chiacchiere sulle piattaforme social incentrate sul tuo marchio potrebbero influire sulle vendite.

In ambito sanitario, i dati dei test strutturati possono essere combinati con le note dei medici per fornire un contesto più ampio. Questo tipo di soluzione consente inoltre di analizzare un numero molto maggiore di casi per identificare connessioni, correlazioni e tendenze.

I periti assicurativi lavorano con quantità considerevoli di preziosi dati non strutturati a cui è difficile accedere e analizzare su larga scala. È possibile sviluppare prodotti di dati per combinare dati non strutturati e dati strutturati per supportare previsioni più accurate che portino a migliori valutazioni del rischio. Ad esempio, la combinazione di rapporti e note sul campo dei periti con dati strutturali come importi dei sinistri, luoghi degli incidenti e tipo di veicolo può essere utilizzata per identificare tendenze e modelli che possono supportare una migliore valutazione del rischio.

Lavorare con dati non strutturati e intelligenza artificiale non supervisionata è complicato e può provocare allucinazioni o pessimi risultati. I prodotti relativi ai dati incorporano la governance dei dati e la supervisione umana per fornire una maggiore supervisione. I produttori di prodotti dati possono valutare la derivazione dei dati per comprendere meglio i modelli NLP sottostanti e i consumatori di prodotti dati possono fornire feedback sulla qualità dei risultati dell’analisi basata su questi sofisticati modelli di dati.

Le macchine continueranno a migliorare nella comprensione dei dati non strutturati, portando a nuovi casi d’uso e opportunità di business. Sarà necessario monitorare i modelli di apprendimento non supervisionato per ridurre il rischio che l’intelligenza artificiale commetta errori costosi.