Data tidak berstruktur dengan tindanan data moden

Kebanyakan data dunia tidak berstruktur, dan manusia lebih mahir memproses maklumat jenis ini berbanding mesin, tetapi kita tidak boleh melakukannya secara berskala. Kemunculan era AI mengubah dikotomi ini kerana mesin semakin baik dalam mempelajari cara memproses data tidak berstruktur. Sejak awal era digital, mesin lebih berkebolehan mengurus data berstruktur, tetapi dengan ML, model LLM revolusioner dan AI Generatif, data tidak berstruktur akan mempunyai peranan yang lebih penting dalam cara manusia dan mesin bekerjasama untuk memahami dunia. .

Perusahaan telah menjadi sangat baik dalam menangkap dan menyimpan data tidak berstruktur. Menurut Gartner, 80%-90% data perusahaan tidak berstruktur. Jumlah data tidak berstruktur juga berkembang jauh lebih cepat daripada data berstruktur. Menjana nilai perniagaan daripada data ini merupakan peluang yang muncul.

Data Berstruktur vs Tidak Berstruktur

Data berstruktur ialah data yang tersusun dan ditakrifkan dengan baik. Biasanya, ia disusun dalam lajur dan baris dengan skema yang mentakrifkan makna setiap satu. Ia juga biasanya sangat kualitatif dan mudah untuk dianalisis.

Data tidak berstruktur lebih mirip dengan data yang kami gunakan setiap hari. Ia tidak teratur, lebih kualitatif dan biasanya disimpan dalam format asalnya. Contoh data tidak berstruktur termasuk,

• Mesej teks
• Siarkan di Media Sosial
• Imej
• Dokumen PDF

Data separa berstruktur ialah data tidak berstruktur dengan beberapa struktur atau teg ditambahkan padanya, menjadikannya lebih mudah untuk disusun dan dianalisis. Data ini mempunyai beberapa struktur tetapi tidak mengikut struktur yang sama seperti pangkalan data hubungan tradisional. Fail CSV rata, fail yang dibuat menggunakan bahasa penanda seperti XML atau HTML dan fail JSON ialah contoh biasa data separa berstruktur.

Cabaran Data Tidak Berstruktur

Data tidak berstruktur tidak boleh dicari, ditapis, diisih atau dimanipulasi. Sukar juga untuk mencari dan mengakses data tidak berstruktur. Ini menjadikannya sukar untuk digunakan untuk membuat keputusan yang berharga pada skala.

Peranti digital yang disambungkan yang beroperasi di seluruh dunia mencipta aliran data tidak berstruktur yang tidak berkesudahan, yang berkembang dengan pesat. Data seperti mesej teks, siaran media sosial, data penderia dan fail log menyumbang kepada 328 juta terabait data yang dicipta setiap hari. Data tidak berstruktur Ritcher seperti fail PDF, audio dan video juga menambah kepada banjir data tidak berstruktur yang boleh dianalisis untuk menyokong pembuatan keputusan yang lebih baik dan model yang berprestasi lebih baik.

Perusahaan semakin banyak menjimatkan data tidak berstruktur mereka kerana penurunan kos penyimpanan, mengakibatkan kumpulan data tersedia yang lebih besar. Namun begitu, jumlah data ini menjadikan pencarian nilai lebih sukar. Cabaran ini menyebabkan data berharga tidak digunakan dan peluang untuk meningkatkan prestasi perniagaan terlepas.

Nilai Data Tidak Berstruktur

Cara pemimpin boleh menjana nilai daripada data tidak berstruktur untuk menambah baik operasi adalah tidak terhingga dan tidak boleh diukur. Data tidak berstruktur boleh memberikan cerapan berharga tentang tingkah laku pelanggan dan arah aliran pasaran, contohnya. Menganalisis siaran media sosial yang dibuat oleh segmen pelanggan tertentu boleh memberikan pandangan pemasar tentang cara mereka melihat jenama mereka atau topik yang diminati pelanggan. Jenis analisis ini boleh membantu pengurus produk melihat arah aliran lebih awal dan mengenal pasti peluang untuk produk baharu.

Analisis komunikasi luaran yang canggih boleh mengukur perasaan pelanggan. Analisis sentimen boleh mengukur sama ada pelanggan mengalami pengalaman positif atau negatif dengan syarikat anda dengan menganalisis e-mel atau interaksi dengan ejen perkhidmatan pelanggan.

Teknik ini juga boleh menjejaki sentimen dalam e-mel dalaman dan komunikasi untuk memahami minda pekerja. Maklumat ini boleh membantu mengelakkan keletihan dan kejatuhan semangat dan produktiviti. Pengurus boleh memberi rehat kepada pasukan mereka apabila analisis sentimen mengesan arah aliran negatif. Apabila pekerja merasakan majikan mereka mengambil berat tentang mereka dan memahami apabila mereka memerlukan rehat budaya korporat yang lebih kukuh akan muncul yang mendorong pertumbuhan.

Menganalisis pelbagai komunikasi dengan pantas juga boleh membantu mengenal pasti penipuan. Dengan menganalisis siaran media sosial, e-mel dan transkrip panggilan perkhidmatan pelanggan, model yang canggih boleh mengenal pasti data penipuan. Analisis AI bagi data ini boleh mengesan ketidakkonsistenan merentas komunikasi yang boleh menandakan fabrikasi.

Keupayaan komputer untuk menganalisis dokumen boleh memberikan keuntungan produktiviti yang ketara. Dengan menganalisis pangkalan data dokumen undang-undang, organisasi boleh mengukur pendedahan mereka kepada litigasi dengan cekap. Menyimpan, mendapatkan semula dan menganalisis data kewangan daripada pemfailan kawal selia juga boleh membantu menjimatkan penganalisis kewangan banyak jam bekerja.

Memproses dokumen perniagaan daripada sistem warisan juga boleh diperkemas menggunakan pemprosesan data tidak berstruktur. Walaupun teknologi sentiasa bergerak ke hadapan, tidak semua syarikat bersaing, tetapi firma yang lebih maju masih perlu bekerjasama dengan mereka. Sistem yang boleh memproses dan menyimpan rekod penyelenggaraan berasaskan dokumen, invois atau kertas kerja penting lain boleh meningkatkan produktiviti dan menganalisis arah aliran.

Penyelesaian

Kunci untuk mengurus dan memproses data tidak berstruktur ialah membina struktur di sekelilingnya untuk mengubahnya menjadi data separa berstruktur. Strategi penandaan sedang berkembang untuk menjadikan data tidak berstruktur lebih mudah ditemui dan terurus. Mencari dengan cekap sejumlah besar data tidak berstruktur di dunia dalam bentuk mentahnya masih berkembang, tetapi carian metadata atau data tentang data itu lebih mantap.

Dengan strategi metadata dan platform pengurusan yang kukuh, anda boleh mencari dan mengakses data tidak berstruktur menggunakan pertanyaan SQL. Skrip SQL boleh mengakses data dengan merujuk metadata asas seperti ID Dokumen, Cap Masa, Pengarang dan kategori dokumen. Ini berguna, tetapi ia tidak memberitahu anda banyak tentang kandungan data tidak berstruktur atau maksudnya. Untuk mengekstrak lebih banyak cerapan daripada kandungan data tidak berstruktur anda, anda perlu memperkayakan metadata anda. Penandaan data adalah salah satu cara untuk melakukan ini.

Data boleh ditandakan sama ada secara manual, atau proses automatik boleh dibuat untuk melabel data. Pendekatan manual tulen adalah lebih mudah ralat, lebih perlahan dan tidak berskala dengan baik. Biasanya, pelayan data akan mengetuai proses penandaan manual untuk mewujudkan dan mengekalkan satu set piawaian penandaan data, meletakkan beban yang besar pada kedudukan yang sudah mencabar.

Had pengeteg manual mewujudkan peluang untuk menyelaraskan proses dengan pengetegan berbantukan AI. Teg diluluskan secara manual dengan pendekatan ini, tetapi pembantu AI akan mencadangkan cara data harus ditandakan atau diklasifikasikan, menjadikan kerja itu kurang memakan masa. Contohnya ialah bot AI yang mengiktiraf nombor atau alamat keselamatan sosial manakala pelayan data mengklasifikasikan data, dan bot mencadangkan bahawa data ini harus diklasifikasikan sebagai maklumat sensitif.

Mengautomasikan penandaan data

Mengautomasikan lebih banyak proses penandaan data anda memerlukan teknik ML yang lebih canggih. Pelbagai pendekatan telah muncul di pasaran apabila teknologi AI yang lebih maju telah berkembang. Teknik ini membantu mesin memahami kandungan data tidak berstruktur supaya ia boleh diakses dan dianalisis. Pendekatan ini adalah berdasarkan teknologi asas seperti pengecaman aksara optik (OCR), pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), dan pembelajaran diselia dan tanpa pengawasan.

Pengecaman Aksara Optik

Teknologi OCR mengecam aksara dalam dokumen atau imej, membolehkan mesin mengenal pasti huruf atau perkataan dalam dokumen yang ditaip, PDF, imej atau dokumen tulisan tangan. Teknologi ini matang tetapi menyediakan asas untuk keupayaan mesin untuk memahami bahasa manusia. Setelah mesin boleh mengenal pasti aksara, mereka boleh menukar teks ini menjadi makna supaya kandungan boleh ditandakan dengan betul. Teknik Pemprosesan Bahasa Semulajadi kemudiannya boleh digunakan untuk mengekstrak makna daripada data tidak berstruktur.

Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Model NLP adalah berdasarkan teknologi AI yang boleh memproses bahasa manusia. Pembelajaran mesin dan linguistik pengiraan membolehkan mesin memahami komunikasi kami supaya dokumen, fail audio dan komunikasi lain boleh ditanda dan disusun. Selama bertahun-tahun, pemprosesan bahasa semula jadi telah berkembang, menggabungkan teknik ML dan AI yang semakin canggih. Rangka kerja mudah telah berkembang menjadi model AI tanpa pengawasan pembelajaran mendalam yang mampu memahami maksud data tidak berstruktur.

Linguistik komputasi adalah nadi teknologi NLP kerana ia menyediakan rangka kerja untuk komputer memahami bahasa manusia. Analisis sintaksis, yang membantu mesin memahami makna berdasarkan cara perkataan disusun, adalah satu contoh. Analisis sentimen, yang membantu komputer memahami nada bahasa manusia, adalah satu lagi. Teknologi ini agak matang dan menyediakan asas untuk model pembelajaran mendalam yang lebih canggih yang boleh menangkap lebih banyak makna daripada data tidak berstruktur.

Pembelajaran diselia

Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) ialah tugas utama dalam melatih model NLP. Proses ini melibatkan mengenal pasti entiti yang telah ditetapkan dalam teks dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori tertentu. Istilah perubatan, nama, organisasi atau lokasi adalah kategori biasa. Untuk melatih model, manusia akan mencipta kategori dan peraturan tertentu di sekeliling mengelaskan entiti yang berbeza.

Klasifikasi Teks ialah tempat teks diberikan kategori tertentu yang dipratentukan. Perkataan tertentu boleh dikategorikan sebagai positif atau negatif, sebagai contoh. Dalam kes penggunaan tiket sokongan, perkataan dalam komunikasi pelanggan boleh diklasifikasikan sebagai sama ada maklum balas, aduan atau soalan, memberikan maklumat lanjut tentang sifat interaksi. Kandungan boleh dikategorikan menggunakan model pembelajaran mesin, peraturan yang ditentukan oleh manusia atau gabungan kedua-duanya. Dengan pendekatan berasaskan peraturan, peraturan menentukan cara teks dikelaskan. Sebagai contoh, logik yang mentakrifkan kekerapan kata kunci yang digunakan dalam dokumen akan menentukan cara ia diklasifikasikan. Pendekatan berasaskan ML menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengecam corak dalam teks dan mengklasifikasikan kandungan secara automatik. Menggabungkan kedua-dua teknik boleh membawa kepada penandaan yang lebih tepat, dan AI akhirnya boleh belajar untuk melabel teks tanpa bantuan.

Teknik dan Vektor pembelajaran tanpa pengawasan

Teknik pembelajaran AI telah muncul yang boleh memahami maksud teks tanpa bantuan manusia. Teknologi juga akan datang ke pasaran yang boleh mengubah makna ini menjadi nombor supaya ia boleh dicari oleh alat pertanyaan data tradisional yang digunakan untuk menganalisis data berstruktur.

Pemodelan topik ialah satu lagi teknik NLP di mana model AI yang tidak diselia boleh mengenal pasti kumpulan atau gugusan perkataan dalam badan teks. Model ini boleh mengetahui bahawa perkataan tertentu adalah perkara biasa dalam jenis dokumen tertentu. Satu contoh pemodelan topik ialah mengenal pasti perkataan yang biasa kepada kontrak atau invois dan melabelkannya dengan sewajarnya.

Graf kebergantungan akan mengenal pasti hubungan antara perkataan yang membolehkan model AI memahami makna teks dengan lebih baik. Ini termasuk hubungan tatabahasa antara perkataan dalam ayat bagaimana kata kerja berkaitan dengan kata nama, contohnya. Jenis perkaitan dalam bahasa ini menyediakan asas untuk analisis vektor, di mana perhubungan antara perkataan boleh dinyatakan sebagai vektor.

Vektor menjadikan semuanya berfungsi.

Pembenaman vektor ialah teknik yang menukar perkataan, ayat dan data tidak berstruktur lain kepada nombor yang boleh difahami oleh model pembelajaran mesin dan enjin pertanyaan. Ini membolehkan ML menganalisis teks dan mengklasifikasikan kandungan dengan sewajarnya.

Membenamkan vektor dalam pangkalan data juga membolehkan penganalisis membuat pertanyaan SQL yang kompleks untuk menarik dokumen, teks atau data berdasarkan makna dan konteksnya. Ini boleh mendayakan pertanyaan kompleks yang berkuasa yang menarik data daripada sumber berstruktur dan tidak berstruktur. Ia juga membolehkan carian semantik.

Mencari data vektor anda merentas semua stor data tidak berstruktur anda boleh menyusahkan dan tidak cekap. Metadata yang teratur boleh menyokong carian semantik dengan mengecilkan volum data yang perlu dicari. Metadata boleh menapis data untuk mengurangkan sumber yang diperlukan untuk mencari aset.

Strategi pengurusan metadata yang mantap boleh mengoptimumkan proses mencari makna dalam data tidak berstruktur. Memusatkan pengurusan metadata membolehkan data tidak berstruktur dan berstruktur diakses dari tempat yang sama. Metadata ini juga boleh menyokong katalog data pusat di mana penganalisis boleh mencari data berstruktur dan tidak berstruktur dengan lebih mudah.

Produk Data

Setelah data tidak berstruktur dilabelkan atau vektor terbenam dicipta, data boleh diakses menggunakan pertanyaan SQL dan set data boleh digabungkan dan diperkaya untuk menambah lebih banyak nilai perniagaan. Produk data ialah cara terbaik untuk membungkus data berstruktur dan tidak berstruktur untuk menjadikannya lebih bermanfaat kepada pemimpin perniagaan dan penganalisis.

Produk data boleh dibuat untuk menggabungkan data berstruktur yang kaya dengan data tidak berstruktur yang lebih kontekstual untuk memberikan cerapan yang lebih mendalam. Contohnya, data pasaran kewangan berstruktur dan data portfolio boleh digabungkan dengan kandungan tidak berstruktur seperti berita, penyata kewangan dan sentimen media sosial. Data ini kemudiannya boleh dimasukkan ke dalam model yang boleh menganalisis pemacu di sebalik turun naik nilai portfolio.

Data struktur dan tidak berstruktur juga boleh digunakan untuk meramalkan tingkah laku manusia. Produk data boleh dibina yang menggabungkan data jualan dengan analisis sentimen merentas platform media sosial untuk memahami cara perbualan pada platform sosial yang tertumpu pada jenama anda mungkin menjejaskan jualan.

Dalam tetapan penjagaan kesihatan, data ujian berstruktur boleh digabungkan dengan nota doktor untuk memberikan konteks yang lebih besar. Penyelesaian jenis ini juga membolehkan bilangan kes yang lebih besar dianalisis untuk mengenal pasti sambungan, korelasi dan arah aliran.

Penyelaras insurans berfungsi dengan sejumlah besar data tidak berstruktur berharga yang sukar diakses dan dianalisis secara berskala. Produk data boleh dibangunkan untuk menggabungkan data tidak berstruktur dan data berstruktur untuk menyokong ramalan yang lebih tepat yang membawa kepada penilaian risiko yang lebih baik. Contohnya, menggabungkan laporan medan pelaras dan nota dengan data struktur seperti jumlah tuntutan, lokasi kemalangan dan jenis kenderaan boleh digunakan untuk membantu mengenal pasti arah aliran dan corak yang boleh menyokong penilaian risiko yang lebih baik.

Bekerja dengan data tidak berstruktur dan AI tanpa pengawasan adalah rumit dan boleh mengakibatkan halusinasi atau hasil yang buruk. Produk data menggabungkan tadbir urus data dan penyeliaan manusia untuk memberikan pengawasan yang lebih besar. Pengeluar produk data boleh menilai keturunan data untuk lebih memahami model NLP asas dan pengguna produk data boleh memberikan maklum balas tentang kualiti hasil daripada analisis berdasarkan model data yang canggih ini.

Mesin akan terus menjadi lebih baik dalam memahami data tidak berstruktur, yang membawa kepada kes penggunaan baharu dan peluang perniagaan. Memantau model pembelajaran tanpa pengawasan akan diperlukan untuk mengurangkan risiko AI akan membuat kesilapan yang mahal.