Dados não estruturados com a pilha de dados moderna

A maior parte dos dados do mundo não é estruturada e os humanos são muito mais hábeis em processar esse tipo de informação do que as máquinas, mas não podemos fazê-lo ao mesmo tempo. escala. O advento da era da IA ​​está a mudar esta dicotomia à medida que as máquinas são ficando muito melhor em aprender como processar dados não estruturados. Desde o alvorecer da era digital, as máquinas têm sido mais capazes de gerenciar dados estruturados, mas com ML, modelos LLM revolucionários e IA generativa, dados não estruturados terão um papel muito mais significativo na forma como os seres humanos e máquinas trabalham juntas para compreender o mundo.

As empresas tornaram-se muito boas na captura e armazenamento de dados não estruturados. dados. De acordo com o Gartner, 80% a 90% dos dados empresariais não são estruturados. O quantidade de dados não estruturados também está crescendo consideravelmente mais rápido do que dados estruturados. Gerar valor comercial a partir desses dados é uma questão emergente oportunidade.

Dados estruturados versus não estruturados

Dados estruturados são dados bem organizados e definidos. Normalmente, é organizados em colunas e linhas com esquema que define o significado de cada um. Geralmente também é muito qualitativo e simples de analisar.

Os dados não estruturados são mais parecidos com os dados com os quais interagimos todos os dias. Isso é desorganizado, muito mais qualitativo e geralmente armazenado em seu formato nativo. Exemplos de dados não estruturados incluem,

• Mensagens de texto
• Postar nas redes sociais
• Imagens
• Documentos PDF

Dados semiestruturados são dados não estruturados com alguma estrutura ou tags adicionadas a ele, tornando-o mais fácil de organizar e analisar. Esses dados têm alguns estrutura, mas não segue a mesma estrutura de um relacional tradicional banco de dados. Arquivos CSV simples, arquivos criados usando linguagens de marcação como XML ou HTML e arquivos JSON são exemplos comuns de dados semiestruturados.

Desafios de dados não estruturados

Os dados não estruturados não podem ser pesquisados, filtrados, classificados ou manipulados de outra forma. Também é difícil encontrar e acessar dados não estruturados. Isso torna difícil usá-lo para tomadas de decisão valiosas em grande escala.

Os dispositivos digitais conectados que operam em todo o mundo estão a criar um fluxo interminável de dados não estruturados, que está a crescer exponencialmente. Dados como mensagens de texto, publicações em redes sociais, dados de sensores e arquivos de log contribuem para os 328 milhões de terabytes de dados criados todos os dias. Os dados não estruturados da Ritcher, como PDFs, arquivos de áudio e vídeo, também estão aumentando o dilúvio de dados não estruturados que poderiam ser analisados ​​para apoiar uma melhor tomada de decisão e modelos de melhor desempenho.

As empresas estão economizando cada vez mais dados não estruturados devido à queda nos custos de armazenamento, resultando em um conjunto muito maior de dados disponíveis. Ainda assim, o grande volume desses dados torna muito mais difícil encontrar valor. Esses desafios deixam dados valiosos sem uso e oportunidades para melhorar o desempenho dos negócios são perdidas.

Valor dos dados não estruturados

As maneiras pelas quais os líderes podem gerar valor a partir de dados não estruturados para melhorar as operações são infinitas e não quantificáveis. Os dados não estruturados podem fornecer informações valiosas sobre o comportamento do cliente e as tendências do mercado, por exemplo. A análise de postagens em mídias sociais criadas por segmentos específicos de clientes pode fornecer aos profissionais de marketing insights sobre como eles veem sua marca ou em quais tópicos os clientes estão interessados. Esse tipo de análise pode ajudar os gerentes de produto a identificar tendências antecipadamente e identificar oportunidades para novos produtos.

A análise sofisticada das comunicações externas pode medir como os clientes estão se sentindo. A análise de sentimento pode medir se um cliente está tendo uma experiência positiva ou negativa com sua empresa, analisando e-mails ou envolvimento com agentes de atendimento ao cliente.

Essas técnicas também podem rastrear sentimentos em e-mails e comunicações internas para compreender a mentalidade dos funcionários. Essas informações podem ajudar a prevenir o esgotamento e a queda no moral e na produtividade. Os gestores podem dar pausas às suas equipes quando a análise de sentimento detecta uma tendência negativa. Quando os funcionários sentem que seus empregadores se preocupam com eles e entendem quando precisam de uma pausa, surgirá uma cultura corporativa mais forte que impulsionará o crescimento.

A análise rápida de uma variedade de comunicações também pode ajudar a identificar fraudes. Ao analisar postagens em mídias sociais, e-mails e transcrições de chamadas de atendimento ao cliente, modelos sofisticados podem identificar dados fraudulentos. A análise desses dados por IA pode detectar inconsistências nas comunicações que podem sinalizar fabricações.

A capacidade dos computadores de analisar documentos pode proporcionar ganhos significativos de produtividade. Ao analisar uma base de dados de documentos legais, as organizações podem medir de forma eficiente a sua exposição a litígios. Armazenar, recuperar e analisar dados financeiros de registros regulatórios também pode ajudar a economizar muitas horas de trabalho dos analistas financeiros.

O processamento de documentos comerciais de sistemas legados também pode ser simplificado usando processamento de dados não estruturados. Embora a tecnologia esteja sempre avançando, nem todas as empresas acompanham o ritmo, mas as empresas mais avançadas ainda precisam trabalhar com ela. Sistemas que podem processar e armazenar registros de manutenção baseados em documentos, faturas ou outros documentos importantes podem aumentar a produtividade e analisar tendências.

Soluções

A chave para gerenciar e processar dados não estruturados é construir estruturas em torno deles para transformá-los em dados semiestruturados. As estratégias de marcação estão evoluindo para tornar os dados não estruturados mais detectáveis ​​e gerenciáveis. A pesquisa eficiente de grandes quantidades de dados não estruturados no mundo em sua forma bruta ainda está evoluindo, mas a pesquisa de metadados ou dados sobre os dados está muito mais estabelecida.

Com uma forte estratégia de metadados e plataforma de gerenciamento, você pode encontrar e acessar dados não estruturados usando consultas SQL. Os scripts SQL podem acessar dados fazendo referência a metadados básicos, como ID do documento, carimbo de data/hora, autores e categoria do documento. Isso é útil, mas não diz muito sobre o conteúdo dos dados não estruturados ou o que eles significam. Para extrair mais insights do conteúdo dos seus dados não estruturados, você precisa enriquecer seus metadados. A marcação de dados é uma maneira de fazer isso.

Os dados podem ser marcados manualmente ou processos automatizados podem ser criados para rotular os dados. Abordagens puramente manuais são muito mais propensas a erros, mais lentas e não escalam bem. Normalmente, um administrador de dados liderará um processo de marcação manual para estabelecer e manter um conjunto de padrões de marcação de dados, colocando um fardo enorme em uma posição já desafiadora.

As limitações da marcação manual estão criando oportunidades para agilizar o processo com marcação assistida por IA. As tags são aprovadas manualmente com esta abordagem, mas um assistente de IA irá sugerir como os dados devem ser marcados ou classificados, tornando o trabalho muito menos demorado. Um exemplo seria um bot de IA reconhecendo um número ou endereço de segurança social enquanto um administrador de dados classifica os dados, e o bot sugere que esses dados devem ser classificados como informações confidenciais.

Automatizando a marcação de dados

Automatizar mais processos de marcação de dados requer técnicas de ML mais sofisticadas. Múltiplas abordagens surgiram no mercado à medida que a tecnologia de IA mais avançada evoluiu. Essas técnicas ajudam as máquinas a compreender o conteúdo dos dados não estruturados para que possam ser acessados ​​e analisados. Essas abordagens são baseadas em tecnologias fundamentais, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizagem supervisionada e não supervisionada.

Reconhecimento óptico de caracteres

A tecnologia OCR reconhece caracteres dentro de um documento ou imagem, permitindo que as máquinas identifiquem letras ou palavras em documentos digitados, PDFs, imagens ou documentos manuscritos. Esta tecnologia está madura, mas fornece a base para a capacidade das máquinas de compreender a linguagem humana. Depois que as máquinas conseguem identificar os caracteres, elas podem transformar esse texto em significado para que o conteúdo possa ser marcado corretamente. As técnicas de processamento de linguagem natural podem então ser usadas para extrair significado de dados não estruturados.

Processamento de Linguagem Natural

Os modelos de PNL são baseados em tecnologia de IA que pode processar a linguagem humana. O aprendizado de máquina e a linguística computacional permitem que as máquinas compreendam nossas comunicações para que documentos, arquivos de áudio e outras comunicações possam ser etiquetados e organizados. Ao longo dos anos, o processamento de linguagem natural evoluiu, incorporando técnicas cada vez mais sofisticadas de ML e IA. Estruturas simples evoluíram para modelos de IA não supervisionados de aprendizado profundo que são capazes de compreender o significado de dados não estruturados.

A linguística computacional está no centro da tecnologia da PNL porque fornece a estrutura para que os computadores entendam a linguagem humana. A análise sintática, que ajuda as máquinas a compreender o significado com base na forma como as palavras são organizadas, é um exemplo. A análise de sentimentos, que ajuda os computadores a compreender o tom da linguagem humana, é outra. Estas tecnologias são relativamente maduras e fornecem a base para modelos de aprendizagem profunda mais sofisticados que podem capturar mais significado de dados não estruturados.

Aprendizagem supervisionada

O reconhecimento de entidade nomeada (NER) é uma tarefa central no treinamento de modelos de PNL. O processo envolve identificar entidades predefinidas no texto e classificá-las em uma categoria específica. Termos médicos, nomes, organizações ou locais são categorias comuns. Para treinar o modelo, os humanos criarão categorias e regras específicas para classificar diferentes entidades.

Classificação de texto é onde o texto recebe uma categoria predefinida específica. Certas palavras podem ser categorizadas como positivas ou negativas, por exemplo. Em um caso de uso de ticket de suporte, as palavras em uma comunicação com o cliente podem ser classificadas como feedback, reclamação ou pergunta, fornecendo mais informações sobre a natureza da interação. O conteúdo pode ser categorizado usando modelos de aprendizado de máquina, regras definidas por humanos ou uma combinação de ambos. Com uma abordagem baseada em regras, as regras definem como o texto é classificado. Por exemplo, a lógica que define a frequência das palavras-chave usadas em um documento ditará como ele será classificado. Uma abordagem baseada em ML usa modelos de aprendizado de máquina para reconhecer padrões no texto e classificar automaticamente o conteúdo. A combinação de ambas as técnicas pode levar a uma marcação ainda mais precisa, e a IA pode eventualmente aprender a rotular o texto sem ajuda.

Técnicas e vetores de aprendizagem não supervisionada

Surgiram técnicas de aprendizagem de IA que podem compreender o significado do texto sem a ajuda de um ser humano. Também está chegando ao mercado uma tecnologia que pode transformar esse significado em números para que possa ser pesquisado por ferramentas tradicionais de consulta de dados usadas para analisar dados estruturados.

A modelagem de tópicos é outra técnica de PNL em que um modelo de IA não supervisionado pode identificar um grupo ou agrupamento de palavras em um corpo de texto. O modelo pode aprender que certas palavras são comuns em determinados tipos de documentos. Um exemplo de modelagem de tópicos é identificar palavras comuns a um contrato ou fatura e rotulá-las de acordo.

Os gráficos de dependência identificarão relações entre palavras que permitem aos modelos de IA compreender melhor o significado do texto. Isso inclui relações gramaticais entre palavras em uma frase, como um verbo se relaciona com um substantivo, por exemplo. Esses tipos de associações na linguagem fornecem a base para a análise vetorial, onde as relações entre palavras podem ser expressas como vetores.

Os vetores fazem tudo funcionar.

A incorporação de vetores é uma técnica que converte palavras, frases e outros dados não estruturados em números que podem ser compreendidos por modelos de aprendizado de máquina e mecanismos de consulta. Isso permite que o ML analise o texto e classifique o conteúdo de forma adequada.

A incorporação de vetores em bancos de dados também permite que os analistas criem consultas SQL complexas para extrair documentos, textos ou dados com base em seu significado e contexto. Isso pode permitir consultas poderosas e complexas que extraem dados de fontes estruturadas e não estruturadas. Também permite a pesquisa semântica.

Pesquisar dados vetoriais em todos os seus armazenamentos de dados não estruturados pode ser complicado e ineficiente. Metadados bem organizados podem oferecer suporte à pesquisa semântica, restringindo o volume de dados necessários para pesquisa. Os metadados podem filtrar dados para reduzir os recursos necessários para procurar ativos.

Uma estratégia robusta de gerenciamento de metadados pode otimizar o processo de busca de significado em dados não estruturados. A centralização do gerenciamento de metadados permite que dados estruturados e não estruturados sejam acessados ​​no mesmo local. Esses metadados também podem dar suporte a catálogos de dados centrais onde os analistas podem encontrar mais facilmente dados estruturados e não estruturados.

Produtos de dados

Depois que os dados não estruturados são rotulados ou os vetores incorporados são criados, os dados podem ser acessados ​​usando consultas SQL e os conjuntos de dados podem ser mesclados e enriquecidos para agregar mais valor comercial. O produto de dados é uma excelente forma de empacotar dados estruturados e não estruturados para torná-los mais benéficos para líderes empresariais e analistas.

Os produtos de dados podem ser criados para mesclar dados estruturados ricos com dados não estruturados mais contextuais para fornecer insights mais profundos. Por exemplo, dados estruturados do mercado financeiro e dados de portfólio podem ser mesclados com conteúdo não estruturado, como notícias, demonstrações financeiras e sentimentos de mídia social. Esses dados podem então ser inseridos em um modelo que pode analisar os fatores por trás das flutuações do valor do portfólio.

Dados estruturais e não estruturados também podem ser utilizados para prever o comportamento humano. Podem ser criados produtos de dados que combinem dados de vendas com análise de sentimento em plataformas de mídia social para entender como as conversas em plataformas sociais focadas em sua marca podem estar afetando as vendas.

Em ambientes de saúde, os dados de testes estruturados podem ser combinados com anotações médicas para fornecer maior contexto. Esse tipo de solução também permite analisar um número muito maior de casos para identificar conexões, correlações e tendências.

Os avaliadores de seguros trabalham com quantidades substanciais de dados não estruturados valiosos que são difíceis de acessar e analisar em grande escala. Os produtos de dados podem ser desenvolvidos para combinar dados não estruturados e dados estruturados para apoiar previsões mais precisas, levando a melhores avaliações de risco. Por exemplo, a combinação de relatórios e notas de campo dos avaliadores com dados estruturais, como valores de sinistros, locais de acidentes e tipo de veículo, pode ser usada para ajudar a identificar tendências e padrões que podem apoiar uma melhor avaliação de riscos.

Trabalhar com dados não estruturados e IA não supervisionada é complicado e pode resultar em alucinações ou resultados ruins. Os produtos de dados incorporam governança de dados e supervisão humana para proporcionar maior supervisão. Os produtores de produtos de dados podem avaliar a linhagem de dados para compreender melhor os modelos de PNL subjacentes e os consumidores de produtos de dados podem fornecer feedback sobre a qualidade dos resultados da análise com base nesses modelos de dados sofisticados.

As máquinas continuarão a compreender melhor os dados não estruturados, levando a novos casos de uso e oportunidades de negócios. Será necessário monitorar modelos de aprendizagem não supervisionados para reduzir o risco de a IA cometer erros dispendiosos.