Ние събираме данни както никога досега и до 2025 г. около 80% от тези данни ще бъдат неструктурирани. Извличането на данни помага за оформянето на тези данни и фирмите трябва да инвестират в анализ на неструктуриран текст, за да получат вътрешна информация за тяхното представяне, клиенти, пазарни тенденции и т.н.
Неструктурираните данни са неорганизираните и разпръснати парчета информация, достъпни за бизнеса, но които не могат да бъдат използвани от програма или лесно разбрани от хората. Тези данни се дефинират от модел на данни и не съответстват на предварително дефинирана структура. Извличането на данни ни позволява да сортираме и обработваме големи набори от данни, за да намерим модели, които помагат на бизнеса да получи отговори и да разреши проблеми.
Предизвикателства при анализа на неструктуриран текст
Данните се събират в различни форми и източници, включително имейли, социални медии, генерирано от потребителите съдържание, форуми, статии, новини и какво ли още не. Като се има предвид голямото количество данни, фирмите вероятно ще пренебрегнат обработката им поради времеви ограничения и бюджетни предизвикателства. Ето някои ключови предизвикателства при извличането на данни на неструктурирани данни:
Естество на данните
Тъй като няма определена структура, познаването на естеството на данните е голямо предизвикателство. Това прави намирането на прозрения още по-трудно и сложно, което се превръща в голяма пречка за бизнеса да започне да обработва, тъй като няма посока, която да следва.
Системни и технологични изисквания
Неструктурираните данни не могат да бъдат анализирани със съществуващите системи, бази данни и инструменти. Следователно бизнесът се нуждае от висококапацитетни и специално проектирани системи за извличане, локализиране и анализ на неструктурирани данни.
Обработка на естествен език (NLP)
Текстовият анализ на неструктурирани данни изисква NLP техники, като анализ на настроението, моделиране на теми и разпознаване на именувани обекти (NER). Тези системи изискват технически опит и усъвършенствани машини за големи набори от данни.
Техники за предварителна обработка при извличане на данни
Предварителната обработка на данни включва почистване, трансформиране и интегриране на данни, преди да бъдат изпратени за анализ. Използвайки следните техники, анализаторите подобряват качеството на данните за лесно извличане на данни.
Почистване на текст
токанизация
Маркиране на част от речта
Разпознаване на именуван обект (NER)
Преглед на процеса на копаене на текст
Извличането на текст включва изпълнение стъпка по стъпка на задача за разкриване на полезна информация от неструктуриран текст и данни. В рамките на този процес ние използваме изкуствен интелект, машинно обучение и НЛП за извличане на полезна информация.
- Предварителна обработка: Про-обработката на текст включва поредица от различни задачи, включително почистване на текст (премахване на ненужна информация), токенизиране (разделяне на текста на по-малки части), филтриране (премахване на неуместна информация), корен (идентифициране на основната форма на думите) и лематизация (реорганизиране на думата до нейната оригинална езикова форма).
- Избор на функция: Изборът на характеристики включва извличане на най-подходящите характеристики от набор от данни. Особено използвана в машинното обучение, тази стъпка включва също класификация на данни, регресия и групиране.
- Трансформация на текст: Използване на един от двата модела, Bag of Words или Vector Space Model с избор на характеристики, за генериране на характеристики (идентификация) на сходство в набора от данни.
- Извличане на данни: В крайна сметка с помощта на различни приложими техники и подходи се извличат данни, които след това се използват за по-нататъшен анализ.
С извлечените данни фирмите могат да обучават AI модели с помощ при OCR обработка. В резултат на това те могат да използват автентична информация, за да получат точни прозрения.
Ключови приложения на текстовото копаене
Обратна връзка с клиентите
Бизнесите могат да разберат по-добре своите клиенти чрез анализиране на тенденции и данни, извлечени от генерирани от потребителите данни, публикации в социални медии, туитове и заявки за поддръжка на клиенти. Използвайки тази информация, те могат да създават по-добри продукти и да предоставят по-добри решения.
Мониторинг на марката
Тъй като техниките за извличане на данни могат да помогнат за извличане и извличане на данни от различни източници, това може да помогне на марките да знаят какво казват клиентите им. Използвайки това, те могат да прилагат стратегии за наблюдение на марката и управление на репутацията на марката. В резултат на това марките могат да прилагат техники за контрол на щетите, за да спасят репутацията си.
Откриване на измами
Тъй като извличането на данни може да помогне за извличането на дълбоко вкоренена информация, включително финансов анализ, история на транзакциите и застрахователни искове, фирмите могат да определят измамни дейности. Това помага за предотвратяване на нежелани загуби и им дава достатъчно време да спасят репутацията си.
Препоръка за съдържание
С разбиране на данните, извлечени от различни източници, фирмите могат да ги използват, за да предоставят персонализирани препоръки на своите клиенти. Персонализирането играе важна роля за увеличаване на бизнес приходите и клиентското изживяване.
Прозрения за производството
Когато прозренията на клиентите могат да се използват за познаване на техните предпочитания, същите могат да се използват за подобряване на производствените процеси. Като вземат предвид прегледите на потребителския опит и обратната връзка, производителите могат да внедрят механизми за подобряване на продукта и да променят производствения процес.
Филтриране на имейл
Извличането на данни при филтрирането на имейли помага да се прави разлика между спам, злонамерено съдържание и истински съобщения. Вземайки тази информация, фирмите могат да се защитят от кибератаки и да обучат своите служители и клиенти да избягват ангажирането с определени видове имейли.
Конкурентен маркетингов анализ
Когато извличането на данни може да помогне на компаниите да научат много за себе си и своите клиенти, то може също така да хвърли светлина върху техните конкуренти. Те могат да анализират активността на профилите на конкурентите в социалните медии, ефективността на уебсайта и всяка друга информация, налична в мрежата. Тук отново те могат да идентифицират тенденции и прозрения, като в същото време използват тази информация, за да изградят своите маркетингови стратегии.
Заключение
Извличането на данни от неструктуриран текст ще се превърне в основна практика, докато напредваме в свят с интензивно използване на данни. Бизнесът ще иска да открие нови тенденции и прозрения, за да създаде по-добри продукти и да подобри изживяването на клиентите. Там, където оперативните и разходните предизвикателства са най-важни днес, те могат да бъдат овладени с широкомащабно внедряване на техники за извличане на данни. Shaip има опит в събирането, извличането и анотирането на данни, като помага на бизнеса да разбере по-добре своите клиенти, пазари и продукти. Ние помагаме фирмите подобряват извличането на OCR данни и колекция с предварително обучени AI модели, осигуряващи впечатляваща дигитализация. Свържете се с нас, за да научите как можем да ви помогнем да обработите и разчистите неструктурираните данни.
