Modernisierung der unstrukturierten Datenverarbeitung mit KI

KI-Integration in die Datenanalyse und Verarbeitung ist ein natürlicher Fortschritt für eine Branche, die durch schnelle Innovation und Wachstum gekennzeichnet ist. Der Markt für Big-Data-Analysen bewegt sich in Richtung einer erwarteten Bewertung von 655 Milliarden Dollar In den nächsten fünf Jahren werden unstrukturierte Datenverarbeitungstools für einen großen Teil dieses Umsatzes verantwortlich sein. 

Mit technologischen Fortschritten und der Integration von KI ermöglichen diese Tools Unternehmen, riesige, bisher ungenutzte Datenbestände zu nutzen. 

In diesem Blog wird erörtert, wie sich die Datenverarbeitung entwickelt hat, die unstrukturierte Datenverarbeitung untersuchen und die Rolle von hervorheben AsteraDie KI-gesteuerten Lösungen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit unstrukturierten Daten umgehen. 

Unstrukturierte Daten und ihre einzigartigen Herausforderungen 

Dedizierte unstrukturierte Datenverarbeitungslösungen haben in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen, aber viele Unternehmen haben aufgrund ihrer einzigartigen Natur und Funktionen immer noch Schwierigkeiten, diese Ressource vollständig zu nutzen. 

Unstrukturierte Daten repräsentieren etwa 80 bis 90 Prozent aller neuen Unternehmensdaten. Es umfasst eine Vielzahl von Formaten, weist keine vordefinierte Struktur auf und ist typischerweise komplex und heterogen. Diese Eigenschaften machen unstrukturierte Daten für generische Lösungen und standardisierte Datenverarbeitungsmethoden ungeeignet. 

Modernisierung der unstrukturierten Datenverarbeitung 

KI wird zunehmend in Datenverwaltungs- und -verarbeitungsplattformen integriert. Es kann auch die häufigsten Probleme mit unstrukturierten Daten lösen. Wenn Unternehmen KI-gesteuerte Tools zur Modernisierung ihrer unstrukturierten Datenverarbeitungsmethoden nutzen, profitieren sie in dreierlei Hinsicht: 

1. Umfangreichere Einblicke: Die wertvollen Erkenntnisse aus der Analyse unstrukturierter Daten können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wenn verschiedene Arten von Datenquellen zusammengestellt und analysiert werden, sind die Ergebnisse umfassender und zeichnen ein detaillierteres Bild.
   Wenn Sie beispielsweise die Käufe, Bewertungen und Anrufaufzeichnungen eines Kunden mit Supportmitarbeitern – alle in unterschiedlichen Formaten – analysieren, erfahren Sie mehr über den Kunden als nur ein Blick auf die Kaufhistorie des Kunden.
    
2. Effektivere Entscheidungsfindung: Bessere Erkenntnisse führen zu besseren Entscheidungen. Mithilfe unstrukturierter Daten kann die Unternehmensleitung Markttrends genauer vorhersagen, Kundenpräferenzen verstehen, betriebliche Lücken erkennen und potenzielle Risikofaktoren identifizieren. Zusammen können diese Faktoren zu einer fundierteren Strategieentwicklung und Richtungsvorgabe beitragen und so dazu beitragen, die Position eines Unternehmens in seiner Branche zu sichern.
    
3. Verbesserte Personalisierung: Je besser ein Unternehmen seine Kunden versteht, desto besser kann es auf deren Bedürfnisse eingehen. Mit einem ausgeprägten Bewusstsein für das Kundenverhalten können Unternehmen daran arbeiten, die Kundenzufriedenheit durch personalisierte Dienstleistungen, Produkte und Marketingmaßnahmen zu steigern. Auf diese Weise verbessern unstrukturierte Daten die Art und Weise, wie ein Unternehmen seine primäre Aufgabe, seine Kunden zu bedienen, wahrnimmt. 

Durch die Bereitstellung aussagekräftiger Erkenntnisse unterstützen unstrukturierte Daten ein Unternehmen dabei, auf Makro- und Mikroebene bessere Leistungen zu erbringen.

Fünf Anwendungen von KI in Unstrukturierte Datenverarbeitung

1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): 

NLP-Techniken können auf unstrukturierte textbasierte Datensätze implementiert werden um die Erkennung, Zusammenfassung und Themenmodellierung benannter Entitäten zu ermöglichen. 

Weitere NLP-Anwendungen umfassen KI-gestützte Sprachübersetzungslösungen und Textgenerierungsplattformen. 

2. Computersehen

KI-Modelle können Bilder analysieren und die darin enthaltenen Muster, Szenen und Objekte klassifizieren. Dies erleichtert Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildmarkierung. KI-Algorithmen können auf ähnliche Weise Videoinhalte analysieren und so die Datenextraktion aus Videostreams ermöglichen. 

3. Maschinelles Lernen (ML) 

Ein ML-Algorithmus identifiziert Muster, Ausreißer und Trends in unstrukturierten DatenSets. Es kann auch potenzielle Ergebnisse vorhersagen, indem es historische Daten und entscheidende Faktoren wie Markttrends, Kundenverhalten und Verkäufe überprüft. 

4. Kontextuelles Verständnis 

Anstatt unstrukturierte Daten im luftleeren Raum zu analysieren, können KI-Modelle eine kontextbezogene Interpretation durchführen. Sie können zusätzliche Faktoren wie Standort, Benutzerverhalten und Browsing-Muster einbeziehen, um ein differenzierteres Verständnis zu ermöglichen. 

5. Extraktionsvorlagen

Vorlagenbasierte Extraktion ermöglicht es Unternehmen, unstrukturierte Daten aus großen Dokumentenmengen zu erfassen. Die manuelle Erstellung von Vorlagen kann zeitaufwändig und kompliziert sein und Benutzer dazu zwingen, ihre erforderliche Extraktionsvorlage zu erstellen, zu testen und dann zu verwenden.  

KI-gestützte Tools vereinfachen und beschleunigen den Prozess der Vorlagenerstellung und verkürzen so die Zeit, die Unternehmen für die Implementierung der automatisierten Extraktion unstrukturierter Daten benötigen. 

Vorteile der KI-gestützten unstrukturierten Datenverarbeitung 

Unternehmen, die die KI-basierte Verarbeitung unstrukturierter Daten aktiv in ihre Arbeitsabläufe integrieren, können in mehrfacher Hinsicht davon profitieren: 

• Erhöhte Effizienz 

KI-Algorithmen verarbeiten unstrukturierte Daten schneller als Menschen. Dadurch kann ein Unternehmen unstrukturierte Daten in einem Bruchteil der Zeit analysieren, die manuelle Prozesse erfordern würden. 

• Größere Genauigkeit 

KI-Modelle können analytische Aufgaben ausführen und dabei ein hohes Maß an Genauigkeit beibehalten. Unabhängig von der Komplexität der Daten ist das Fehlerrisiko minimal und die Ergebnisse zuverlässig. 

• Flexibilität 

Mithilfe maschineller Lerntechniken können KI-Modelle durch Feedback und neue Daten lernen und sich selbst verbessern, um die Zuverlässigkeit in dynamischen Umgebungen aufrechtzuerhalten. 

• Innovation und Entwicklung 

KI bietet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, über den Tellerrand zu schauen und innovative Lösungen zu entwickeln. Da noch so viel Potenzial ungenutzt bleibt, kann KI Unternehmen dazu bringen, neue Ansätze für den Umgang mit datenbezogenen Herausforderungen auszuprobieren. 

Minimierung der allgemeinen Risiken, die mit einer übermäßigen Abhängigkeit von KI verbunden sind 

Wie jede neue Technologie birgt KI in der unstrukturierten Datenverarbeitung gewisse Risiken. Eine Organisation kann diese Risiken jedoch mit den richtigen Systemen mindern. Hier zwei Beispiele: 

1. Nichtdeterministische Ergebnisse 

KI-Modelle behalten die meiste Zeit eine hohe Genauigkeit bei. Aufgrund ihres probabilistischen Charakters kann es jedoch Fälle geben, in denen diese Modelle in ihren Empfehlungen oder Lösungen nicht so genau sind.  

Um einem potenziellen Mangel an Genauigkeit entgegenzuwirken, können Unternehmen KI bereits in der Entwurfsphase implementieren, wenn manuelle Eingriffe einfacher sind, und Fehler können schnell behoben werden. Im Gegensatz dazu sind Fehler während der Laufzeit eines vollautomatischen KI-Modells schwieriger zu erkennen. 

2. Mangelnde Erklärbarkeit 

Es kann verlockend sein, KI übermäßig als Allheilmittel für jedes Problem mit unstrukturierten Daten zu verwenden, mit dem ein Unternehmen konfrontiert ist. Durch die einfache Generierung einer Lösung kann KI die Erklärbarkeit beeinträchtigen, die für das Verständnis der Lösung eines Problems und der damit verbundenen Schritte unerlässlich ist. 

Um dem entgegenzuwirken, können Unternehmen der KI eine spezifische Rolle in ihren unstrukturierten Datenverarbeitungsmethoden zuordnen. Mit einem klar definierten Problem und klaren Erwartungen an das Ergebnis lassen sich KI-Lösungen einfacher überprüfen, dokumentieren und erklären. 

Ultraschall AsteraDie KI-gesteuerten Lösungen von können helfen 

Astera nutzt zur Beschleunigung eine Kombination aus KI und vorlagenbasierten Extraktionsprozessen unstrukturierte Datenverarbeitung.  

Benutzer können unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen extrahieren, bereinigen, vorbereiten und zur weiteren Verwendung an ihre angegebenen nachgelagerten Ziele exportieren. Sie können ihre Arbeitsabläufe so automatisieren, dass sie zu bestimmten Zeiten oder bei Erfüllung bestimmter Bedingungen ausgeführt werden. 

Das Beste ist, dass sie all dies tun können, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Das Ergebnis ist eine nahtloser, problemloser Prozess für die Verarbeitung und Verwaltung unstrukturierter Daten. 

At AsteraUnser Ziel ist es nicht nur, Datenoperationen zu demokratisieren und zu vereinfachen. Darüber hinaus ermöglichen wir unseren Kunden, ihre Datenmanagementanforderungen durch strategische KI-Integration zu erfüllen.

Erfahren Sie von unserem COO Jay Mishra mehr über die Schnittstelle zwischen KI und Datenmanagement und wie sich seiner Meinung nach die Entwicklung in diesem Sektor entwickelt. Schauen Sie sich seine an EM360-Podcast Folge heute! Es ist auch verfügbar auf Spotify, Google Podcasts und Apple Podcasts.