Modernización del procesamiento de datos no estructurados con IA

La integración de la IA en análisis de datos y el procesamiento es una progresión natural para una industria marcada por una rápida innovación y crecimiento. El mercado de análisis de big data avanza hacia una valoración esperada de 655 millones de dólares en los próximos cinco años, y las herramientas de procesamiento de datos no estructurados serán responsables de una parte importante de estos ingresos. 

Con los avances tecnológicos y la incorporación de la IA, estas herramientas permiten a las organizaciones dar sentido a vastos almacenes de datos que antes no habían sido explotados. 

Este blog discutirá cómo ha evolucionado el procesamiento de datos, examinará el procesamiento de datos no estructurados y resaltará el papel de AsteraLas soluciones impulsadas por IA para transformar la forma en que las empresas manejan datos no estructurados. 

Datos no estructurados y sus desafíos únicos 

Las soluciones dedicadas de procesamiento de datos no estructurados han ganado terreno recientemente, pero muchas organizaciones todavía tienen dificultades para aprovechar al máximo este recurso debido a su naturaleza y características únicas. 

Los datos no estructurados representan alrededor del 80 al 90 por ciento de todos los datos empresariales nuevos. Comprende una variedad de formatos, carece de una estructura predefinida y suele ser complejo y heterogéneo. Estas características hacen que los datos no estructurados sean inadecuados para soluciones genéricas y métodos de procesamiento de datos estandarizados. 

Modernización del procesamiento de datos no estructurados 

La IA se está integrando cada vez más en las plataformas de procesamiento y gestión de datos. También puede resolver los problemas de datos no estructurados más comunes. Cuando las empresas aprovechan las herramientas basadas en IA para modernizar sus métodos de procesamiento de datos no estructurados, se benefician de tres maneras clave: 

1. Información más rica: Los valiosos conocimientos obtenidos al analizar datos no estructurados pueden brindar a las empresas una ventaja competitiva. Cuando se recopilan y analizan diferentes tipos de fuentes de datos, los resultados son más completos y ofrecen una imagen más detallada.
   Por ejemplo, analizar las compras, reseñas y grabaciones de llamadas de un cliente con el personal de soporte (todo en diferentes formatos) revelará más sobre ellos que simplemente mirar el historial de compras del cliente.
    
2. Toma de decisiones más eficaz: Mejores conocimientos conducen a mejores decisiones. Al trabajar con datos no estructurados, el liderazgo organizacional puede predecir las tendencias del mercado con mayor precisión, comprender las preferencias de los clientes, reconocer brechas operativas e identificar posibles factores de riesgo. Juntos, estos factores pueden contribuir a una formulación de estrategias y un establecimiento de direcciones mejor informados, lo que ayuda a asegurar la posición de una organización en su industria.
    
3. Personalización mejorada: Cuanto más profundo sea el conocimiento que una organización tenga de sus clientes, mejor podrá satisfacer sus necesidades. Con una gran conciencia del comportamiento del cliente, las organizaciones pueden trabajar para aumentar la satisfacción del cliente a través de servicios, productos y esfuerzos de marketing personalizados. De esta manera, los datos no estructurados mejoran la forma en que una empresa ejecuta su función principal de atender a sus clientes. 

Al proporcionar información valiosa, los datos no estructurados ayudan a una empresa a tener un mejor desempeño en los niveles macro y micro.

Cinco aplicaciones de la IA en Procesamiento de datos no estructurados

1. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): 

Las técnicas de PNL se pueden implementar en conjuntos de datos basados ​​en texto no estructurados para habilitar el reconocimiento de entidades nombradas, el resumen y el modelado de temas. 

Otras aplicaciones de PNL incluyen soluciones de traducción de idiomas impulsadas por inteligencia artificial y plataformas de generación de texto. 

2. Visión por computadora

Los modelos de IA pueden analizar imágenes y clasificar los patrones, escenas y objetos que contienen. Esto facilita aplicaciones como el reconocimiento facial, la detección de objetos y el etiquetado de imágenes. Los algoritmos de IA pueden analizar de manera similar el contenido de video, permitiendo la extracción de datos de las transmisiones de video. 

3. Aprendizaje automático (ML) 

Un algoritmo de aprendizaje automático identifica patrones, valores atípicos y tendencias en datos no estructuradosconjuntos. También puede predecir resultados potenciales revisando datos históricos y factores cruciales como las tendencias del mercado, el comportamiento del cliente y las ventas. 

4. Comprensión contextual 

En lugar de analizar datos no estructurados en el vacío, los modelos de IA pueden realizar una interpretación contextual. Pueden incorporar factores adicionales como la ubicación, el comportamiento del usuario y los patrones de navegación para proporcionar una comprensión más matizada. 

5. Plantillas de extracción

Extracción basada en plantillas permite a las organizaciones capturar datos no estructurados de grandes volúmenes de documentos. La creación manual de plantillas puede llevar mucho tiempo y ser complicada, lo que obliga a los usuarios a crear, probar y luego utilizar la plantilla de extracción requerida.  

Las herramientas impulsadas por IA simplifican y aceleran el proceso de creación de plantillas, reduciendo el tiempo que les lleva a las empresas implementar la extracción automatizada de datos no estructurados. 

Ventajas del procesamiento de datos no estructurados impulsado por IA 

Las organizaciones que incorporan activamente el procesamiento de datos no estructurados basado en IA en sus flujos de trabajo pueden beneficiarse de múltiples maneras: 

• Eficiencia incrementada 

Los algoritmos de IA procesan datos no estructurados más rápidamente que los humanos. Esto permite a una empresa analizar datos no estructurados en una fracción del tiempo que llevarían los procesos manuales. 

• Mayor precisión 

Los modelos de IA pueden realizar tareas analíticas manteniendo un alto grado de precisión. Independientemente de la complejidad de los datos, el riesgo de errores es mínimo y los resultados son fiables. 

• Adaptabilidad 

Utilizando técnicas de aprendizaje automático, los modelos de IA pueden aprender y automejorarse a través de comentarios y nuevos datos para mantener la confiabilidad en entornos dinámicos. 

• Innovación y desarrollo 

La IA ofrece muchas oportunidades para que las empresas piensen de manera innovadora y desarrollen soluciones innovadoras. Con tanto potencial aún sin explotar, la IA puede impulsar a las empresas a probar nuevos enfoques para abordar los desafíos relacionados con los datos. 

Minimizar los riesgos comunes asociados con la dependencia excesiva de la IA 

Como ocurre con todas las tecnologías nuevas, la IA en el procesamiento de datos no estructurados conlleva ciertos riesgos. Sin embargo, una organización puede mitigar estos riesgos si cuenta con los sistemas adecuados. Aquí hay dos ejemplos: 

1. Resultados no deterministas 

Los modelos de IA mantienen una gran precisión la mayor parte del tiempo. Sin embargo, debido a su naturaleza probabilística, puede haber casos en los que estos modelos no sean tan precisos en sus recomendaciones o soluciones.  

Para contrarrestar una posible falta de precisión, las organizaciones pueden implementar IA durante la etapa de diseño, cuando la intervención manual es más fácil., y los errores pueden rectificarse rápidamente. Por el contrario, los errores durante el tiempo de ejecución de un modelo de IA totalmente automatizado son más difíciles de detectar. 

2. Falta de explicabilidad 

Puede resultar tentador abusar de la IA como solución general para cada problema de datos no estructurados que enfrenta una organización. Simplemente generando una solución, la IA puede eliminar la explicabilidad, lo cual es esencial para comprender cómo se resuelve un problema y los pasos a seguir. 

Para contrarrestar esto, las empresas pueden diseñar un papel específico para la IA en sus métodos de procesamiento de datos no estructurados. Con un problema bien definido y expectativas claras para el resultado, las soluciones de IA se vuelven más fáciles de revisar, documentar y explicar. 

Cómo AsteraLas soluciones impulsadas por IA pueden ayudar 

Astera utiliza una combinación de IA y procesos de extracción basados ​​en plantillas para acelerar procesamiento de datos no estructurados.  

Los usuarios pueden extraer, limpiar, preparar y exportar datos no estructurados de múltiples fuentes a sus destinos posteriores especificados para su uso posterior. Pueden automatizar sus flujos de trabajo para que se ejecuten en determinados momentos o cuando se cumplan determinadas condiciones. 

Lo mejor de todo es que pueden hacer todo esto sin tener que escribir una sola línea de código. El resultado es un Proceso fluido y sin complicaciones para el procesamiento y la gestión de datos no estructurados. 

At Astera, nuestro objetivo no es sólo democratizar y simplificar las operaciones de datos. También permitimos a nuestros clientes cumplir con sus requisitos de gestión de datos con integración estratégica de IA.

Escuche a nuestro director de operaciones, Jay Mishra, hablar sobre la intersección de la IA y la gestión de datos y hacia dónde cree que se dirigen las cosas en este sector. Mira su Pódcast EM360 episodio de hoy! También está disponible en Spotify, Podcasts de Googley Podcasts de Apple.