Modernizando o processamento de dados não estruturados com IA

Integração de IA em análise de dados e o processamento é uma progressão natural para uma indústria marcada por rápida inovação e crescimento. O mercado de análise de big data está caminhando em direção a uma valorização esperada de US$ 655 bilhões nos próximos cinco anos, e as ferramentas de processamento de dados não estruturados serão responsáveis ​​por uma parte importante desta receita. 

Com os avanços tecnológicos e a incorporação da IA, essas ferramentas permitem que as organizações compreendam vastos armazenamentos de dados anteriormente inexplorados. 

Este blog discutirá como o processamento de dados evoluiu, examinará o processamento de dados não estruturados e destacará o papel do AsteraAs soluções baseadas em IA da empresa transformam a forma como as empresas lidam com dados não estruturados. 

Dados não estruturados e seus desafios únicos 

Soluções dedicadas de processamento de dados não estruturados ganharam força recentemente, mas muitas organizações ainda estão lutando para aproveitar totalmente esse recurso devido à sua natureza e recursos únicos. 

Dados não estruturados representam cerca de 80 a 90 por cento de todos os novos dados corporativos. Compreende uma variedade de formatos, não possui uma estrutura predefinida e é tipicamente complexo e heterogêneo. Essas características tornam os dados não estruturados inadequados para soluções genéricas e métodos padronizados de processamento de dados. 

Modernizando o processamento de dados não estruturados 

A IA está sendo cada vez mais integrada às plataformas de gerenciamento e processamento de dados. Ele também pode resolver os problemas mais comuns de dados não estruturados. Quando as empresas utilizam ferramentas baseadas em IA para modernizar os seus métodos de processamento de dados não estruturados, beneficiam de três formas principais: 

1. Insights mais ricos: Os insights valiosos obtidos com a análise de dados não estruturados podem dar às empresas uma vantagem competitiva. Quando diferentes tipos de fontes de dados são coletados e analisados, os resultados são mais abrangentes e apresentam um quadro mais detalhado.
   Por exemplo, analisar as compras, avaliações e gravações de chamadas de um cliente com a equipe de suporte – tudo em formatos diferentes – revelará mais sobre eles do que apenas observar o histórico de compras do cliente.
    
2. Tomada de decisão mais eficaz: Melhores insights levam a melhores decisões. Trabalhando com dados não estruturados, a liderança organizacional pode prever tendências de mercado com mais precisão, compreender as preferências dos clientes, reconhecer lacunas operacionais e identificar potenciais fatores de risco. Juntos, esses fatores podem contribuir para uma estratégia e definição de direção mais bem informadas, ajudando a garantir a posição de uma organização em seu setor.
    
3. Personalização aprimorada: Quanto mais profunda a compreensão de uma organização sobre seus clientes, melhor ela poderá atender às suas necessidades. Com uma profunda consciência do comportamento do cliente, as organizações podem trabalhar para aumentar a satisfação do cliente através de serviços, produtos e esforços de marketing personalizados. Dessa forma, os dados não estruturados melhoram a forma como uma empresa executa sua função principal de atender seus clientes. 

Ao produzir insights poderosos, os dados não estruturados ajudam uma empresa a ter um melhor desempenho nos níveis macro e micro.

Cinco aplicações de IA em Processamento de dados não estruturados

1. Processamento de Linguagem Natural (PNL): 

Técnicas de PNL podem ser implementadas em conjuntos de dados não estruturados baseados em texto para permitir reconhecimento de entidade nomeada, resumo e modelagem de tópicos. 

Outras aplicações de PNL incluem soluções de tradução de idiomas baseadas em IA e plataformas de geração de texto. 

2. Visão computacional

Os modelos de IA podem analisar imagens e classificar os padrões, cenas e objetos nelas contidos. Isso facilita aplicações como reconhecimento facial, detecção de objetos e marcação de imagens. Os algoritmos de IA podem analisar de forma semelhante o conteúdo de vídeo, permitindo a extração de dados de fluxos de vídeo. 

3. Aprendizado de máquina (ML) 

Um algoritmo de ML identifica padrões, valores discrepantes e tendências em dados não estruturadosconjuntos. Ele também pode prever resultados potenciais analisando dados históricos e fatores cruciais, como tendências de mercado, comportamento do cliente e vendas. 

4. Compreensão Contextual 

Em vez de analisar dados não estruturados no vácuo, os modelos de IA podem realizar interpretação contextual. Eles podem incorporar fatores adicionais, como localização, comportamento do usuário e padrões de navegação, para fornecer uma compreensão mais detalhada. 

5. Modelos de extração

Extração baseada em modelo permite que as organizações capturem dados não estruturados de grandes volumes de documentos. A criação manual de modelos pode ser demorada e complicada, forçando os usuários a criar, testar e usar o modelo de extração necessário.  

As ferramentas baseadas em IA simplificam e aceleram o processo de criação de modelos, reduzindo o tempo que as empresas levam para implementar a extração automatizada de dados não estruturados. 

Vantagens do processamento de dados não estruturados alimentado por IA 

As organizações que incorporam ativamente o processamento de dados não estruturados baseado em IA em seus fluxos de trabalho podem se beneficiar de várias maneiras: 

• Maior Eficiência 

Os algoritmos de IA processam dados não estruturados mais rapidamente do que os humanos. Isso permite que uma empresa analise dados não estruturados em uma fração do tempo que os processos manuais levariam. 

• Maior Precisão 

Os modelos de IA podem realizar tarefas analíticas enquanto mantêm um alto grau de precisão. Independentemente da complexidade dos dados, o risco de erros é mínimo e os resultados são confiáveis. 

• Adaptabilidade 

Usando técnicas de aprendizado de máquina, os modelos de IA podem aprender e melhorar por meio de feedback e novos dados para manter a confiabilidade em ambientes dinâmicos. 

• Inovação e Desenvolvimento 

A IA oferece muitas oportunidades para as empresas pensarem fora da caixa e desenvolverem soluções inovadoras. Com tanto potencial ainda inexplorado, a IA pode levar as empresas a experimentar novas abordagens para lidar com os desafios relacionados com os dados. 

Minimizando os riscos comuns associados à dependência excessiva de IA 

Tal como acontece com todas as novas tecnologias, a IA no processamento de dados não estruturados apresenta certos riscos. No entanto, uma organização pode mitigar estes riscos com os sistemas certos implementados. Aqui estão dois exemplos: 

1. Resultados Não Determinísticos 

Os modelos de IA mantêm grande precisão na maior parte do tempo. No entanto, devido à sua natureza probabilística, pode haver casos em que estes modelos não serão tão precisos nas suas recomendações ou soluções.  

Para combater uma potencial falta de precisão, as organizações podem implementar IA durante a fase de design, quando a intervenção manual é mais fácil, e os erros podem ser rapidamente corrigidos. Em contraste, erros durante o tempo de execução cometidos por um modelo de IA totalmente automatizado são mais difíceis de detectar. 

2. Falta de explicabilidade 

Pode ser tentador usar excessivamente a IA como uma solução abrangente para todos os problemas de dados não estruturados que uma organização enfrenta. Ao simplesmente gerar uma solução, a IA pode eliminar a explicabilidade, que é essencial para compreender como um problema é resolvido e as etapas envolvidas. 

Para contrariar esta situação, as empresas podem criar um papel específico para a IA nos seus métodos de processamento de dados não estruturados. Com um problema bem definido e expectativas claras quanto ao resultado, as soluções de IA tornam-se mais fáceis de revisar, documentar e explicar. 

Como funciona o dobrador de carta de canal AsteraAs soluções baseadas em IA da empresa podem ajudar 

Astera usa uma combinação de IA e processos de extração baseados em modelos para acelerar processamento de dados não estruturados.  

Os usuários podem extrair, limpar, preparar e exportar dados não estruturados de várias fontes para seus destinos downstream especificados para uso posterior. Eles podem automatizar seus fluxos de trabalho para serem executados em determinados momentos ou quando determinadas condições forem atendidas. 

O melhor de tudo é que eles podem fazer tudo isso sem precisar escrever uma única linha de código. O resultado é um processo contínuo e descomplicado para processamento e gerenciamento de dados não estruturados. 

At Astera, o nosso objetivo não é apenas democratizar e simplificar as operações de dados. Também permitimos que nossos clientes atendam aos seus requisitos de gerenciamento de dados com integração estratégica de IA.

Ouça nosso COO Jay Mishra sobre a interseção entre IA e gerenciamento de dados e para onde ele acha que as coisas neste setor estão indo. Confira o dele Podcast EM360 episódio hoje! Também está disponível em Spotify, Google Podcasts e Podcasts da Apple.