Модернизация обработки неструктурированных данных с помощью ИИ

Интеграция ИИ в аналитику данных а переработка является естественным развитием отрасли, характеризующейся быстрыми инновациями и ростом. Рынок аналитики больших данных движется к ожидаемой оценке 655 млрд долларов США В ближайшие пять лет большую часть этого дохода будут обеспечивать инструменты обработки неструктурированных данных. 

Благодаря технологическим достижениям и внедрению искусственного интеллекта эти инструменты позволяют организациям разобраться в огромных, ранее неиспользованных хранилищах данных. 

В этом блоге мы обсудим, как развивалась обработка данных, рассмотрим обработку неструктурированных данных и выделим роль AsteraРешения на основе искусственного интеллекта меняют способы обработки неструктурированных данных компаниями. 

Неструктурированные данные и их уникальные проблемы 

Специализированные решения для обработки неструктурированных данных в последнее время получили распространение, но многие организации все еще пытаются в полной мере использовать этот ресурс из-за его уникальной природы и функций. 

Неструктурированные данные представляют собой от 80 до 90 процентов всех новых корпоративных данных. Он включает в себя множество форматов, не имеет заранее определенной структуры и обычно является сложным и неоднородным. Эти характеристики делают неструктурированные данные непригодными для общих решений и стандартизированных методов обработки данных. 

Модернизация обработки неструктурированных данных 

Искусственный интеллект все больше интегрируется в платформы управления и обработки данных. Он также может решить наиболее распространенные проблемы с неструктурированными данными. Когда предприятия используют инструменты на основе искусственного интеллекта для модернизации своих методов обработки неструктурированных данных, они получают три ключевых преимущества: 

1. Более богатая информация: Ценная информация, полученная в результате анализа неструктурированных данных, может дать компаниям конкурентное преимущество. Когда различные виды источников данных сопоставляются и анализируются, результаты становятся более полными и рисуют более подробную картину.
   Например, анализ покупок, отзывов и записей разговоров клиентов со службой поддержки (все в разных форматах) позволит узнать о них больше, чем просто просмотр истории покупок клиента.
    
2. Более эффективное принятие решений: Лучшее понимание ведет к лучшим решениям. Работая с неструктурированными данными, руководство организации может более точно прогнозировать рыночные тенденции, понимать предпочтения клиентов, распознавать операционные пробелы и выявлять потенциальные факторы риска. В совокупности эти факторы могут способствовать более обоснованному выработке стратегии и определению направления, помогая закрепить позиции организации в своей отрасли.
    
3. Улучшенная персонализация: Чем глубже организация понимает своих клиентов, тем лучше она может удовлетворить их потребности. Имея четкое представление о поведении клиентов, организации могут работать над повышением удовлетворенности клиентов посредством персонализированных услуг, продуктов и маркетинговых усилий. Таким образом, неструктурированные данные улучшают то, как предприятие выполняет свою основную роль по обслуживанию своих клиентов. 

Предоставляя ценную информацию, неструктурированные данные помогают бизнесу работать лучше на макро- и микроуровне.

Пять применений ИИ в Обработка неструктурированных данных

1. Обработка естественного языка (NLP): 

Методы НЛП могут быть реализованы на неструктурированных наборах текстовых данных. чтобы обеспечить распознавание именованных объектов, обобщение и тематическое моделирование. 

Другие приложения НЛП включают решения для языкового перевода на базе искусственного интеллекта и платформы для генерации текста. 

2. Компьютерное зрение

Модели искусственного интеллекта могут анализировать изображения и классифицировать содержащиеся в них узоры, сцены и объекты. Это упрощает такие приложения, как распознавание лиц, обнаружение объектов и маркировка изображений. Алгоритмы искусственного интеллекта могут аналогичным образом анализировать видеоконтент, позволяя извлекать данные из видеопотоков. 

3. Машинное обучение (МО) 

Алгоритм машинного обучения выявляет закономерности, выбросы и тенденции в неструктурированных данных.Наборы. Он также может прогнозировать потенциальные результаты, анализируя исторические данные и такие важные факторы, как тенденции рынка, поведение клиентов и продажи. 

4. Контекстное понимание 

Вместо анализа неструктурированных данных в вакууме модели ИИ могут выполнять контекстную интерпретацию. Они могут учитывать дополнительные факторы, такие как местоположение, поведение пользователя и шаблоны просмотра, чтобы обеспечить более детальное понимание. 

5. Шаблоны извлечения

Извлечение на основе шаблонов позволяет организациям собирать неструктурированные данные из больших объемов документов. Создание шаблона вручную может занять много времени и усложнить задачу, вынуждая пользователей создавать, тестировать и затем использовать необходимый шаблон извлечения.  

Инструменты на базе искусственного интеллекта упрощают и ускоряют процесс создания шаблонов, сокращая время, необходимое предприятиям для реализации автоматического извлечения неструктурированных данных. 

Преимущества обработки неструктурированных данных на базе искусственного интеллекта 

Организации, активно включающие обработку неструктурированных данных на основе искусственного интеллекта в свои рабочие процессы, могут извлечь выгоду несколькими способами: 

• Повышенная эффективность 

Алгоритмы ИИ обрабатывают неструктурированные данные быстрее, чем люди. Это позволяет предприятию анализировать неструктурированные данные за гораздо меньше времени, чем ручные процессы. 

• Большая точность 

Модели ИИ могут выполнять аналитические задачи, сохраняя при этом высокую степень точности. Независимо от сложности данных риск ошибок минимален, а результаты надежны. 

• Приспособляемость 

Используя методы машинного обучения, модели ИИ могут обучаться и самосовершенствоваться посредством обратной связи и новых данных, чтобы поддерживать надежность в динамических средах. 

• Инновации и развитие 

ИИ предлагает предприятиям множество возможностей мыслить нестандартно и разрабатывать инновационные решения. Поскольку такой большой потенциал еще не использован, ИИ может подтолкнуть компании к опробованию новых подходов к решению проблем, связанных с данными. 

Минимизация распространенных рисков, связанных с чрезмерной зависимостью от ИИ 

Как и все новые технологии, ИИ в обработке неструктурированных данных сопряжен с определенными рисками. Однако организация может снизить эти риски с помощью правильных систем. Вот два примера: 

1. Недетерминированные результаты 

Модели искусственного интеллекта большую часть времени сохраняют высокую точность. Однако из-за своей вероятностной природы могут быть случаи, когда эти модели не будут столь точны в своих рекомендациях или решениях.  

Чтобы противостоять потенциальному недостатку точности, организации могут внедрять ИИ на этапе проектирования, когда вмешательство вручную проще., и ошибки можно быстро исправить. Напротив, ошибки во время выполнения полностью автоматизированной модели ИИ обнаружить труднее. 

2. Отсутствие объяснимости 

Может возникнуть соблазн чрезмерно использовать ИИ в качестве универсального решения для каждой проблемы неструктурированных данных, с которой сталкивается организация. Просто создавая решение, ИИ может лишить его объяснимости, которая необходима для понимания того, как решается проблема и какие шаги для этого необходимо сделать. 

Чтобы противостоять этому, предприятия могут отвести особую роль ИИ в своих методах обработки неструктурированных данных. Благодаря четко определенной проблеме и четким ожиданиям результата решения ИИ становится легче анализировать, документировать и объяснять. 

Как AsteraРешения на основе искусственного интеллекта могут помочь 

Astera использует комбинацию искусственного интеллекта и процессов извлечения на основе шаблонов для ускорения обработка неструктурированных данных.  

Пользователи могут извлекать, очищать, подготавливать и экспортировать неструктурированные данные из нескольких источников в указанные ниже пункты назначения для дальнейшего использования. Они могут автоматизировать свои рабочие процессы для запуска в определенное время или при выполнении определенных условий. 

Самое приятное то, что они могут сделать все это, не написав ни единой строчки кода. Результат - это бесшовный и простой процесс обработки и управления неструктурированными данными. 

At AsteraНаша цель — не просто демократизировать и упростить операции с данными. Мы также даем возможность нашим клиентам удовлетворить их требования к управлению данными за счет стратегической интеграции искусственного интеллекта.

Послушайте нашего главного операционного директора Джея Мишру о пересечении искусственного интеллекта и управления данными и о том, как, по его мнению, будут развиваться события в этом секторе. Проверьте его Подкаст EM360 выпуск сегодня! Он также доступен на Spotify, Подкасты Googleи Подкасты Apple.