Los datos son el sustento de todos los negocios en línea y la forma en que interactuamos.
Todos los días, creamos aproximadamente 2.5 quintillones de bytes de datos. Eso es mucho. Pero lo sorprendente es que 90% de esos datos no está estructurado.
No tiene ninguna estructura particular. Entonces, para dar sentido a los datos, realmente necesitamos entender cómo manejar los datos no estructurados.
Profundicemos en los datos no estructurados sin más preámbulos.
¿Qué son los datos no estructurados?
Todo en este mundo digital está compuesto de datos. Los datos pueden tener dos formatos, pueden seguir una estructura adecuada o no.
Cualquier información que no esté organizada en ninguna secuencia, esquema o estructura específica que facilite la lectura para otros se denomina datos no estructurados.
Los datos no estructurados no tienen estructura ni formato que los haga fácilmente reconocibles. Los datos no estructurados se basan en gran medida en texto, como datos y hechos, respuestas abiertas a encuestas, pero también pueden ser no textuales, como imágenes, audio o video.
Más información: ¿Cómo extraer datos de PDF?
¿Cuáles son los ejemplos de datos no estructurados?
Cuando piense en datos, piense en cualquier tipo de datos que no tengan un patrón repetitivo o reconocible, y esos serían datos no estructurados. Puede ser textual, no textual, humano o generado por una máquina. Estos son algunos ejemplos de datos no estructurados:
Datos de texto
Los datos que están disponibles en un correo electrónico o en un formulario escrito se denominan datos de texto. Los mensajes de texto, documentos escritos, Word, PDF y otros archivos, de ellos, son un ejemplo de datos no estructurados.
Mensajes multimedia
Un tipo de datos no estructurados son los mensajes multimedia. Los datos multimedia comprenden imágenes (JPEG, PNG, GIF), audio o vídeo. Los mensajes multimedia son una mezcla de código complejo que no tiene un patrón similar.
Todas las imágenes, vídeos o archivos de audio pueden ser códigos binarios cifrados que no siguen ningún patrón y, por tanto, son datos no estructurados. que ves aquí?
Bueno, en realidad es una imagen de un auto rojo.
Las imágenes y las imágenes necesitan observación para comprender y sus datos no están completamente compuestos, por eso se denominan datos no estructurados.
Contenido del sitio web
Todos los sitios web están llenos de cualquier información que esté disponible en forma de párrafos largos, formularios dispersos y desorganizados. Este es un tipo de datos con información valiosa pero aún así, no es digno porque se requiere la composición adecuada de los datos.
Datos del sensor: dispositivos IoT
El Internet de las cosas es un dispositivo físico que recopila información sobre su entorno y envía los datos a la nube. Los dispositivos IoT devuelven datos sensibles de los sensores que pueden no estar estructurados. Ejemplos de dispositivos de IoT que envían datos de sensores podrían ser dispositivos de monitoreo de tráfico, dispositivos de música como Alexa, Google Home, etc.
Correo electrónico
El correo electrónico es ampliamente utilizado por las empresas como uno de los principales canales para comunicarse. Los correos electrónicos se pueden clasificar como semiestructurados o no estructurados. Hay muchas herramientas de análisis disponibles que extraen la información del correo electrónico para comprender los detalles.
Documentos empresariales
Las empresas manejan documentos de varios tipos, como PDF, correos electrónicos, facturas, pedidos y más. Todos los documentos tienen estructuras diferentes. Con el fin de extraer datos de archivos PDFy otros documentos en papel, las empresas pueden usar software inteligente de procesamiento de documentos como Nanonets.
Más de 10,000 usuarios utilizan Nanonets para convertir datos no estructurados en datos estructurados con una precisión superior al 98%. ¿Darle una oportunidad?
¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y no estructurados?
Big data comprende datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Todos estos tipos de datos tienen mucho que ofrecer. Echemos un vistazo a sus diferencias en detalle.
Los datos estructurados son otro tipo de datos que siguen un patrón particular y son fáciles de reconocer. Esta forma de datos está disponible en RDBMS y tiene muchas aplicaciones. Hay una breve tabla de descripciones entre datos estructurados y no estructurados:
Modelo de datos
- Los datos no estructurados suelen presentarse en forma de archivos PDF, de texto o multimedia de gran tamaño, mientras que los datos estructurados son precisos y organizados.
- El modelo definido de datos estructurados hace que su estudio y acceso sean fáciles y confiables.
- Los archivos grandes requieren una capacidad de almacenamiento significativa, lo que hace que los datos estructurados sean más deseables debido a su tamaño de archivo ajustable, a menudo en formato tabular.
Análisis de Datos
- El análisis determina la relevancia y precisión de los datos.
- Los datos no estructurados pueden contener conocimientos poco fiables o ambiguos, a diferencia de los datos estructurados que están organizados y ajustados.
- Se prefieren los datos estructurados debido a la facilidad de análisis en comparación con los datos no estructurados.
Capacidad de búsqueda
- La extracción de datos no estructurados puede ser caótica, lo que hace que la búsqueda de puntos importantes requiera mucho tiempo.
- Los datos estructurados se pueden buscar fácilmente debido a su organización.
- Los datos no estructurados pueden ser difíciles de entender y buscar debido a su tamaño y formato.
Análisis visionario
- El análisis centrado de datos no estructurados puede revelar información valiosa.
- Los datos en un formato breve y actualizado atraen más interés que los párrafos largos.
- Los datos estructurados permiten una autenticación más rápida de la información, lo que ahorra tiempo a los usuarios.
¿Cuáles son los desafíos al trabajar con datos no estructurados?
Los datos no estructurados vienen en formato muy largo y es por eso que la extracción de datos no estructurados es necesaria. El personal de trabajo enfrenta muchos desafíos al trabajar con datos no estructurados. En primer lugar, este tipo de datos está disponible en un texto masivo de cualquier otra forma, es por eso que lleva demasiado tiempo hacerlo con estos datos. En segundo lugar, si los datos están disponibles en archivos grandes, como probablemente se presenten los datos no estructurados, requieren demasiado almacenamiento. La calidad de los datos estructurados es que se presenta en formas muy precisas y tabulares, por eso la extracción de los datos es muy fácil.
Relevancia comprometida
Se ve que los datos no estructurados contienen mucha información que no es valiosa y muy inexacta e irrelevante. La precisión de los datos debe mantenerse de la mejor manera posible, es por eso que el mayor desafío al que se enfrenta la extracción de datos no estructurados es mantener intacta la calidad de los datos relevantes y precisos.
Almacenamiento
Desde la época de la digitalización del mundo en el siglo XX, el éxito de los datos viene con ocupar menos almacenamiento y más información. En el pasado, los datos se guardaban en muchos archivos grandes, los datos no estructurados ocupan demasiado espacio de almacenamiento y ahora se ha convertido en un desafío lidiar con todos estos cambios.
Tratar con datos no estructurados lleva mucho tiempo. Tomó demasiado tiempo extraer información de datos no estructurados cuando se trata de la urgencia de los datos. Por eso, los datos tomaron demasiado tiempo y en la urgencia, es muy difícil extraer todo el conocimiento de los datos.
Desde el inicio de la digitalización, han surgido muchas herramientas para hacer frente a los desafíos de la extracción de datos no estructurados. Para ahorrar tiempo, la extracción de datos no estructurados a través de IA mejorada herramientas de extracción de datos como Nanonets es muy confiable porque proporciona información completa y completamente relevante para los datos. La relevancia de los datos es muy importante porque es una importante herramienta que ahorra tiempo al personal de trabajo y a los analistas. Con estas estrategias de datos, se puede interpretar fácilmente información valiosa de los datos.
¿Cómo se pueden utilizar nanoredes para convertir datos no estructurados en conocimientos?
Nanonets es una plataforma que emplea técnicas de IA, ML y PNL para ayudar a los usuarios a obtener información a partir de datos no estructurados. Aquí hay una guía simplificada paso a paso sobre cómo lograrlo:
- Recolectar Datos: recopile sus datos no estructurados. Esto podría ser en forma de imágenes, archivos de texto, PDF, vídeos o archivos de audio.
- Subir a Nanonets: Cargue sus datos no estructurados a la plataforma Nanonets usando su cuenta. Puede crea el tuyo aquí. Esto se puede hacer directamente o mediante las API presentes en la aplicación.
- Elija o entrene un modelo: Ahora, según el documento que estás cargando, selecciona un modelo de OCR. Nanonets proporciona modelos previamente entrenados para muchos tipos de documentos. . Elija un modelo que se ajuste a su tipo de datos y objetivo. Si ninguno de los modelos previamente entrenados se adapta a sus necesidades, puede entrenar un modelo de OCR personalizado utilizando sus datos.
- Aplicar modelo a datos: Una vez que su modelo esté listo, aplíquelo a sus documentos. El modelo extraerá datos de sus documentos y los convertirá a un formato estructurado como tabla, excel, csv, que es más fácil de leer.
- Revisar y ajustar: Verifique los resultados del análisis del modelo. Si no son lo suficientemente precisos, puede ajustar el modelo utilizando la plataforma de arrastrar y soltar de Nanonets hasta que los resultados satisfagan sus necesidades.
- Extraer información: Finalmente, utilice los datos estructurados para obtener información. Puede exportar los datos y realizar análisis de datos para obtener información.
Recuerde, los pasos específicos pueden variar según el tipo específico de datos no estructurados y los conocimientos que desee obtener. Las nanoredes pueden automatizar el proceso con flujos de trabajo automatizados, potente software OCR e interfaz de usuario sin código.
Vivimos en una era transformadora en la que la digitalización simplifica el crecimiento empresarial y la toma de decisiones. La extracción de datos no estructurados ha simplificado varios procesos debido a su operación rápida y que ahorra tiempo.
Los datos no estructurados, esencialmente materia prima, se procesan para extraer información valiosa y facilitar su almacenamiento. Su forma tabular mejora la accesibilidad. Las consultas de datos están organizadas en formularios fáciles de usar, bien estructurados y sin ambigüedades, lo que los hace fáciles de leer. Entre las diversas herramientas de extracción de datos disponibles, cada una contribuye a la eficiencia del sistema y la mejora ambiental.
La extracción de datos no estructurados es crucial en todas las industrias, ya que mantiene la autenticidad de los datos. Por ejemplo, el sector bancario utiliza estas herramientas para el crecimiento empresarial.
En la investigación científica, las herramientas de extracción de datos no estructurados condensan los datos en una forma más precisa, independientemente de si son generados por humanos o por máquinas, lo que proporciona información valiosa.
Empresas de todos los sectores están utilizando técnicas de extracción de datos no estructurados para dar sentido a sus documentos comerciales y agregar una capa adicional de inteligencia a sus análisis. La siguiente figura muestra la llegada del uso de datos no estructurados en diferentes industrias.
[Fuente: Estudio TCS]
Estos son algunos ejemplos de cómo diferentes industrias están utilizando plataformas de procesamiento de documentos inteligentes como Nanonets para la extracción de datos no estructurados y mejorar su productividad.
Bancos
Los bancos utilizan plataformas de desplazados internos para extraer información de fuentes de datos no estructurados como reclamos, formularios de clientes, documentos KYC, registros de llamadas, informes financieros y más.
Más información: RPA en la banca y Automatización bancaria
Seguros
Los seguros son una industria fuertemente regulada. Debe realizar verificación de documentos y verificación de identidad en cada paso de los procesos de reclamos de seguros. Las empresas de seguros utilizan plataformas automatizadas de procesamiento de documentos para automatizar los procesos de reclamaciones, la gestión de riesgos y otras funciones basadas en reglas. El proceso de reclamaciones de seguros contiene una gran cantidad de datos no estructurados. Extracción de datos no estructurados El uso de plataformas mejoradas con IA como Nanonets facilita el proceso de reclamaciones de seguros, ya que permite la extracción selectiva de datos de imágenes, archivos PDF, vídeos, audios, etc.
Más información: Automatización de seguros, OCR de segurosy RPA en seguros
Salud
Brindar una experiencia excepcional al paciente gira en torno a brindar un mejor servicio, reducir los tiempos de espera de los pacientes y garantizar que el personal no esté sobrecargado de trabajo. Usando plataforma de desplazados internos para extraer información de fuentes de datos no estructurados, como la voz de los datos del cliente, las encuestas de pacientes, los EHR, las quejas de los clientes, los sitios web normativos y la revisión de la literatura, ayuda a Healthcare a garantizar una mejor experiencia del paciente.
Más información: Automatización sanitaria y IA en salud
Propiedades en Venta
Las empresas de bienes raíces tratan con varias personas al mismo tiempo, como clientes, constructores, inquilinos, vendedores, competidores y propietarios. El uso de software de procesamiento de documentos automatizado puede ayudar a las instituciones inmobiliarias a crear perfiles completos de las partes interesadas mencionadas y agilizar la extracción de datos de fuentes de datos no estructurados como arrendamientos de alquiler, contratos, documentos de valoración de propiedades, etc.
Conclusión
Los datos son el nuevo petróleo. El negocio que domina la extracción de datos no estructurados puede desbloquear todo el potencial de los datos empresariales. Las nanoredes permiten a las empresas automatizar el procesamiento de documentos y pueden extraer datos de forma inteligente de cualquier tipo de documento.
Nanonetas API de OCR y OCR en línea tengo muchos interesantes casos de uso tEsto podría optimizar el desempeño de su negocio, ahorrar costos e impulsar el crecimiento. Descubra cómo se pueden aplicar los casos de uso de Nanonets a su producto.
Preguntas Frecuentes
¿Cuáles son las ventajas de utilizar datos no estructurados?
Los datos no estructurados son difíciles de entender, interpretar y utilizar directamente, pero eso no es lo único. Existen muchas ventajas de utilizar datos no estructurados, como se menciona a continuación:
Sin formato fijo
Los datos no estructurados admiten datos de todos los formatos y tamaños. Cualquier tipo de datos que no tenga una secuencia adecuada se puede clasificar como datos no estructurados. Puede ser útil para ampliar el horizonte de tipos de datos.
Sin esquema
Como se discutió anteriormente, los datos no estructurados no tienen una secuencia fija y tampoco tienen un esquema fijo. Esto es lo que dificulta la extracción de datos no estructurados para la mayoría de las partes.
Flexibilidad
Dado que los datos no estructurados no tienen estructura, pueden tener cualquier formato. Esto lo hace fluido en términos de estructura.
Portátil y Escalable
Los datos no estructurados son más portátiles y escalables en comparación con los datos semiestructurados y estructurados.
Muchas aplicaciones comerciales
Dado que el 80% de la empresa, los datos de la empresa no están estructurados, hay muchas aplicaciones para estos datos. Los datos empresariales no estructurados se utilizan para una variedad de casos de uso de análisis empresarial. Por ejemplo, presentaciones, videos de empresa, comprensión de perfiles de clientes, etc.
¿Cómo convertir datos no estructurados en datos estructurados?
Si bien trabajar con datos grandes y voluminosos puede ser una tarea agitada. Para ahorrar tiempo y mantener la originalidad y precisión de los datos, se debe acortar de tal manera que solo quede la información necesaria. La extracción de datos no estructurados tiene diferentes métodos y su importancia se muestra en toda la información proporcionada anteriormente. La diferencia entre lo estructurado y lo no estructurado da pistas importantes sobre los datos. Puede utilizar los siguientes pasos para convertir datos no estructurados en datos estructurados.
Paso 1: ten un objetivo claro en mente
Ningún proyecto debería comenzar sin tener un conjunto de objetivos medibles. Con una idea clara del objetivo final de los conocimientos que desea obtener, se vuelve más fácil finalizar los próximos pasos.
Paso 2: Finalice las fuentes de datos
Los datos están en todas partes. Pero, para comenzar con la conversión, debe identificar las fuentes de datos para extraer sus datos no estructurados. Las estrategias de extracción de datos serían diferentes para diferentes fuentes de datos. Las nanoredes permiten a los usuarios recopilar datos de múltiples fuentes como Gmail, buzón, Outlook, escritorio, etc.
Los datos se pueden extraer de los grandes archivos pdf, imágenes y otras formas de texto.
Paso 3: Estandarización de datos
El tercer paso es saber qué hacer con la extracción de datos no estructurados. El analista debe tener una idea sobre el resultado final de los datos no estructurados.
Si ha seleccionado los datos, el siguiente paso es finalizar el resultado de los datos. Si los datos están en cualquier forma variable, el analista necesita estandarizarlos antes de que se pueda realizar cualquier análisis. Este paso en particular implica limpiar y estandarizar los formatos de datos para los siguientes pasos.
Paso 4: Seleccionar la tecnología de extracción de datos:
Después de comprender las fuentes de datos y el método para estandarizar los datos, es importante finalizar el software que desea utilizar para implementar estos pasos. Las plataformas IDP como Nanonets ayudan a las organizaciones a conectarse, extraer datos y estandarizarlos para su posterior análisis.
Los datos serán tomados por un software diferente, el siguiente paso es encontrar la tecnología por la cual los datos serán transferidos al software. Para ello, se utiliza un sistema de gestión de base de datos racional (RDBMS). Este software y tecnología ayudan a obtener un uso sencillo de la tecnología.
Paso 5: Selección del sistema de almacenamiento de datos
El sistema de almacenamiento de datos se selecciona en función del tipo de tecnología que se busca, debe tener alta disponibilidad, alta velocidad de tiempo y otras características. Todas estas características junto con la capacidad de almacenamiento en tiempo real hacen que el sistema de alto almacenamiento.
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