Data är livlinan för alla onlineföretag och sättet vi interagerar på.
Varje dag skapar vi ungefär 2.5 kvintiljoner byte av data. Det är mycket. Men det som är förvånande är det 90 % av dessa uppgifter är ostrukturerad.
Den har ingen speciell struktur. Så för att förstå data måste vi verkligen förstå hur vi ska hantera ostrukturerad data.
Låt oss djupdyka in i ostrukturerad data utan vidare.
Vad är ostrukturerad data?
Allt i denna digitala värld är sammansatt av data. Data kan ha två format, antingen kan de följa en korrekt struktur eller inte.
All information som inte är ordnad i någon sekvens eller schema eller någon specifik struktur som gör det lätt att läsa för andra kallas ostrukturerad data.
Ostrukturerad data har ingen struktur eller format för att göra den lätt att känna igen. Ostrukturerad data är mycket textbaserad som data, fakta öppna enkätsvar men det kan också vara icke-textuellt som bilder, ljud eller video.
Läs mer: Hur extraherar man data från PDF?
Vilka är exemplen på ostrukturerad data?
När du tänker på data, tänk på vilken typ av data som helst som inte har ett upprepande eller igenkännbart mönster, och det skulle vara ostrukturerad data. Det kan vara textmässigt, icke-textuellt, mänskligt eller maskingenererat. Här är några exempel på ostrukturerad data:
Textdata
Den data som finns tillgänglig i e-post eller skriftlig form kallas textdata. Textmeddelanden, skrivna dokument, word, PDF-filer och andra filer, av dem, är ett exempel på ostrukturerad data.
Multimediameddelanden
En typ av ostrukturerad data är multimediameddelanden. Multimediadata omfattar bilder (JPEG, PNG, GIF), ljud- eller videoformat. Multimediameddelanden är en blandning av komplex kod som inte har ett liknande mönster.
Alla bilder, videor eller ljudfiler kan vara krypterade binära koder som inte följer något mönster och därför är ostrukturerade data. Vad ser du här?
Tja, det är faktiskt en bild av en röd bil.
Bilderna och bilderna behöver observeras för att förstå och deras data är inte helt sammansatt, det är därför detta kallas ostrukturerad data.
Webbplatsinnehåll
Alla webbplatser är fyllda med all information som är tillgänglig i form av långa stycken, spridda och oorganiserade formulär. Detta är en sorts data med värdefull information men ändå är den inte värdig eftersom det krävs en korrekt sammansättning av data.
Sensordata – IoT-enheter
Internet of things är en fysisk enhet som samlar in information om sin omgivning och skickar data tillbaka till molnet. IoT-enheter skickar tillbaka känslig sensordata som kan vara ostrukturerad. Exempel på IoT-enheter som skickar senordata kan vara trafikövervakningsenheter, musikenheter som Alexa, Google Home, etc.
E-postadress
E-post används i stor utsträckning av företag som en av de primära kanalerna för att kommunicera. E-postmeddelanden kan klassificeras som semistrukturerade eller ostrukturerade. Det finns många tillgängliga analysverktyg som skrapar e-postinformationen för att förstå detaljerna.
Företagsdokument
Företag hanterar dokument av olika slag, som PDF-filer, e-postmeddelanden, fakturor, beställningar och mer. Alla dokument har olika struktur. För att extrahera data från PDF-filer, och andra pappersbaserade dokument som företag kan använda intelligent programvara för dokumentbehandling som Nanonets.
10,000 98+ användare använder Nanonets för att konvertera ostrukturerad data till strukturerad data med XNUMX %+ noggrannhet. Ge det ett försök?
Vad är skillnaden mellan strukturerad och ostrukturerad data?
Big data omfattar strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data. Alla dessa typer av data har mycket att erbjuda. Låt oss ta en titt på deras skillnader i detalj.
Strukturerad data är en annan typ av data som följer ett visst mönster och är lätt att känna igen. Denna form av data är tillgänglig i RDBMS och har många applikationer. Det finns en kort tabell med beskrivningar mellan både strukturerad och ostrukturerad data:
Datamodell
- Ostrukturerad data kommer ofta i form av stora pdf-filer, text- eller multimediafiler, medan strukturerad data är exakt och organiserad.
- Den definierade modellen för strukturerad data gör det enkelt och tillförlitligt att studera och komma åt.
- Stora filer kräver betydande lagringskapacitet, vilket gör strukturerad data mer önskvärd på grund av dess justerbara filstorlek, ofta i tabellformat.
Dataanalys
- Analysen avgör datas relevans och precision.
- Ostrukturerad data kan innehålla opålitlig eller tvetydig kunskap, till skillnad från strukturerad data som är organiserad och justerad.
- Strukturerad data är att föredra på grund av den enkla analysen jämfört med ostrukturerad data.
Sökbarhet
- Ostrukturerad dataextraktion kan vara kaotisk, vilket gör sökandet efter viktiga punkter tidskrävande.
- Strukturerad data är lätt sökbar på grund av dess organisation.
- Ostrukturerad data kan vara svår att förstå och söka på grund av dess storlek och format.
Visionär analys
- Den fokuserade analysen av ostrukturerad data kan avslöja värdefulla insikter.
- Data i ett kort, uppdaterat format lockar mer intresse än långa stycken.
- Strukturerad data möjliggör snabbare autentisering av information, vilket sparar tid för användare.
Vilka är utmaningarna när man arbetar med ostrukturerad data?
Den ostrukturerade datan kommer i mycket lång form och det är därför ostrukturerad dataextraktion är nödvändig. Många utmaningar står den arbetande personalen inför när de arbetar med ostrukturerad data. Först och främst är den här typen av data tillgänglig i en bulktext av någon annan form, det är därför det tar för lång tid att göra med dessa data. För det andra, om data är tillgänglig i stora filer, som troligen ostrukturerad data presenterar, tar det för mycket lagring. Kvaliteten på den strukturerade datan är att den presenteras i mycket exakta och tabellformade former, det är därför extrahering av data är mycket lätt.
Kompromissad relevans
Man ser att ostrukturerad data innehåller mycket information som inte är värdefull och mycket felaktig och irrelevant. Noggrannheten i data bör upprätthållas på bästa möjliga sätt, det är därför den största utmaningen med ostrukturerad dataextraktion är att bibehålla kvaliteten på relevant och korrekt data intakt.
lagring
Sedan tiden för digitaliseringen av världen på 20-talet kommer dataframgång med att ta mindre lagringsutrymme och mer information. Tidigare sparades data i många stora filer, den ostrukturerade datan tar för mycket lagringsutrymme att det nu har blivit en utmaning att hantera alla dessa förändringar.
Att hantera ostrukturerad data tar lång tid. Det tog för lång tid att extrahera information från ostrukturerad data när det kommer till hur brådskande datan är. Det är därför, data tog för lång tid och i brådskande fall är det mycket svårt att extrahera all kunskap från data.
Sedan starten av digitaliseringen har många verktyg kommit till för att hantera utmaningarna med ostrukturerad datautvinning. För att spara tid har ostrukturerad dataextraktion via AI förbättrats verktyg för datautvinning som Nanonets är mycket tillförlitlig eftersom det ger grundlig och helt och hållet relevant information för data. Datans relevans är mycket viktig eftersom det är ett viktigt tidsbesparande verktyg för den arbetande personalen och analytiker. Med dessa datastrategier kan man enkelt tolka värdefull information från datan.
Hur kan du använda Nanonets för att konvertera ostrukturerad data till insikter?
Nanonets är en plattform som använder AI, ML och NLP-tekniker för att hjälpa användare att få insikter från ostrukturerad data. Här är en förenklad steg-för-steg-guide om hur du uppnår detta:
- Datainsamling: Samla dina ostrukturerade data. Detta kan vara i form av bilder, textfiler, PDF-filer, videor eller ljudfiler.
- Ladda upp till Nanonets: Ladda upp dina ostrukturerade data till Nanonets-plattformen med ditt konto. Du kan skapa din här. Detta kan göras direkt eller via API:er som finns i appen.
- Välj eller träna en modell: Välj nu en OCR-modell baserat på dokumentet du laddar upp. Nanonets tillhandahåller förutbildade modeller för många dokumenttyper. . Välj en modell som passar din datatyp och ditt mål. Om ingen av de förtränade modellerna passar dina behov kan du träna en anpassad OCR-modell med dina data.
- Tillämpa modell på data: När din modell är klar, applicera den på dina dokument. Modellen kommer att extrahera data från dina dokument och konvertera dem till strukturerade format som tabell, excel, csv som är lättare att läsa.
- Granska och justera: Kontrollera resultaten från modellens analys. Om de inte är tillräckligt exakta kan du finjustera modellen genom att använda Nanonets dra och släpp-plattform tills resultaten uppfyller dina behov.
- Extrahera insikter: Slutligen, använd strukturerad data för att få insikter. Du kan exportera data och utföra dataanalyser för att få insikter.
Kom ihåg att de specifika stegen kan variera beroende på den specifika typen av ostrukturerad data och de insikter du vill få fram. Nanonets kan automatisera processen med automatiserade arbetsflöden, kraftfull OCR-programvara och kodfritt användargränssnitt.
Vi lever i en transformativ era där digitalisering förenklar affärstillväxt och beslutsfattande. Ostrukturerad dataextraktion har effektiviserat olika processer på grund av dess tidsbesparande och snabba drift.
Ostrukturerad data, huvudsakligen råmaterial, bearbetas för att extrahera värdefull information för enkel lagring. Dess tabellform förbättrar tillgängligheten. Datafrågor är organiserade i användarvänliga, välstrukturerade former, utan tvetydighet, vilket gör dem lätta att läsa. Bland de olika tillgängliga dataextraktionsverktygen bidrar vart och ett till systemeffektivitet och miljöförbättringar.
Ostrukturerad dataextraktion är avgörande för alla branscher, och bibehåller dataäktheten. Till exempel använder banksektorn dessa verktyg för affärstillväxt.
I vetenskaplig forskning kondenserar ostrukturerade dataextraktionsverktyg data till en mer exakt form, oavsett om det är mänskligt eller maskingenererat, vilket ger värdefulla insikter.
Företag över olika branscher använder ostrukturerade dataextraktionstekniker för att förstå sina affärsdokument och lägga till ett extra lager av intelligens till sina analyser. Figuren nedan visar tillkomsten av användningen av ostrukturerad data i olika branscher.
[Källa: TCS-studie]
Här är några exempel på hur olika industrier använder intelligenta dokumentbearbetningsplattformar som Nanonets för ostrukturerad dataextraktion och för att förbättra sin produktivitet.
Banker
Banker använder IDP-plattformar för att extrahera insikter från ostrukturerade datakällor som krav, kundformulär, KYC-dokument, samtalsregister, finansiella rapporter och mer.
Läs mer: RPA inom bank och Bankautomation
Försäkring
Försäkring är en hårt reglerad bransch. Den måste utföra dokumentverifiering och identitetsverifiering vid varje steg av försäkringskravsprocesser. Försäkringsbolag använder automatiserade dokumenthanteringsplattformar för att automatisera skadeprocesser, riskhantering och andra funktioner som är regelbaserade. Försäkringsskadeprocessen innehåller mycket ostrukturerad data. Ostrukturerad dataextraktion genom att använda AI-förbättrade plattformar som Nanonets gör försäkringskravsprocessen enkel eftersom den möjliggör selektiv dataextraktion från bilder, PDF-filer, videor, ljud, etc.
Läs mer: Försäkringsautomation, Försäkring OCRoch RPA inom försäkring
Hälsa
Att tillhandahålla exceptionell patientupplevelse handlar om att ge bättre service, minska patientens väntetider och se till att personalen inte överarbetas. Använder sig av IDP-plattform att extrahera insikter från ostrukturerade datakällor som rösten från kunddata, patientundersökningar, EPJ, kundklagomål, regulatoriska webbplatser och litteraturgranskning hjälper Healthcare att säkerställa en bättre patientupplevelse.
Läs mer: Sjukvårdsautomation och AI inom sjukvården
Fastigheter
Fastighetsbolag hanterar flera personer samtidigt som kunder, byggare, hyresgäster, försäljare, konkurrenter och fastighetsägare. Att använda automatiserad dokumentbehandlingsprogram kan hjälpa fastighetsinstitutioner att skapa rika profiler av nämnda intressenter och effektivisera datautvinningen från ostrukturerade datakällor som hyreskontrakt, kontrakt, fastighetsvärderingspapper, etc.
Slutsats
Data är den nya oljan. Verksamheten som behärskar ostrukturerad dataextraktion kan låsa upp den fulla potentialen hos företagsdata. Nanonetter tillåter företag att automatisera sin dokumentbehandling och kan smart extrahera data från alla typer av dokument.
Nanonetter online OCR & OCR API har många intressanta använd fall that skulle kunna optimera ditt företags resultat, spara kostnader och öka tillväxten. Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan tillämpas på din produkt.
FAQ
Vilka är fördelarna med att använda ostrukturerad data?
Ostrukturerad data är svår att förstå, tolka och använda direkt, men det är inte det enda med det. Det finns många fördelar med att använda ostrukturerad data, som nämns nedan:
Inget fast format
Ostrukturerad data stöder data av alla format och storlekar. Alla typer av data som inte har en korrekt sekvens kan klassificeras som ostrukturerade data. Det kan vara användbart att utöka horisonten för olika typer av data.
Inget schema
Som diskuterats ovan har ostrukturerad data ingen fast sekvens och den har inte heller något fast schema. Det är detta som gör ostrukturerad dataextraktion svår för de flesta delarna.
Flexibilitet
Eftersom ostrukturerad data inte har någon struktur, kan den ha vilket format som helst. Detta gör den flytande strukturmässigt.
Bärbar och skalbar
Ostrukturerad data är mer portabel och skalbar jämfört med semistrukturerad och strukturerad data.
Många affärsapplikationer
Med tanke på att 80% av företagets företagsdata är ostrukturerade finns det många applikationer för denna data. Ostrukturerad företagsdata används för en mängd olika affärsanalyser. Till exempel presentationer, företagsvideor, förstå kundprofiler m.m.
Hur konverterar man ostrukturerad data till strukturerad data?
Att arbeta med stora och skrymmande data kan vara en hektisk uppgift. För att spara tid och för att upprätthålla originaliteten och noggrannheten i uppgifterna bör den förkortas så mycket att endast nödvändig information finns kvar. Den ostrukturerade dataextraktionen har olika metoder och dess betydelse framgår mycket av all information som ges ovan. Skillnaden mellan strukturerad och ostrukturerad ger viktiga ledtrådar om data. Du kan använda följande steg för att konvertera ostrukturerad data till strukturerad data.
Steg 1: Ha ett tydligt mål i åtanke
Inget projekt bör någonsin starta utan att ha en uppsättning mätbara mål. Med en tydlig uppfattning om slutmålet för vilka insikter du vill få, blir det lättare att slutföra nästa steg.
Steg 2: Slutför datakällorna
Data finns överallt. Men för att börja med konverteringen måste du identifiera datakällorna för att rita dina ostrukturerade data. Dataextraktionsstrategier skulle vara olika för olika datakällor. Nanonet tillåter användare att samla in data från flera källor som Gmail, drop box, outlook, skrivbord, etc.
Data kan extraheras från stora pdf-filer, bilder och andra textformulär.
Steg 3: Standardisering av data
Det tredje steget är att veta vad man ska göra med ostrukturerad dataextraktion. Analytikern bör ha en uppfattning om det slutliga resultatet av den ostrukturerade datan.
Om du har valt data är nästa steg att slutföra resultatet av data. Om data är i någon variabel form måste analytikern standardisera den innan någon analys kan utföras. Det här specifika steget innebär rengöring och standardisering av dataformaten för nästa steg.
Steg 4: Välja dataextraktionsteknik:
Efter att ha förstått datakällorna och metoden för att standardisera data, är det viktigt att slutföra programvaran som du vill använda för att implementera dessa steg. IDP-plattformar som Nanonets hjälper organisationer att ansluta, extrahera data och standardisera den för vidare analys.
Data kommer att tas av olika programvaror, nästa steg är att hitta den teknik med vilken data överförs till programvaran. För detta ändamål används ett rationellt databashanteringssystem (RDBMS). Denna mjukvara och teknik hjälper till att få en enkel teknikanvändning.
Steg 5: Välja datalagringssystem
Datalagringssystemet väljs baserat på vilken typ av teknik du letar efter, det bör ha hög tillgänglighet, höghastighetstid och andra funktioner. Alla dessa funktioner tillsammans med realtidslagringskapaciteten gör det höga lagringssystemet.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
- Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
- Källa: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Om Oss
- om det
- ovan
- tillgång
- tillgänglighet
- Konto
- noggrannhet
- exakt
- Uppnå
- tvärs
- faktiskt
- lägga till
- justerbar
- justerat
- fördelar
- första advent
- AI
- alexa
- Alla
- tillåter
- tillåter
- längs
- också
- sammanlagt
- Tvetydighet
- bland
- an
- analys
- analytiker
- analytiker
- analytics
- och
- Annan
- vilken som helst
- API: er
- app
- tillämpningar
- Ansök
- ÄR
- runt
- anordnad
- AS
- At
- Drar till sig
- audio
- Autentisering
- äktheten
- automatisera
- Automatiserad
- tillgänglighet
- tillgänglig
- tillbaka
- Banking
- banksektor
- Banker
- baserat
- BE
- därför att
- blir
- blir
- innan
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- nedan
- BÄST
- Bättre
- mellan
- Stor
- störst
- Blogg
- lyft
- båda
- Box
- byggare
- företag
- företag
- men
- by
- Ring
- kallas
- KAN
- Kapacitet
- bil
- fall
- Århundrade
- utmanar
- utmaningar
- Förändringar
- kanaler
- ta
- Välja
- hävdar
- klassificerad
- Rengöring
- klar
- Stäng
- cloud
- koda
- samla
- COM
- komma
- kommer
- kommunicera
- Företag
- företag
- jämfört
- konkurrenter
- klagomål
- fullständigt
- komplex
- sammansatt
- innefattar
- slutsats
- Kontakta
- innehålla
- innehåller
- kontrakt
- Konvertering
- konvertera
- Kostar
- kunde
- skapa
- avgörande
- beställnings
- kund
- konsument data
- Kunder
- datum
- Data Analytics
- datalagring
- Databas
- dag
- behandla
- Beslutsfattande
- djup
- djupdykning
- definierade
- desktop
- detalj
- detaljer
- bestämd
- anordning
- enheter
- Skillnaden
- skillnader
- olika
- svårt
- digital
- digital värld
- digitalisering
- direkt
- diskuteras
- do
- dokumentera
- dokument
- gör
- gjort
- dra
- Drop
- grund
- varje
- lätta
- lättare
- lätt
- lätt
- effektivitet
- antingen
- e
- sysselsätter
- krypterad
- änden
- Förbättrar
- förbättra
- tillräckligt
- säkerställa
- säkerställa
- Företag
- företag
- miljömässigt
- Era
- väsentligen
- fastigheter
- etc
- NÅGONSIN
- Varje
- exempel
- exempel
- excel
- exceptionell
- Bygga ut
- erfarenhet
- export
- extra
- extrahera
- inför
- fakta
- SNABB
- Funktioner
- Figur
- Fil
- Filer
- fyllda
- slutlig
- avsluta
- Slutligen
- finansiella
- hitta
- företag
- Förnamn
- fixerad
- vätska
- fokuserade
- följer
- efter
- följer
- För
- forbes
- formen
- format
- former
- från
- full
- funktioner
- ytterligare
- samla
- generera
- skaffa sig
- gif
- Ge
- Målet
- Mål
- Tillväxt
- styra
- Hård
- Har
- har
- Hälsa
- hälso-och sjukvård
- kraftigt
- hjälpa
- hjälper
- här.
- Hög
- höggradigt
- Hem
- horisonten
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- http
- HTTPS
- humant
- Tanken
- identifiera
- Identitet
- Identitetsverifiering
- if
- bild
- bilder
- genomföra
- med Esport
- förbättring
- in
- felaktig
- industrier
- industrin
- informationen
- insikter
- exempel
- institutioner
- försäkring
- Intelligens
- Intelligent
- Intelligent dokumentbehandling
- interagera
- intresse
- intressant
- Gränssnitt
- Internet
- sakernas Internet
- in
- iot
- iot enheter
- oavsett
- IT
- DESS
- Snäll
- Vet
- kunskap
- KYC
- Large
- lager
- vänster
- mindre
- tycka om
- litteraturen
- levande
- Lång
- se
- du letar
- Lot
- bibehålla
- upprätthålla
- större
- göra
- GÖR
- Framställning
- ledning
- många
- Materialet
- Möt
- nämnts
- meddelanden
- metod
- metoder
- kanske
- ML
- modell
- modeller
- övervakning
- mer
- mest
- mycket
- multimedia
- multipel
- Musik
- nödvändigt för
- Behöver
- behov
- Nya
- Nästa
- nlp
- Nej
- nu
- mål
- få
- OCR
- OCR-programvara
- of
- erbjudanden
- Ofta
- Olja
- on
- gång
- ONE
- nätet
- endast
- drift
- Optimera
- or
- beställa
- ordrar
- organisation
- organisationer
- Organiserad
- originalitet
- Övriga
- Övrigt
- Resultat
- utsikterna
- ägare
- pappersbaserad
- papper
- särskilt
- reservdelar till din klassiker
- Tidigare
- Patienten
- patientupplevelse
- Mönster
- Personer
- Utföra
- prestanda
- fysisk
- Bilder
- plattform
- Plattformar
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poäng
- möjlig
- potentiell
- den mäktigaste
- exakt
- föredragen
- presentera
- Presentationer
- presenterar
- primär
- förmodligen
- process
- Bearbetad
- processer
- bearbetning
- Produkt
- produktivitet
- Profiler
- projektet
- rätt
- egenskapen
- förutsatt
- ger
- tillhandahålla
- Syftet
- kvalitet
- sökfrågor
- snabbare
- kvintiljon
- Rationell
- Raw
- RE
- Läsa
- redo
- verklig
- fastigheter
- realtid
- verkligen
- känner igen
- register
- Red
- reducerande
- regelbunden
- reglerad
- regulatorer
- relevans
- relevanta
- pålitlig
- resterna
- Hyra
- Rapport
- kräver
- Obligatorisk
- forskning
- svar
- resultera
- Resultat
- avslöjar
- översyn
- Rik
- Risk
- riskhanterings
- ungefär
- s
- Samma
- Save
- sparande
- skalbar
- spridda
- ordningen
- vetenskaplig
- Sök
- Andra
- sektor
- se
- sett
- vald
- väljer
- selektiv
- sända
- skicka
- sänder
- känsla
- känslig
- Sekvens
- service
- in
- Kort
- förkortas
- skall
- visas
- Visar
- signifikans
- signifikant
- liknande
- förenklade
- Storlek
- storlekar
- So
- Mjukvara
- några
- Källa
- Källor
- specifik
- Personal
- intressenter
- standardisera
- starta
- Steg
- Steg
- Fortfarande
- förvaring
- okomplicerad
- strategier
- effektivisera
- strömlinjeformad
- struktur
- strukturerade
- Läsa på
- framgång
- sådana
- följer
- Stöder
- förvånande
- kring
- Undersökning
- system
- bord
- Ta
- tar
- tar
- uppgift
- tekniker
- Teknologi
- villkor
- än
- den där
- Smakämnen
- den information
- världen
- deras
- Dem
- Där.
- därför
- Dessa
- de
- sak
- saker
- tror
- Tredje
- detta
- hela
- tid
- tidskrävande
- gånger
- till
- alltför
- tog
- verktyg
- verktyg
- trafik
- Tåg
- överförd
- transformativ
- prova
- två
- Typ
- typer
- förstå
- förståelse
- till skillnad från
- låsa
- tills
- TIDSENLIG
- uppladdning
- urgency
- användning
- Begagnade
- Användare
- Användargränssnitt
- användarvänligt
- användare
- med hjälp av
- Återvinnare
- Värdefulla
- Värdering
- mängd
- olika
- försäljare
- Verifiering
- mycket
- via
- Video
- Video
- Röst
- vänta
- vill
- var
- Sätt..
- we
- webbsidor
- Vad
- Vad är
- när
- om
- som
- medan
- varför
- brett
- kommer
- med
- utan
- ord
- arbetsflöden
- arbetssätt
- världen
- skulle
- skriven
- Om er
- Din
- zephyrnet