Keräämme tietoja enemmän kuin koskaan ennen, ja vuoteen 2025 mennessä noin 80 % näistä tiedoista tulee olemaan jäsentämätön. Tiedonlouhinta auttaa muokkaamaan näitä tietoja, ja yritysten on investoitava jäsentämättömään tekstianalyysiin saadakseen sisäpiiritietoa suorituskyvystään, asiakkaistaan, markkinatrendeistään jne.
Strukturoimaton data on organisoimatonta ja hajallaan olevaa tietoa, joka on yrityksen käytettävissä, mutta joita ohjelma ei voi käyttää tai ihmisten helposti ymmärtää. Nämä tiedot määritellään tietomallilla, eikä se ole minkään ennalta määrätyn rakenteen mukainen. Tiedonlouhinnan avulla voimme lajitella ja käsitellä suuria tietojoukkoja löytääksemme malleja, jotka auttavat yrityksiä saamaan vastauksia ja ratkaisemaan ongelmia.
Haasteet jäsentämättömässä tekstianalyysissä
Tietoja kerätään eri muodoissa ja lähteistä, mukaan lukien sähköpostit, sosiaalinen media, käyttäjien luoma sisältö, foorumit, artikkelit, uutiset ja muut. Tietojen suuren määrän vuoksi yritykset todennäköisesti jättävät sen käsittelyn huomiotta aikarajoitusten ja budjettihaasteiden vuoksi. Tässä on joitain rakenteettoman datan tärkeimpiä tiedon louhintahaasteita:
Tietojen luonne
Koska varmaa rakennetta ei ole, tiedon luonteen tunteminen on suuri haaste. Tämä tekee oivallusten löytämisestä entistä vaikeampaa ja monimutkaisempaa, mikä on suuri pelote yrityksille aloittaa käsittely, koska niillä ei ole suuntaa, jota seurata.
Järjestelmä- ja teknologiset vaatimukset
Strukturoimatonta dataa ei voida analysoida olemassa olevilla järjestelmillä, tietokantoilla ja työkaluilla. Tästä syystä yritykset tarvitsevat suuren kapasiteetin ja erityisesti suunniteltuja järjestelmiä poimimaan, paikantamaan ja analysoimaan jäsentämätöntä dataa.
Luonnollinen kielenkäsittely (NLP)
Strukturoimattoman datan tekstianalyysi vaatii NLP-tekniikoita, kuten mielialan analyysi, aihemallinnus ja nimetty entiteettitunnistus (NER). Nämä järjestelmät vaativat teknistä asiantuntemusta ja edistyksellisiä koneita suurille tietojoukoille.
Esikäsittelytekniikat tiedon louhinnassa
Tiedon esikäsittely sisältää tietojen puhdistamisen, muuntamisen ja integroinnin ennen sen lähettämistä analysoitavaksi. Seuraavien tekniikoiden avulla analyytikot parantavat tietojen laatua tiedon louhinnan helpottamiseksi.
Tekstin puhdistus
Tekstin puhdistaminen tarkoittaa epäolennaisten tietojen poistamista tietojoukoista. Se sisältää HTML-tunnisteiden, erikoismerkkien, numeroiden, välimerkkien ja muiden tekstin osien poistamisen. Tarkoituksena on normalisoida tekstidata, poistaa stop-sanat ja poistaa kaikki elementit, jotka voivat estää analyysiprosessia.tokenization
Tiedonlouhintaputkea rakennettaessa tarvitaan tietojen tokenointia jäsentämättömän datan hajottamiseksi, koska se vaikuttaa prosessin muuhun osaan. Strukturoimattoman tiedon tokenointi sisältää pienempien ja samankaltaisten tietoyksiköiden luomisen, mikä johtaa tehokkaaseen esitykseen.Puheosan merkitseminen
Osa-of-Speech-koodaus sisältää jokaisen tunnuksen merkitsemisen substantiiviksi, adjektiiviksi, verbiksi, adverbiksi, konjunktioksi jne. Tämä auttaa luomaan kieliopillisesti oikean tietorakenteen, joka on ratkaisevan tärkeä monille NLP-toiminnoille.Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER)
NER-prosessi sisältää strukturoimattoman datan kokonaisuuksien merkitsemisen määrätyillä rooleilla ja luokilla. Luokkiin kuuluvat muun muassa ihmiset, organisaatiot ja sijainnit. Tämä auttaa rakentamaan tietopohjaa seuraavaa vaihetta varten, varsinkin kun NLP alkaa toimia.
Tekstin puhdistaminen tarkoittaa epäolennaisten tietojen poistamista tietojoukoista. Se sisältää HTML-tunnisteiden, erikoismerkkien, numeroiden, välimerkkien ja muiden tekstin osien poistamisen. Tarkoituksena on normalisoida tekstidata, poistaa stop-sanat ja poistaa kaikki elementit, jotka voivat estää analyysiprosessia.
Tiedonlouhintaputkea rakennettaessa tarvitaan tietojen tokenointia jäsentämättömän datan hajottamiseksi, koska se vaikuttaa prosessin muuhun osaan. Strukturoimattoman tiedon tokenointi sisältää pienempien ja samankaltaisten tietoyksiköiden luomisen, mikä johtaa tehokkaaseen esitykseen.
Osa-of-Speech-koodaus sisältää jokaisen tunnuksen merkitsemisen substantiiviksi, adjektiiviksi, verbiksi, adverbiksi, konjunktioksi jne. Tämä auttaa luomaan kieliopillisesti oikean tietorakenteen, joka on ratkaisevan tärkeä monille NLP-toiminnoille.
NER-prosessi sisältää strukturoimattoman datan kokonaisuuksien merkitsemisen määrätyillä rooleilla ja luokilla. Luokkiin kuuluvat muun muassa ihmiset, organisaatiot ja sijainnit. Tämä auttaa rakentamaan tietopohjaa seuraavaa vaihetta varten, varsinkin kun NLP alkaa toimia.Tekstin louhintaprosessin yleiskatsaus
Tekstin louhinta sisältää vaiheittaisen tehtävien suorittamisen, jotta voidaan löytää toimivaa tietoa jäsentämättömästä tekstistä ja tiedoista. Käytämme tässä prosessissa tekoälyä, koneoppimista ja NLP:tä hyödyllisen tiedon poimimiseen.
- Esikäsittely: Tekstin prosessointi sisältää joukon erilaisia tehtäviä, mukaan lukien tekstin puhdistaminen (tarpeettomien tietojen poistaminen), tokenisoinnin (tekstin jakaminen pienempiin osiin), suodatuksen (epäolennaisen tiedon poistaminen), johdostuksen (sanojen perusmuodon tunnistaminen) ja lemmatisoinnin. (sanan järjestäminen uudelleen alkuperäiseen kielelliseen muotoonsa).
- Ominaisuuden valinta: Ominaisuuden valinta sisältää tärkeimpien ominaisuuksien poimimisen tietojoukosta. Tämä vaihe, jota käytetään erityisesti koneoppimisessa, sisältää myös tietojen luokittelun, regression ja klusteroinnin.
- Tekstin muunnos: Käyttämällä jompaakumpaa malleista, Bag of Words tai Vector Space Model ominaisuusvalinnan kanssa samankaltaisten piirteiden (tunnisteiden) luomiseksi tietojoukossa.
- Tiedonlouhinta: Lopulta erilaisten soveltuvien tekniikoiden ja lähestymistapojen avulla louhitaan dataa, jota sitten hyödynnetään jatkoanalyysiin.
Louhitun tiedon avulla yritykset voivat kouluttaa tekoälymalleja OCR-käsittelyn avulla. Tämän seurauksena he voivat käyttää aitoa älykkyyttä saadakseen tarkkoja näkemyksiä.
Tekstinlouhinnan keskeiset sovellukset
Asiakaspalaute
Yritykset voivat ymmärtää asiakkaitaan paremmin analysoimalla trendejä ja käyttäjien luomista tiedoista, sosiaalisen median viesteistä, twiiteistä ja asiakastukipyynnöistä poimittua dataa. Tämän tiedon avulla he voivat rakentaa parempia tuotteita ja tarjota parempia ratkaisuja.
Brand Monitoring
Koska tiedonlouhintatekniikat voivat auttaa hankkimaan ja poimimaan tietoa eri lähteistä, se voi auttaa brändejä tietämään, mitä heidän asiakkaat sanovat. Tämän avulla he voivat toteuttaa tuotemerkin seuranta- ja maineenhallintastrategioita. Tämän seurauksena brändit voivat ottaa käyttöön vahinkojenhallintatekniikoita pelastaakseen maineensa.
Petosten havaitseminen
Koska tiedon louhinta voi auttaa poimimaan syvälle juurtuneita tietoja, kuten taloudellisia analyyseja, tapahtumahistoriaa ja vakuutuskorvauksia, yritykset voivat määrittää vilpillisen toiminnan. Tämä auttaa estämään ei-toivottuja menetyksiä ja antaa heille riittävästi aikaa pelastaa maineensa.
Sisältösuositus
Ymmärtämällä eri lähteistä poimitut tiedot, yritykset voivat hyödyntää sitä tarjotakseen asiakkailleen henkilökohtaisia suosituksia. Personoinnilla on tärkeä rooli liiketoiminnan liikevaihdon ja asiakaskokemuksen kasvattamisessa.
Manufacturing Insights
Kun asiakkaiden näkemyksiä voidaan käyttää heidän mieltymyksiensä tuntemiseen, sitä voidaan hyödyntää valmistusprosessien parantamisessa. Ottaen huomioon käyttäjäkokemusarviot ja -palautteen valmistajat voivat toteuttaa tuotekehitysmekanismeja ja muokata valmistusprosessia.
Sähköpostien suodatus
Tietojen louhinta sähköpostin suodatuksessa auttaa erottamaan roskapostin, haitallisen sisällön ja aidot viestit. Näiden tietojen avulla yritykset voivat suojautua kyberhyökkäyksiltä ja kouluttaa työntekijöitään ja asiakkaitaan välttämään tietyntyyppisten sähköpostien käsittelyä.
Kilpailukykyisen markkinoinnin analyysi
Kun tiedon louhinta voi auttaa yrityksiä tietämään paljon itsestään ja asiakkaistaan, se voi myös valaista kilpailijoita. He voivat analysoida kilpailijoiden sosiaalisen median profiilin toimintaa, verkkosivuston suorituskykyä ja mitä tahansa muuta verkossa saatavilla olevaa tietoa. Tässäkin he voivat tunnistaa trendejä ja oivalluksia samalla kun käyttävät näitä tietoja markkinointistrategioidensa rakentamiseen.
Yhteenveto
Tietojen louhinnasta jäsentämättömästä tekstistä tulee perustavanlaatuinen käytäntö, kun etenemme dataintensiiviseen maailmaan. Yritykset haluavat löytää uusia trendejä ja oivalluksia luodakseen parempia tuotteita ja parantaakseen asiakaskokemuksia. Siellä missä toiminnalliset ja kustannushaasteet ovat merkittävimmät nykyään, ne voidaan hillitä tiedonlouhintatekniikoiden laajamittaisella käyttöönotolla. Shaipilla on asiantuntemusta tiedonkeruusta, poiminnasta ja huomautuksista, mikä auttaa yrityksiä ymmärtämään paremmin asiakkaitaan, markkinoitaan ja tuotteitaan. Me autamme yritykset parantavat OCR-tietojen poimintaansa ja kokoelma esikoulutetuilla tekoälymalleilla, jotka tarjoavat vaikuttavaa digitointia. Ota yhteyttä, niin kerromme kuinka voimme auttaa sinua käsittelemään ja purkamaan jäsentämätöntä dataa.
