Ми збираємо дані, як ніколи раніше, і приблизно до 2025 року 80% цих даних буде неструктурованим. Інтелектуальний аналіз даних допомагає формувати ці дані, і компанії повинні інвестувати в аналіз неструктурованого тексту, щоб отримати інсайдерські знання про свою продуктивність, клієнтів, ринкові тенденції тощо.
Неструктуровані дані — це невпорядковані та розрізнені частини інформації, доступні для бізнесу, але які не можуть бути використані програмою або легко зрозумілі людям. Ці дані визначаються моделлю даних і не відповідають жодній попередньо визначеній структурі. Інтелектуальний аналіз даних дозволяє нам сортувати й обробляти великі набори даних, щоб знаходити шаблони, які допомагають компаніям отримувати відповіді та вирішувати проблеми.
Проблеми в аналізі неструктурованого тексту
Дані збираються в різних формах і з різних джерел, включаючи електронні листи, соціальні мережі, контент, створений користувачами, форуми, статті, новини тощо. Враховуючи великий обсяг даних, підприємства, швидше за все, ігноруватимуть їх обробку через обмеження часу та бюджету. Ось деякі ключові проблеми інтелектуального аналізу неструктурованих даних:
Природа даних
Оскільки немає певної структури, знання природи даних є великою проблемою. Це робить пошук інформації ще складнішим і складнішим, що стає серйозним стримуючим фактором для бізнесу, щоб розпочати обробку, оскільки вони не мають напряму для дотримання.
Системні та технологічні вимоги
Неструктуровані дані неможливо проаналізувати за допомогою існуючих систем, баз даних та інструментів. Отже, підприємствам потрібні високопродуктивні та спеціально розроблені системи для вилучення, визначення місцезнаходження та аналізу неструктурованих даних.
Обробка природних мов (НЛП)
Аналіз тексту неструктурованих даних потребує таких методів НЛП, як аналіз настроїв, тематичне моделювання та розпізнавання іменованих сутностей (NER). Ці системи вимагають технічних знань і передового обладнання для великих наборів даних.
Методи попередньої обробки в інтелектуальному аналізі даних
Попередня обробка даних включає очищення, перетворення та інтеграцію даних перед їх надсиланням на аналіз. Використовуючи наведені нижче методи, аналітики покращують якість даних для легкого аналізу даних.
Очищення тексту
Токенізація
Позначення частин мови
Розпізнавання іменованих об’єктів (NER)
Огляд процесу інтелектуального аналізу тексту
Інтелектуальний аналіз тексту включає покрокове виконання завдань для виявлення корисної інформації з неструктурованого тексту та даних. У цьому процесі ми використовуємо штучний інтелект, машинне навчання та НЛП для отримання корисної інформації.
- Попередня обробка: Професійна обробка тексту включає низку різних завдань, включаючи очищення тексту (видалення непотрібної інформації), токенізацію (поділ тексту на менші фрагменти), фільтрацію (видалення нерелевантної інформації), коріння (визначення основної форми слів) і лемматизацію. (реорганізація слова до його початкової мовної форми).
- Вибір функцій: Вибір ознак включає вилучення найбільш релевантних функцій із набору даних. Особливо використовується в машинному навчанні, цей крок також включає класифікацію даних, регресію та кластеризацію.
- Перетворення тексту: Використання будь-якої з двох моделей, Bag of Words або Vector Space Model із вибором ознак, для створення ознак (ідентифікації) подібності в наборі даних.
- Видобуток даних: Зрештою, за допомогою різних застосовуваних методів і підходів дані видобуваються, які потім використовуються для подальшого аналізу.
Завдяки отриманим даним компанії можуть навчати моделі ШІ за допомогою довідка з обробки OCR. Як наслідок, вони можуть розгортати автентичні дані, щоб отримати точне розуміння.
Ключові застосування інтелектуального аналізу тексту
Зворотній зв'язок з клієнтом
Компанії можуть краще зрозуміти своїх клієнтів, аналізуючи тенденції та дані, отримані з даних, створених користувачами, публікацій у соціальних мережах, твітів і запитів у службу підтримки клієнтів. Використовуючи цю інформацію, вони можуть створювати кращі продукти та надавати кращі рішення.
Моніторинг бренда
Оскільки методи інтелектуального аналізу даних можуть допомогти отримувати та отримувати дані з різних джерел, це може допомогти брендам знати, що говорять їхні клієнти. Використовуючи це, вони можуть впроваджувати моніторинг бренду та стратегії управління репутацією бренду. У результаті бренди можуть застосовувати методи контролю пошкоджень, щоб зберегти свою репутацію.
Виявлення шахрайства
Оскільки інтелектуальний аналіз даних може допомогти витягнути глибоко вкорінену інформацію, зокрема фінансовий аналіз, історію транзакцій і страхові претензії, компанії можуть виявити шахрайські дії. Це допомагає запобігти небажаним втратам і дає їм достатньо часу, щоб зберегти свою репутацію.
Рекомендація щодо вмісту
Розуміючи дані, отримані з різних джерел, компанії можуть використовувати їх для надання персоналізованих рекомендацій своїм клієнтам. Персоналізація відіграє важливу роль у збільшенні доходів від бізнесу та покращенні якості обслуговування клієнтів.
Відомості про виробництво
Якщо статистику клієнтів можна використовувати для визначення їхніх уподобань, те саме можна використовувати для покращення виробничих процесів. Беручи до уваги відгуки та відгуки користувачів, виробники можуть впроваджувати механізми вдосконалення продукції та модифікувати виробничий процес.
Фільтрація електронної пошти
Інтелектуальний аналіз даних у фільтрації електронної пошти допомагає відрізнити спам, шкідливий вміст і справжні повідомлення. Використовуючи цю інформацію, підприємства можуть захистити себе від кібератак і навчити своїх співробітників і клієнтів уникати взаємодії з певними типами електронних листів.
Аналіз конкурентного маркетингу
Там, де аналіз даних може допомогти компаніям дізнатися багато про себе та своїх клієнтів, він також може пролити світло на їхніх конкурентів. Вони можуть аналізувати активність профілів конкурентів у соціальних мережах, продуктивність веб-сайту та будь-яку іншу інформацію, доступну в Інтернеті. Знову ж таки, вони можуть визначити тенденції та ідеї, водночас використовуючи цю інформацію для побудови своїх маркетингових стратегій.
Висновок
Інтелектуальний аналіз даних із неструктурованого тексту стане фундаментальною практикою, оскільки ми просуваємось у світ інтенсивної обробки даних. Компанії захочуть відкривати нові тенденції та ідеї, щоб створювати кращі продукти та покращувати взаємодію з клієнтами. Там, де операційні та фінансові проблеми є найбільш помітними сьогодні, їх можна подолати за допомогою широкомасштабного впровадження методів аналізу даних. Шайп має досвід збору, вилучення та анотування даних, допомагаючи компаніям краще зрозуміти своїх клієнтів, ринки та продукти. Ми допомагаємо підприємства покращують вилучення даних OCR і колекція з попередньо навченими моделями штучного інтелекту, які забезпечують вражаючу оцифровку. Зв’яжіться з нами, щоб дізнатися, як ми можемо допомогти вам обробити та усунути неструктуровані дані.
