Vi samlar in data som aldrig förr, och senast 2025, runt 80 % av dessa uppgifter kommer att vara ostrukturerad. Datautvinning hjälper till att forma denna data, och företag måste investera i ostrukturerad textanalys för att få insiderkunskap om deras prestanda, kunder, marknadstrender etc.
Ostrukturerad data är den oorganiserade och spridda information som finns tillgänglig för ett företag men som inte kan användas av ett program eller lätt kan förstås av människor. Dessa data definieras av en datamodell och överensstämmer inte heller med någon fördefinierad struktur. Datautvinning gör att vi kan sortera och bearbeta stora datamängder för att hitta mönster som hjälper företag att få svar och lösa problem.
Utmaningar i ostrukturerad textanalys
Data samlas in i olika former och källor, inklusive e-post, sociala medier, användargenererat innehåll, forum, artiklar, nyheter och annat. Med tanke på den stora mängden data kommer företag sannolikt att ignorera att bearbeta den på grund av tidsbegränsningar och budgetutmaningar. Här är några viktiga datautvinningsutmaningar med ostrukturerad data:
Datas natur
Eftersom det inte finns någon bestämd struktur är det en stor utmaning att känna till datas natur. Detta gör det ännu svårare och mer komplext att hitta insikter, vilket blir ett stort avskräckande för verksamheten att börja bearbeta eftersom de inte har en riktning att följa.
System- och tekniska krav
Ostrukturerad data kan inte analyseras med befintliga system, databaser och verktyg. Därför behöver företag högkapacitet och specialdesignade system för att extrahera, lokalisera och analysera ostrukturerad data.
Naturlig språkbehandling (NLP)
Textanalys av ostrukturerad data kräver NLP-tekniker, som sentimentanalys, ämnesmodellering och Named Entity Recognition (NER). Dessa system kräver teknisk expertis och avancerad maskinpark för stora datamängder.
Förbehandlingstekniker inom datautvinning
Dataförbearbetning inkluderar rengöring, transformering och integrering av data innan den skickas för analys. Med hjälp av följande tekniker förbättrar analytiker datakvaliteten för enkel datautvinning.
Textrengöring
tokenization
Ordspråksmärkning
Namngiven entitetsigenkänning (NER)
Text Mining Process Översikt
Textutvinning involverar steg-för-steg exekvering av uppgifter för att avslöja handlingsbar information från ostrukturerad text och data. Inom denna process använder vi artificiell intelligens, maskininlärning och NLP för att extrahera användbar information.
- Pre-bearbetning: Textpro-bearbetning inkluderar en rad olika uppgifter, inklusive textrensning (ta bort onödig information), tokenisering (dela upp texten i mindre bitar), filtrering (ta bort irrelevant information), stemming (identifiera ordens grundläggande form) och lemmatisering (omorganisera ordet till dess ursprungliga språkliga form).
- Funktionsval: Funktionsval innebär att extrahera de mest relevanta funktionerna från en datauppsättning. Detta steg används särskilt i maskininlärning och inkluderar även dataklassificering, regression och klustring.
- Textomvandling: Använda någon av de två modellerna, Bag of Words eller Vector Space Model med funktionsval, för att generera egenskaper (identifiering) av likheter i datamängden.
- Datautvinning: I slutändan, med hjälp av olika tillämpliga tekniker och tillvägagångssätt, mineras data, som sedan används för vidare analys.
Med data minerade kan företag träna AI-modeller med hjälp av OCR-bearbetning. Som ett resultat kan de distribuera autentisk intelligens för att få exakta insikter.
Viktiga tillämpningar av textutvinning
Kundrespons
Företag kan bättre förstå sina kunder genom att analysera trender och data som extraherats från användargenererad data, inlägg på sociala medier, tweets och kundsupportförfrågningar. Med hjälp av denna information kan de bygga bättre produkter och tillhandahålla bättre lösningar.
Brandövervakning
Eftersom datautvinningstekniker kan hjälpa till att hämta och extrahera data från olika källor, kan det hjälpa varumärken att veta vad deras kunder säger. Med hjälp av detta kan de implementera varumärkesövervakning och strategier för hantering av varumärkesrykte. Som ett resultat kan varumärken implementera skadekontrolltekniker för att rädda deras rykte.
Spårning av bedrägerier
Eftersom datautvinning kan hjälpa till att extrahera djupt rotad information, inklusive finansiell analys, transaktionshistorik och försäkringsanspråk, kan företag fastställa bedrägliga aktiviteter. Detta hjälper till att förhindra oönskade förluster och ger dem tillräckligt med tid för att rädda sitt rykte.
Innehållsrekommendation
Med en förståelse för data som extraherats från olika källor kan företag utnyttja den för att ge personliga rekommendationer till sina kunder. Personalisering spelar en viktig roll för att öka affärsintäkter och kundupplevelse.
Tillverkningsinsikter
Där kundinsikter kan användas för att känna till deras preferenser, kan de användas för att förbättra tillverkningsprocesserna. Med hänsyn till användarupplevelsens recensioner och feedback kan tillverkare implementera produktförbättringsmekanismer och modifiera tillverkningsprocessen.
E-postfiltrering
Datautvinning i e-postfiltrering hjälper till att skilja mellan skräppost, skadligt innehåll och äkta meddelanden. Med hjälp av denna information kan företag skydda sig mot cyberattacker och utbilda sina anställda och kunder att undvika att engagera sig i vissa typer av e-postmeddelanden.
Konkurrensmässig marknadsanalys
Där datautvinning kan hjälpa företag att veta mycket om sig själva och sina kunder, kan det också lysa upp sina konkurrenter. De kan analysera konkurrenters profilaktivitet på sociala medier, webbplatsprestanda och all annan information som finns tillgänglig på webben. Även här kan de identifiera trender och insikter, samtidigt som de använder denna information för att bygga upp sina marknadsföringsstrategier.
Slutsats
Datautvinning från ostrukturerad text kommer att bli en grundläggande praxis när vi går in i en dataintensiv värld. Företag kommer att vilja upptäcka nya trender och insikter för att bygga bättre produkter och förbättra kundupplevelser. Där drifts- och kostnadsutmaningarna är mest framträdande idag kan de dämpas med storskalig implementering av datautvinningstekniker. Shaip har expertis inom datainsamling, extrahering och anteckningar, vilket hjälper företag att bättre förstå sina kunder, marknader och produkter. Vi hjälper företag förbättrar sin OCR-dataextraktion och samling med förtränade AI-modeller som levererar imponerande digitalisering. Kontakta oss för att veta hur vi kan hjälpa dig att bearbeta och rensa ostrukturerad data.
