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Dados n?o estruturados s?o informa??es que n?o residem em um banco de dados tradicional de linhas e colunas. Em geral, s?o dados com muito texto, mas podem incluir dados como datas, números e fatos.

Organiza??es de todos os portes dependem de dados n?o estruturados para tomar decis?es comerciais críticas, determinar proje??es financeiras e interagir com os clientes, mas os cientistas de dados precisam extrair e organizar com sucesso os dados n?o estruturados antes de poderem utilizá-los.

Com as ferramentas certas, os cientistas de dados podem facilmente extrapolar, analisar e usar dados n?o estruturados para atender aos objetivos comerciais.

Qual é o significado de dados n?o estruturados?

Os dados n?o estruturados n?o têm uma estrutura predefinida e s?o comuns em fontes como:

• E-mails
• PDFs
• Imagens
• Arquivos de áudio
• Arquivos de vídeo
• Publica??es em mídias sociais

Embora os dados n?o estruturados n?o tenham a mesma organiza??o que os dados estruturados, você ainda pode analisá-los para encontrar tendências e percep??es. Para isso, as empresas precisam investir em tecnologias de Big Data como 好色先生TV? IDOL Unstructured Data Analytics para processar facilmente grandes quantidades de dados n?o estruturados.

Dados n?o estruturados vs. dados estruturados

Dados estruturados s?o informa??es organizadas de forma predefinida. Isso inclui dados organizados em tabelas com linhas e colunas. Normalmente, esse tipo de dados reside em um banco de dados relacional. Os dados estruturados geralmente s?o mais fáceis de acessar, gerenciar e analisar.

Os dados n?o estruturados n?o têm um modelo ou estrutura de dados predefinidos. Exemplos comuns de dados n?o estruturados incluem informa??es de clientes, catálogos de produtos e registros financeiros. Como esse tipo de dado n?o é organizado de maneira predefinida, é mais difícil processá-lo e analisá-lo usando métodos tradicionais.

Como os dados n?o estruturados s?o armazenados?

Os dados n?o estruturados geralmente s?o armazenados em um banco de dados n?o relacional, como o Hadoop ou o NoSQL, e processados por , como o 好色先生TV? IDOL? . Esses bancos de dados podem armazenar e processar grandes quantidades de dados n?o estruturados.

Os formatos de armazenamento comuns para dados n?o estruturados s?o:

• Arquivos de texto (PDFs e e-mails)
• Arquivos de imagem (JPEGs e PNGs)
• Arquivos de áudio (MP3s e WAVs)
• Arquivos de vídeo (MPEGs e AVIs)

Quais s?o os benefícios dos dados n?o estruturados?

Há muitos benefícios em trabalhar com dados n?o estruturados. Os cientistas de dados usam dados n?o estruturados para melhorar o atendimento ao cliente, direcionar campanhas de marketing e tomar decis?es comerciais inteligentes.

Alguns dos benefícios mais comuns dos dados n?o estruturados s?o:

• Melhoria no atendimento ao cliente: As empresas podem oferecer um melhor atendimento ao cliente analisando o sentimento do cliente em publica??es de mídia social e avalia??es on-line.
• Campanhas de marketing direcionadas: As equipes de marketing podem usar dados n?o estruturados para identificar as necessidades e os desejos dos clientes. Essas informa??es podem ajudá-las a criar campanhas de marketing direcionadas.
• Melhores decis?es de negócios: Os dados n?o estruturados permitem que as empresas encontrem tendências e percep??es que, de outra forma, seriam difíceis de identificar. Em última análise, essas informa??es ajudam as partes interessadas a fazer julgamentos precisos e a melhorar suas empresas.

O que as empresas podem fazer com os dados n?o estruturados após a análise?

Algumas empresas analisaram com sucesso os dados n?o estruturados por meio da análise de texto e do processamento de linguagem natural (PLN). Essas tecnologias ajudam as organiza??es a examinar grandes quantidades de dados n?o estruturados para encontrar as pepitas de informa??es que est?o procurando. Além disso, a análise de dados n?o estruturados traz vários benefícios importantes, como

• Uso ilimitado: Os dados n?o estruturados n?o s?o predefinidos, o que significa que os proprietários podem usá-los de maneiras ilimitadas.
• Formata??o versátil: Os usuários podem armazenar dados n?o estruturados em vários formatos.
• Custo de armazenamento acessível: As empresas têm mais dados brutos e n?o estruturados do que informa??es estruturadas. O armazenamento de dados n?o estruturados é conveniente e econ?mico.
• Extra??o de arquivos: Obtenha mais insights dos seus dados com suporte para mais de 1.500 formatos de arquivos e um leitor de arquivos de documentos e extra??o de arquivos com detec??o de formato de arquivo aut?nomo, descriptografia de conteúdo, extra??o de texto, processamento de subarquivos, renderiza??o n?o nativa e solu??o de exporta??o estruturada.
• : Depois que os dados s?o analisados, os diálogos em linguagem natural s?o extraídos de muitas fontes diferentes para fornecer respostas altamente correspondentes às perguntas. Os visitantes do seu site podem conversar com um assistente digital de linguagem natural automatizado e semelhante ao humano.
• : Monitore automaticamente milhares de c?meras de CCTV em tempo real ou retrospectivamente. Marque vídeos, envie alertas, analise e distribua para as partes interessadas. Inclui reconhecimento facial, análise de eventos, reconhecimento de placas de veículos e muito mais.
• 好色先生TV? IDOL? Resposta a perguntas em linguagem natural e chatbot: Acessa uma variedade de fontes para obter respostas altamente compatíveis e responde em um formato de linguagem natural. Crie uma experiência de bate-papo com diálogo humano para os clientes por meio de IA e ML.

Quais s?o os desafios dos dados n?o estruturados?

Trabalhar com dados n?o estruturados pode ser um desafio. Como esse tipo de informa??o n?o é organizado de maneira predefinida, sua análise é mais difícil.

Além disso, os dados n?o estruturados geralmente s?o armazenados em um banco de dados n?o relacional, o que dificulta a consulta. Alguns dos desafios mais comuns dos dados n?o estruturados s?o:

• Riscos de seguran?a: A prote??o de dados n?o estruturados pode ser complexa, pois os usuários podem espalhar essas informa??es em vários formatos e locais de armazenamento.
• Indexa??o deficiente: Devido à sua natureza arbitrária, a indexa??o geralmente é um processo desafiador e propenso a erros.
• Necessidade de cientistas de dados: Os dados n?o estruturados geralmente exigem que os cientistas de dados os analisem e fa?am interpreta??es.
• Equipamentos de análise de dados caros: O software avan?ado de análise de dados é necessário para analisar dados n?o estruturados, mas pode estar fora do alcance de empresas com or?amento apertado.
• Diversos formatos de dados: Os dados n?o estruturados n?o têm um formato específico, o que dificulta seu uso em seu estado bruto.

Como os dados n?o estruturados s?o analisados?

Há muitas maneiras de analisar dados n?o estruturados. Os usuários podem processar dados n?o estruturados usando técnicas de PNL, como minera??o de texto e análise de sentimentos. Além disso, as partes interessadas podem analisar os dados n?o estruturados por meio de ferramentas que apresentam aprendizado de máquina.

Alguns métodos padr?o para analisar dados n?o estruturados s?o:

• Minera??o de texto: Essa técnica extrai informa??es valiosas de fontes baseadas em texto. Por exemplo, a minera??o de texto pode analisar as avalia??es dos clientes para identificar padr?es e tendências.
• : Essa técnica identifica emo??es em fontes baseadas em texto. Por exemplo, a análise de sentimento pode examinar publica??es de mídia social para determinar sentimentos positivos ou negativos sobre uma marca ou um produto.
• Aprendizado de máquina: Essa técnica encontra padr?es e percep??es nos dados. Por exemplo, as ferramentas que utilizam o aprendizado de máquina podem inspecionar o comportamento do cliente para identificar tendências.

Como a análise de dados n?o estruturados do 好色先生TV IDOL pode ajudar?

好色先生TV A plataforma de análise de dados n?o estruturados ajuda as organiza??es a analisar esse tipo de informa??o. 好色先生TV IDOL inclui ferramentas e tecnologias que coletam, processam e analisam dados n?o estruturados.

Os recursos essenciais do site IDOL incluem:

• Análise de imagens: Esse recurso permite que as empresas extraiam significado das imagens. Por exemplo, a análise de imagens pode identificar objetos em uma foto ou encontrar rostos em uma imagem cheia de gente.
• Análise de áudio: Esse recurso permite que as empresas extraiam significado dos arquivos de áudio. Por exemplo, a análise de áudio pode identificar palavras-chave em uma conversa ou detectar emo??es em uma voz.
• Acesso aos dados do repositório e conectores: Os usuários podem se conectar facilmente a várias fontes de dados. Isso inclui mídia social, aplicativos corporativos e bancos de dados.
• Pesquisa cognitiva: 好色先生TV IDOL permite que as empresas encontrem informa??es usando consultas em linguagem natural. Por exemplo, a pesquisa cognitiva pode ajudar os cientistas de dados a encontrar documentos que contenham uma determinada palavra-chave ou frase.
• Software de análise de dados n?o estruturados para OEM e SDKs: Use nosso kit de desenvolvimento de software para criar os aplicativos e as APIs de que você precisa para aproveitar seus dados n?o estruturados.

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