發現非結構化數據的隱藏事實

數據是洞察力的金礦。重要的是要擁有一個集成的信息體系結構，該體系結構有助於更好地了解多維信息，以迎合業務決策和重要事件。最大的問題是，“從哪裡開始以及如何找到數據中隱藏的內容？”

人們認為，根據他們認為重要的事件，實踐分析師和數據科學家平均會花費70％至80％的時間用於數據準備。數據有不同的維度。這些數據是從添加到傳統資源中的不同資源（互聯網/網絡數據）匯集而來的，從而使其變得複雜。它具有的維度越多，數據就越複雜，從而難以創造可持續的商業價值。

以下是非結構化數據的不同維度的一些示例：

•來自公司和個人電子郵件ID和社交網絡配置文件的數據
•文本和即時消息
•網站上用戶活動生成的數據，例如位置信息
•客戶通話記錄和語音郵件數據
•報紙文章和白皮書
•加密的文件和圖像
•圖片，音頻和視頻文件
•日曆和聯繫人
•Internet瀏覽歷史記錄

有了合適的基礎架構，智能技術可以使事情順利進行。企業越來越對訪問非結構化信息/數據並將其與結構化數據集成感興趣。大多數平台可以確定重要變量的最大潛力，然後確定其與業務的相關性。更精確的數據可以更好地進行測試假設並輕鬆識別趨勢，並提高對分析結果的信心。以下是收集隱藏事實的步驟：

•從相關來源收集相關數據。
•建立一個強大的過程來存儲數據。
•運行並確定重要變量。
•建立預測模型。

信息的未來不僅是對數據量的分析，而且是改進解決方案的實施，該解決方案可以使組織中的所有人員都可以與數據進行通信和交互，從而創造出高效，有效，高效和高效的解決方案。成功的環境。分析非結構化數據以獲取有用見解的過程背後的技術正在開始重新定義組織查看數據的方式，並將大大減少收集信息所需的時間。非結構化數據文件通常包含一組豐富的事實和維度，否則，由於缺乏結構化格式的可見性，這些事實和維度不會被注意到。因此，需要標記和註釋文本內在的事實及其相對尺寸，