في معظم الحالات يتم تحليل البيانات غير المهيكلة عن طريق التنقيب وتساعد التطورات الحديثة في الشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية وغيرها من الأساليب أيضًا في تخصيص الأنماط في البيانات غير المهيكلة.
مبدأ تنقيب البيانات غير المهيكلة باستخدام التعلم الآلي
- يمكن للمستخدمين أخذ نموذج موجود وإفلاته في تطبيق ببضعة سطور من التعليمات البرمجية وفهم أساسي لكيفية عمل الخوارزمية.
- مع تقديم اتصالات التدريب الجديدة والوعي حول التعلم الآلي لعامة الناس سيصبح التعلم الآلي أكثر ثقة وفهمًا في الاقتصاد.
- بفضل انخفاض التكاليف في طاقة الحوسبة ويمكن للشركات تحليل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة على مستويات غير مسبوقة.
- باستخدام التعلم الآلي يمكن استخدام البيانات غير المهيكلة لفهم المحتوى والكلمات الرئيسية التي يجب الاستمرار في استخدامها بوضوح.
- يمكن أن يساعد التعلم الآلي في فحص البيانات الغير مهيكلة واستخراج كلمات رئيسية محددة والتنبؤ بالطريقة التي ستقود بها المحادثات.
- يمكن أن يكون التعلم الآلي المقترن بالبيانات غير المهيكلة ذا قيمة كبيرة لتحديد الرؤى عبر المبيعات والمنتج والتسويق والهندسة.
- تمتلك الشركات عادةً جميع البيانات التي تحتاجها لاتخاذ قرارات مستنيرة وعليهم فقط تطبيق التعلم الآلي الصحيح على بياناتهم غير المهيكلة.
- مع التعلم الآلي (ML) تتيح التطورات في تقنية ML الآن للمؤسسات معالجة البيانات غير المهيكلة بكفاءة وتحسين جهود ضمان الجودة.
- تمثل البيانات غير المهيكلة المعلومات التي لا تتبع النماذج المعروفة أو تتناسب مع تنسيقات مجموعات البيانات المهيكلة أكثر من (80%) من جميع بيانات المؤسسة الجديدة.
- للاستعداد لهذا التحول تجد الشركات طرقًا مبتكرة لإدارة وتحليل وتعظيم استخدام البيانات في كل شيء بدءًا من تحليلات الأعمال وحتى الذكاء الاصطناعي (AI).
- للتنقل بين مشكلات البيانات يمكن تطبيق أساليب إحصائية لقياس أشكال البيانات غير المهيكلة مما يمكّن فرق البيانات الخاصة بك من تتبع التباين وإزالة القيم المتطرفة والانعطاف في البيانات.
