Das Verständnis unstrukturierter Daten

Unstrukturierten Daten ist anders als strukturierte Daten, dass seine Struktur ist nicht vorhersehbar. Beispiele für unstrukturierte Daten sind beispielsweise Dokumente, E-Mails, Blogs, digitale Bilder, Videos und Satellitenbilder. Es enthält auch einige durch Maschinen oder Sensoren erzeugten Daten. In der Tat macht unstrukturierter Daten für die Mehrzahl der Daten, die als auch externe auf Ihrem Firmengelände ist für Ihr Unternehmen in der Online-privaten und öffentlichen Quellen wie Twitter und Facebook.

In der Vergangenheit waren die meisten Unternehmen entweder nicht in der Lage erfassen oder speichern Sie diese große Menge an Daten. Es war einfach zu teuer oder zu überwältigend. Auch wenn Unternehmen in der Lage waren, die Daten zu erfassen, sie haben nicht die Werkzeuge, um die Daten einfach analysieren und die Ergebnisse nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Nur sehr wenige Instrumente könnten Sinne dieser riesigen Datenmengen zu machen. Die Werkzeuge, die haben waren komplex existieren zu verwenden und nicht Ergebnisse in einem angemessenen Zeitrahmen erzeugen.

Am Ende gehen diejenigen, die wirklich wollte der enormen Anstrengungen der Analyse dieser Daten gezwungen wurden, mit Snapshots von Daten zu arbeiten. Dies hat den unerwünschten Effekt, wichtige Ereignisse fehlen, weil sie nicht in einem bestimmten Snapshot waren.

Ein Ansatz, der zunehmend als eine Möglichkeit, bewertet wird immer Geschäftswert zu gewinnen, aus unstrukturierten Daten Textanalyse, der Prozess der Analyse von unstrukturierten Texten, relevante Informationen zu extrahieren und sie in strukturierte Informationen umzuwandeln, die dann auf verschiedene Weise genutzt werden können. Die Analyse- und Extraktionsprozesse Vorteil von Techniken nehmen, die in der Computerlinguistik entstanden, Statistiken und anderen Disziplinen der Informatik.