隨著幾乎所有垂直產業都走向數位化，人們常說「數據就是新石油」。然而，人們往往沒有足夠重視的是，石油在經過精煉並以柴油、汽油、天然氣或航空燃料等所需形式存在之前，不適合驅動我們的機器，非結構化資料的情況幾乎相同。
據估計，非結構化資料約佔全球組織產生和儲存的資料的80%。隨著資料量的成長，企業面臨著多種挑戰，特別是需要安全地儲存資料並大規模、快速地從中獲得可操作的見解。如今，從文字文件、圖像、音訊和視訊檔案等各種非結構化來源中提取相關數據，然後將其標準化以創建報告和輸入，最後將發現結果納入操作流程的過程說起來容易做起來難。
據估計，金融服務業等產業的數據產生正在加速成長。預計到2025年，全球企業將產生175ZB(1ZB=1兆GB)的數據，其中約80%將是非結構化的。對於大多數當代企業而言，將這些數據轉化為有意義的商業智慧是一項艱鉅的任務
處理非結構化資料的傳統方法速度緩慢、容易出錯且成本高昂。由於非結構化資料的持續流入，始終存在人為錯誤、疏忽和疲勞的風險，即使是最有經驗的人員也會不知所措。光學字元辨識(OCR)工具可以在一定程度上幫助資料數位化，但無法為其添加上下文。 重寫後的內容： 傳統處理非結構化資料的方法速度緩慢、容易出錯且成本高昂。由於非結構化數據不斷流入，始終存在人為錯誤、疏忽和疲勞的風險，即使是最有經驗的人員也會不知所措。光學字元識別(OCR)工具可以在一定程度上幫助資料數字化，但無法為其添加上下文
即使在採用機器人流程自動化(RPA)的企業中，雖然它可能能夠透過從來源中獲取數據並將其添加到資料庫來編譯數據，但它無法執行格式更改、數據結構或任何其他任務將非結構化數據轉換為結構化的可操作的見解，可以幫助企業轉變客戶體驗，促進卓越決策，推動創新和產品開發，降低風險，節省成本，並為企業提供競爭優勢。這就是為什麼用人工智慧釋放非結構化資料的力量是絕對必要的。
據報告顯示，利用非結構化資料的組織可以實現收入增加10%-20%，成本降低20%-50%。預計到2025年，NLP技術的全球市場將達到433億美元，顯示對分析非結構化文字資料的需求不斷增長。
大型科技企業迅速根據這些預測採取行動，並制定了旨在解決該問題的解決方案。例如，亞馬遜推出了Textract，Google推出了Vision、Document、AutoML和NLP等各種API。微軟也在認知服務套件中啟用了非結構化資料處理，IBM也提供了Datacap。毫無疑問，所有這些解決方案在處理大量非結構化資料、探索它甚至使用它進行原型設計時都很好。
然而，這些工具與行業無關，通常很難提供充分且準確的特定領域的見解。由於對行業術語的錯誤理解以及對不同資料集之間的複雜性或共性的理解不正確，可能會出現錯誤。因此，即使意識到需要利用非結構化數據，也不總是能夠透過流行或手動驅動的方法來實現預期結果
為了充分發揮非結構化數據的潛力，企業需要投資先進的數據分析工具和技術。利用自然語言處理（NLP）、人工智慧（AI）和機器學習（ML）支援的深度學習工具，可以幫助企業獲取特定領域的洞見，並辨識通用解決方案無法實現的模式
一個更好的解決方案是與專門處理非結構化資料並擁有廣泛技術基礎設施和人才的服務提供者合作，以獲得準確的洞察力。這種方法不僅可以幫助企業定期獲得更深入的見解，而且無需在基礎設施、招募人員和開發客製化工具方面進行大量內部投資
重要性不言而喻的非結構化資料對於現代企業至關重要，因為它所包含的洞察力可以改變業務成長、營運效率、客戶體驗和營運成本。然而，為了獲得最佳效益，企業必須審查其數據分析和建構方法。透過整合先進的人工智慧工具和資料流，可以大幅簡化這個過程。正是透過這種以人工智慧為主導的專業非結構化資料分析方法，將決定金融服務等垂直領域的未來成功者和失敗者之間的差距！
以上是釋放非結構化資料的力量：人工智慧的應用指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
