Мы можем найти неструктурированные данные практически в любом тексте в цифровом мире, таком как электронные письма, разговоры в социальных сетях, чаты и т. д. Тегирование, также называемое аннотацией, — это быстро развивающаяся технология, которая классифицирует и группирует данные для анализа.
Неструктурированные данные — это информация, которая не была структурирована заранее определенным образом. Короче говоря, каждая отрасль требует анализа таких данных, где бы они ни использовались.
Увеличение использования цифровых приложений и услуг привело к быстрому увеличению объема данных. Компании и правительства продолжают генерировать огромные объемы данных с беспрецедентной скоростью. В то же время проблемы удобства использования возникают из-за попыток хранить и управлять этими данными.
Ручная обработка, систематизация и подготовка таких данных для анализа может быть очень сложной, неточной и дорогостоящей.
- Что такое тегирование?
- Почему стоит использовать тегирование для эффективного анализа текста?
- Как деловой мир связывает тегирование с аналитикой?
- Какую роль теги играют в вашем бизнесе?
Что такое тегирование?
Тегирование или текстовое тегирование — это процесс добавления тегов или аннотаций к различным компонентам неструктурированных данных. Это важный шаг в процессе подготовки данных в свободной форме для дальнейшего анализа. Обычно мы можем сделать это вручную или автоматически.
Автоматическую пометку могут выполнять как простые, так и сложные компьютерные программы.
В простых программах правила и списки слов используются для надлежащей маркировки контента, когда известны наиболее важные параметры. Однако сложные системы используют расширенную обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы обеспечить более высокую точность и эффективность для больших наборов данных.
Например, Textrics работает с методами машинного обучения N-Gram, в которых мы пытаемся определить 3 лучших слова или термина, которые имеют больший вес или ценность в предложении. Поэтому полученные результаты более точны и эффективны, чем простая ручная маркировка.
Зачем использовать теги для эффективного анализа текста?
Когда мы готовим неструктурированные данные для анализа, мы обнаруживаем, что тегирование происходит на более детальном уровне, чем категоризация.
Следовательно, он способен предложить дополнительные преимущества с точки зрения понимания.
Тегирование работает в сочетании с инструментами предиктивной аналитики для расширения и уточнения базы знаний для интеллектуального анализа неструктурированных данных.
Со временем мы можем расширить систему текстовых тегов. Таксономия имеет тенденцию развиваться, чтобы позволить структурировать больше данных с помощью тегов. Поскольку анализ структурированных данных выполняется, мы можем использовать полученную информацию для дальнейшего совершенствования системы тегов.
Как деловой мир связывает тегирование с аналитикой?
Поскольку предприятия сегодня ищут значительную прямую окупаемость неструктурированных данных, раскрытие все большего количества информации о поведении пользователей становится очень важным.
Тегирование было относительно легко встроено в рабочий процесс, поскольку концепция достаточно проста для работы со многими системами бизнес-аналитики. Мир веб-аналитики уже интегрировал программное обеспечение для управления тегами в свои системы.
Популярные примеры включают Google Analytics и Web Trends.
Тегирование распознает существующие термины важности и предсказывает, когда и где мы должны внедрить новые формы тегирования.
Многие эксперты согласны с тем, что все это является частью непрерывной системы. Сам анализ возвращается в дальнейшие эксперименты с многовариантным тестированием (MVT). Мы можем добавить больше контекстуально релевантных терминов, которые сгруппированы вокруг основных понятий.
Следовательно, наиболее важным преимуществом является то, что такой подход может раскрывать данные, о наличии которых организации даже не подозревали.
Давайте подумаем об этом. Возможно ли все это вручную? Конечно, нет.
Какую роль теги играют в вашем бизнесе?
Теги можно использовать для интеграции структурированных и неструктурированных данных для создания полного хранилища данных.
Такие данные могут обеспечить комплексное представление активов данных организации для создания приложений бизнес-аналитики и поддержки принятия решений, основанных на целостных, всеобъемлющих корпоративных данных.
Итак, что вы можете сделать с такими огромными объемами данных?
- Получите рыночную и конкурентную информацию. Ежедневные новостные статьи и отчеты представляют собой обширный набор неструктурированных данных, которые сложно и долго анализировать. Крайне важно изучить как можно больше качественной информации за ограниченное время. Тегирование идентифицирует объекты и помечает их. Таким образом, добавляя структуру к неструктурированным данным, вы можете сделать их более удобными для запросов и поиска.
- Получение информации о производительности продукта. Анализ больших объемов данных о гарантийных претензиях является серьезной проблемой для компаний. Если наблюдается повторяющаяся проблема, система тегов просеивает данные. Он исследует комментарии клиентов и технических специалистов на наличие шаблонов или подсказок, которые могут определить причину проблемы.
Подводя итог, можно сказать, что преимущества использования тегов перед анализом данных значительны для любого бизнеса. Читать длинные предложения и замечать ключевые слова просто невозможно из-за больших объемов данных.
Textrics предлагает вам наиболее эффективные результаты, позволяя:
- Ищите умнее и находите быстрые ответы
- Находите идеи и получайте доступ к контенту автоматически
- Масштабирование даже по мере роста объемов данных для обработки возможностей, и
- Легко управляйте потенциальными рисками
Пришло время вывести свой бизнес на новый уровень! Мы здесь, чтобы провести вас через каждый шаг.
Просто попробуйте нашу бесплатную демо-версию или свяжитесь с нашей командой экспертов, чтобы узнать больше.
