Maison > Article > Périphériques technologiques > Résolvez les problèmes de données non structurées grâce au machine learning
Traducteur | Bugatti
Critique | Sun Shujuan
La révolution des données bat son plein. La quantité de données numériques créées au cours des cinq prochaines années sera le double de la quantité de données générées à ce jour, et les données non structurées définiront cette nouvelle ère d'expériences numériques.
Les données non structurées font référence à des informations qui ne suivent pas les modèles traditionnels ou ne conviennent pas aux formats de bases de données structurées, représentant plus de 80 % de toutes les nouvelles données d'entreprise. Pour se préparer à ce changement, de nombreuses entreprises recherchent des moyens innovants pour gérer, analyser et tirer le meilleur parti de toutes les données disponibles dans une variété d'outils, notamment l'analyse commerciale et l'intelligence artificielle. Mais les décideurs politiques sont également confrontés à un vieux problème : comment maintenir et améliorer la qualité d’ensembles de données volumineux et peu maniables ?
L'apprentissage automatique est la solution. Les progrès de la technologie d’apprentissage automatique permettent désormais aux organisations de traiter efficacement les données non structurées et d’améliorer leurs efforts d’assurance qualité. Alors que la révolution des données approche à grands pas, quelles sont les difficultés de votre entreprise ? Vous êtes confronté à une multitude d’ensembles de données précieux mais ingérables, ou vous utilisez les données pour faire progresser votre entreprise ?
La valeur de données précises, opportunes et cohérentes pour les entreprises modernes est incontestable et est aussi importante que le cloud computing et les applications numériques. Pourtant, une mauvaise qualité des données coûte aux entreprises en moyenne 13 millions de dollars par an.
Pour résoudre les problèmes de données, vous utilisez des méthodes statistiques pour mesurer la forme des données, ce qui permet aux équipes chargées des données de suivre les changements, d'éliminer les valeurs aberrantes et d'éliminer la dérive des données. Les contrôles basés sur des méthodes statistiques restent utiles pour juger de la qualité des données et déterminer comment et quand les ensembles de données doivent être utilisés avant que des décisions critiques ne soient prises. Bien que cette méthode statistique soit efficace, elle est généralement réservée à des ensembles de données structurés, adaptés aux mesures objectives et quantitatives.
Mais qu’en est-il des données qui ne tiennent pas tout à fait dans Microsoft Excel ou Google Sheets ? Comprend :
Lorsque ces types de données non structurées entrent en jeu, il est facile que des informations incomplètes ou inexactes entrent dans le modèle. Si les erreurs passent inaperçues, les problèmes de données peuvent s'accumuler, causant des ravages dans tout, des rapports trimestriels aux prévisions et aux prévisions. Une simple approche copier-coller de données structurées vers des données non structurées ne suffit pas et peut même nuire à votre entreprise.
Le dicton courant « garbage in, garbage out » s'applique très bien aux ensembles de données non structurées. Il est peut-être temps d'abandonner votre approche actuelle des données.
Lorsque vous envisagez des solutions pour les données non structurées, l'apprentissage automatique doit être le premier choix. En effet, l’apprentissage automatique peut analyser des ensembles de données volumineux et trouver rapidement des modèles dans des données désordonnées. Avec la bonne formation, les modèles d’apprentissage automatique peuvent apprendre à interpréter, organiser et classer toute forme de type de données non structurées.
Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre à recommander des règles pour l'analyse, le nettoyage et la mise à l'échelle des données, rendant ainsi le travail dans des secteurs tels que la santé et l'assurance plus efficace et plus précis. De même, les programmes d'apprentissage automatique peuvent identifier et classer les données textuelles par sujet ou sentiment dans des sources de données non structurées, telles que celles des réseaux sociaux ou des enregistrements de courrier électronique.
Lorsque vous améliorez vos efforts en matière de qualité des données grâce à l'apprentissage automatique, gardez quelques considérations clés à l'esprit :
Les données non structurées sont un trésor de nouvelles opportunités et informations. Cependant, seules 18 % des organisations exploitent actuellement leurs données non structurées, et la qualité des données est l’un des principaux facteurs freinant davantage d’entreprises.
Alors que les données non structurées deviennent de plus en plus populaires et plus pertinentes pour les décisions et opérations commerciales quotidiennes, le contrôle qualité basé sur l'apprentissage automatique fournit l'assurance indispensable : vos données sont pertinentes, précises et utiles. Si vous n'êtes pas limité à la qualité des données, vous pouvez vous engager à utiliser les données pour faire avancer votre entreprise.
Pensez aux opportunités qui se présentent lorsque vous prenez le contrôle de vos données, ou mieux encore, laissez l'apprentissage automatique gérer le travail à votre place.
Titre original : Résoudre le problème des données non structurées grâce à l'apprentissage automatique, auteur : Edgar Honing
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!