비정형 데이터의 힘 활용: 인공지능 적용 가이드

거의 모든 수직 산업이 디지털화되면서 "데이터는 새로운 석유"라고 종종 말합니다. 그러나 종종 충분히 평가되지 않는 점은 석유가 정제되어 디젤, 가솔린, 천연 가스 또는 항공 연료와 같은 원하는 형태로 존재할 때까지 우리 기계에 동력을 공급하는 데 적합하지 않다는 것입니다. 상황은 구조화되지 않은 데이터에서도 거의 동일합니다.

비정형 데이터는 전 세계 조직에서 생성 및 저장하는 데이터의 약 80%를 차지하는 것으로 추정됩니다. 데이터 볼륨이 증가함에 따라 기업은 특히 데이터를 안전하게 저장하고 규모와 속도에 맞춰 실행 가능한 통찰력을 도출해야 하는 등 다양한 과제에 직면해 있습니다. 오늘날 텍스트 문서, 이미지, 오디오 및 비디오 파일과 같은 다양한 비정형 소스에서 관련 데이터를 추출한 다음 이를 표준화하여 보고서 및 입력을 생성하고 최종적으로 결과를 운영 프로세스에 통합하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다.

금융 서비스 등 산업에서 데이터 생성이 가속화되고 있는 것으로 추정됩니다. 2025년까지 글로벌 기업은 175ZB(1ZB=1조 GB)의 데이터를 생성할 것으로 예상되며, 그 중 약 80%가 비정형 데이터일 것입니다. 대부분의 현대 비즈니스에서 이 데이터를 의미 있는 비즈니스 인텔리전스로 전환하는 것은 어려운 작업입니다.

구조화되지 않은 데이터를 처리하는 기존 방법은 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 비용이 많이 듭니다. 구조화되지 않은 데이터가 지속적으로 유입되면서 가장 숙련된 인력조차도 감당할 수 없는 인적 오류, 감독 및 피로의 위험이 항상 존재합니다. OCR(광학 문자 인식) 도구는 데이터를 어느 정도 디지털화하는 데 도움이 될 수 있지만 데이터에 컨텍스트를 추가할 수는 없습니다. 재작성된 콘텐츠: 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 기존 방법은 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 비용이 많이 듭니다. 구조화되지 않은 데이터가 지속적으로 유입되면서 가장 숙련된 인력조차도 감당할 수 없는 인적 오류, 감독 및 피로의 위험이 항상 존재합니다. OCR(광학 문자 인식) 도구는 데이터를 어느 정도 디지털화하는 데 도움이 될 수 있지만 컨텍스트를 추가할 수는 없습니다.

RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 채택하는 기업에서도 소스에서 데이터를 가져와서 이를 수행할 수 있으며 데이터를 컴파일하기 위해 데이터베이스에 추가되지만 형식 변경, 데이터 구조화 또는 기타 작업을 수행할 수는 없습니다. 및 제품을 개발하고 위험을 줄이며 비용을 절감하고 기업에 경쟁 우위를 제공합니다. 그렇기 때문에 인공 지능을 통해 구조화되지 않은 데이터의 힘을 활용하는 것이 절대적으로 필요합니다.

보고서에 따르면 구조화되지 않은 데이터를 활용하는 조직은 수익을 10~20% 늘리고 비용을 20~50% 줄일 수 있습니다. NLP 기술의 글로벌 시장은 2025년까지 433억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 구조화되지 않은 텍스트 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있음을 나타냅니다.

대형 기술 기업은 이러한 예측에 신속하게 대처하고 문제 해결을 목표로 하는 솔루션을 개발했습니다. 예를 들어 Amazon은 Textract를 출시했고 Google은 Vision, Document, AutoML, NLP와 같은 다양한 API를 출시했습니다. Microsoft는 인지 서비스 제품군에서 비정형 데이터 처리도 지원하며 IBM도 Datacap을 제공합니다. 대량의 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 탐색하며 프로토타입을 제작할 때 이러한 모든 솔루션이 훌륭하다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

그러나 이러한 도구는 업계에 구애받지 않으며 충분하고 정확한 도메인별 통찰력을 제공하는 데 종종 어려움을 겪습니다. 업계 용어에 대한 오해와 다양한 데이터 세트 간의 복잡성이나 공통점에 대한 잘못된 이해로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 비정형 데이터를 활용해야 한다는 인식이 있더라도 널리 사용되거나 수동으로 구동되는 방법을 통해 원하는 결과를 달성하는 것이 항상 가능한 것은 아닙니다.

비정형 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면 기업은 고급 데이터 분석에 투자해야 합니다. 도구와 기술. 자연어 처리(NLP), 인공 지능(AI), 기계 학습(ML)을 기반으로 하는 딥 러닝 도구를 활용하면 기업이 도메인별 통찰력을 얻고 일반 솔루션이 달성할 수 없는 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 나은 솔루션 솔루션은 다음과 같습니다. 비정형 데이터 처리를 전문으로 하고 정확한 통찰력을 얻을 수 있는 광범위한 기술 인프라와 인재를 갖춘 서비스 제공업체와 협력하세요. 이 접근 방식은 기업이 정기적으로 더 깊은 통찰력을 얻는 데 도움이 될 뿐만 아니라 인프라, 직원 채용 및 맞춤형 도구 개발에 상당한 내부 투자를 하지 않고도 그렇게 할 수 있습니다.

결론

구조화되지 않은 데이터의 중요성은 기업에서 자명합니다. 현대 기업 여기에 포함된 통찰력은 비즈니스 성장, 운영 효율성, 고객 경험 및 운영 비용을 변화시킬 수 있기 때문에 중요합니다. 그러나 최고의 이점을 얻으려면 기업은 데이터 분석 및 구조화에 대한 접근 방식을 검토해야 합니다. 고급 인공 지능 도구와 데이터 스트림을 통합하면 이 프로세스를 크게 단순화할 수 있습니다. 비정형 데이터 분석에 대한 이러한 전문적인 인공 지능 기반 접근 방식을 통해 금융 서비스와 같은 수직 분야에서 미래의 승자와 패자 간의 격차를 결정할 것입니다!

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