企业如何从非结构化数据中提取有意义的见解？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-26
随着企业越来越多地依靠人工智能来释放新的业务价值并简化其运营
全球人工智能市场预计将从2016年的40.7亿元激增至2025年的1694亿元，但是即使有越来越多的组织部署AI，也有惊人的96％的企业正在为数据管理而苦苦挣扎，许多公司在整体质量和数据标签方面都遇到了问题，鉴于AI模型仅与构建模型时的数据一样好，这对于快速增长的AI市场以及希望利用AI技术的各行各业都面临着严峻的挑战。
为了使企业能够从AI中提取有意义的见解
必须有一个持续不断的数据反馈回路，并且在AI投入生产时，它会不断地改进，因为它会接触到新数据，并会发现新的边缘情况和异常情况，简而言之，人工智能系统在给定过去的数据的情况下可以很好地运行，但是需要不断考虑未来的数据来更新系统，为什么非结构化数据对于构建更好的AI如此重要-组织如何优化其数据管理？这就是将的人工智能和尖端技术相结合可以如何帮助企业消除与数据相关的障碍。
了解非结构化数据
数字服务和应用程序的激增已经产生了大量的非结构化数据，这些数据现在占所有数字数据的90％，必须利用这些数据来构建一致，统一的数据集，以使企业更准确地了解所有可用的业务信息，但是正如许多企业所发现的那样，这说起来容易做起来难，与结构化数据相反，非结构化数据基于检查单个数据段以识别关键特征和模式，手动执行此任务非常耗时且占用大量资源，这就是AI工具对于帮助企业正确管理其非结构化数据并从中获得实际价值至关重要的原因，例如在零售业中，越来越多的企业开始实施无现金收银和基于AI的解决方案来监视产品识别和库存管理，商店需要动态工具来使他们的AI系统也能跟上新产品类别的步伐，作为新的消费者行为，例如戴口罩。
或考虑医疗领域，诊所和其他医疗机构存储着大量的患者数据
这些数据可以证明在针对各种情况改进检测和诊断工具方面非常有效，例如计算机视觉技术可以为临床医生提供更精细，更准确的患者扫描细节，但是支持这些解决方案的模型必须对一系列相关因素（包括人口统计和地理特征）敏感，充分利用AI需要精心的基础工作和对不同数据源的分析，但好消息是，有可用的工具可帮助组织根据其非结构化数据创建订单。
优化非结构化数据
模式识别算法是用于识别非结构化数据的基于AI的解决方案之一，该算法利用机器学习对非结构化数据进行分类。例如，这些算法可以快速标记和分类大量图像，如果手动执行，该过程将耗时数小时，尽管完全自动化分析是理想的解决方案，但它仍然超出了当今AI的范围，因此需要一种混合的管理和培训方法来打破孤岛，并建立可通过高度自动化来有效存储，统一和交付数据的数据中心，融合机器和人工流程可产生更好的AI模型，从而使人类主持人可以纠正偏差并防止模型退化，因此企业应寻找结合了人机能力的工具，仅依靠人类是麻烦且效率低下的，同时将所有责任放在机器上意味着模型可以有效地自动驾驶，而无需终用户提供足够的投入和专业知识。
AI看起来像是非结构化数据
全球人工智能市场预计将从2016年的40.7亿元激增至2025年的1694亿元，但是即使有越来越多的组织部署AI，也有惊人的96％的企业正在为数据管理而苦苦挣扎，许多公司在整体质量和数据标签方面都遇到了问题，鉴于AI模型仅与构建模型时的数据一样好，这对于快速增长的AI市场以及希望利用AI技术的各行各业都面临着严峻的挑战。
为了使企业能够从AI中提取有意义的见解
必须有一个持续不断的数据反馈回路，并且在AI投入生产时，它会不断地改进，因为它会接触到新数据，并会发现新的边缘情况和异常情况，简而言之，人工智能系统在给定过去的数据的情况下可以很好地运行，但是需要不断考虑未来的数据来更新系统，为什么非结构化数据对于构建更好的AI如此重要-组织如何优化其数据管理？这就是将的人工智能和尖端技术相结合可以如何帮助企业消除与数据相关的障碍。
了解非结构化数据
数字服务和应用程序的激增已经产生了大量的非结构化数据，这些数据现在占所有数字数据的90％，必须利用这些数据来构建一致，统一的数据集，以使企业更准确地了解所有可用的业务信息，但是正如许多企业所发现的那样，这说起来容易做起来难，与结构化数据相反，非结构化数据基于检查单个数据段以识别关键特征和模式，手动执行此任务非常耗时且占用大量资源，这就是AI工具对于帮助企业正确管理其非结构化数据并从中获得实际价值至关重要的原因，例如在零售业中，越来越多的企业开始实施无现金收银和基于AI的解决方案来监视产品识别和库存管理，商店需要动态工具来使他们的AI系统也能跟上新产品类别的步伐，作为新的消费者行为，例如戴口罩。
或考虑医疗领域，诊所和其他医疗机构存储着大量的患者数据
这些数据可以证明在针对各种情况改进检测和诊断工具方面非常有效，例如计算机视觉技术可以为临床医生提供更精细，更准确的患者扫描细节，但是支持这些解决方案的模型必须对一系列相关因素（包括人口统计和地理特征）敏感，充分利用AI需要精心的基础工作和对不同数据源的分析，但好消息是，有可用的工具可帮助组织根据其非结构化数据创建订单。
优化非结构化数据
模式识别算法是用于识别非结构化数据的基于AI的解决方案之一，该算法利用机器学习对非结构化数据进行分类。例如，这些算法可以快速标记和分类大量图像，如果手动执行，该过程将耗时数小时，尽管完全自动化分析是理想的解决方案，但它仍然超出了当今AI的范围，因此需要一种混合的管理和培训方法来打破孤岛，并建立可通过高度自动化来有效存储，统一和交付数据的数据中心，融合机器和人工流程可产生更好的AI模型，从而使人类主持人可以纠正偏差并防止模型退化，因此企业应寻找结合了人机能力的工具，仅依靠人类是麻烦且效率低下的，同时将所有责任放在机器上意味着模型可以有效地自动驾驶，而无需终用户提供足够的投入和专业知识。
AI看起来像是非结构化数据
不堪重负，而AI和人类一起工作可以简化此数据，并使其更容易在多个应用程序中提取见解，人工智能有望帮助各行各业创造数十亿元的价值，而且，要想发挥的影响力，就必须结合先进的技术和特定领域的专业知识，人与机器一起工作，可以将非结构化数据转换为生命智能，作为领域特定的专家系统交付。
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