Phần lớn các công ty trong thời gian gần đây phụ thuộc rất nhiều vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các doanh nghiệp thu thập rất nhiều dữ liệu để phân tích người tiêu dùng và hàng hóa chuyên sâu, cho phép họ lên kế hoạch cho các kế hoạch tăng trưởng, sản phẩm và tiếp thị của họ trong tương lai. Tuy nhiên, các tổ chức tạo ra một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc trong kỷ nguyên dữ liệu lớn này, điều này khiến cần phải thực hiện dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc.
Nhờ phân tích dữ liệu sâu rộng và phát triển trí thông minh kinh doanh, các công ty có thể sử dụng dữ liệu khách hàng sâu sắc để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, bây giờ các doanh nghiệp sẽ dễ dàng hơn nhiều để lượm lặt những hiểu biết một cách liền mạch từ dữ liệu phi cấu trúc. Bạn sẽ có được sự hiểu biết thấu đáo về dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc. Đọc thêm về việc thực hiện dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc.Unstructured Data to Structured Data Conversion.
Mục lục
- Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
- Ưu điểm của dữ liệu phi cấu trúc
- Dữ liệu được cấu trúc là gì?
- Ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc
- Sự khác biệt giữa dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc là gì?
- Nhu cầu dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc là gì?
- Các bước để thực hiện dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc?
- Bước 1: Làm sạch dữ liệu không cấu trúc
- Bước 2: Kiểm tra xem nó có nên được giữ hoặc xóa
- Bước 3: Chọn công nghệ để thu thập và lưu trữ dữ liệu dựa trên các yêu cầu của công ty
- Bước 4: & NBSP; Khai thác thực thể
- Bước 5: & nbsp; tạo một mẫu
- Bước 6: Phân tích dữ liệu
- Bước 7: Hiểu những gì sẽ được thực hiện với kết quả phân tích
- Bước 8: Lưu trữ dữ liệu
- Bước 9: Thực hiện đo lường dự án
- Làm thế nào để bạn phân tích dữ liệu phi cấu trúc?
- Sự kết luận
Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu được cấu trúc là gì?
Ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc
Ưu điểm của dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu được cấu trúc là gì?
- Ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc: Businesses can enhance the customer experience by utilizing the insights gained from Unstructured Data. Monitoring Live Chats, Emails, Customer Support requests, and Social Media posts in real-time may be required when analyzing Unstructured data.
- Sự khác biệt giữa dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc là gì? Analyzing Unstructured Data might assist a business in locating fresh and unexplored market prospects. This is possible by keeping an eye on the Social Media comments and postings of their rivals and contrasting them with their metrics.
- Nhu cầu dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc là gì? Businesses can read through many emails and open-ended client surveys using Artificial Intelligence [AI] technologies. They can monitor uninvited comments left on blogs, surveys, and other internet platforms.
Dữ liệu được cấu trúc là gì?
Sự khác biệt giữa dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc là gì?
Ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc
Sự khác biệt giữa dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc là gì?
- Nhu cầu dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc là gì? Organizations have been utilizing Structured Data for a considerable time. As a result, you already have a wealth of established tools and models to process this data and produce insightful results.
- Những hiểu biết tiến bộ: Nhiều loại ngành nghề khác nhau có thể sử dụng dữ liệu có cấu trúc để giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn vì có các công cụ phân tích dữ liệu tuyệt vời có sẵn. Các doanh nghiệp trợ giúp này tạo ra một văn hóa dữ liệu nơi các nhóm có thể hiểu rõ hơn mà không liên tục phụ thuộc vào các nhà khoa học dữ liệu hoặc phân tích. Many different types of professions can use Structured Data to help them make better decisions because there are excellent Data Analytics Tools available. These help businesses create a data culture where teams can gain insights without constantly depending on data scientists or analytics.
Sự khác biệt giữa dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc là một tập hợp nhiều loại dữ liệu được giữ lại trong các định dạng ban đầu của chúng, trái ngược với dữ liệu có cấu trúc, rất khác biệt và được duy trì một cách chính xác. Dữ liệu có cấu trúc thường chứa dữ liệu định lượng, còn được gọi là dữ liệu có thể đếm được. Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc được gọi là dữ liệu định tính.
Dữ liệu có cấu trúc có thể dễ dàng được phân tích bằng các kỹ thuật như phân loại, hồi quy và phân cụm dữ liệu vì bản chất riêng biệt của chúng.
Tuy nhiên, dữ liệu phi cấu trúc bao gồm thông tin chủ quan có thể được quản lý theo quy ước. Một số kỹ thuật học máy và học tập sâu được sử dụng để tạo hiểu biết và tự động hóa các hoạt động kinh doanh tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức.
Dữ liệu HEVO, một nền tảng đường ống dữ liệu được quản lý đầy đủ, có thể giúp bạn tự động hóa, đơn giản hóa và làm phong phú quá trình sao chép dữ liệu của bạn trong một vài lần nhấp. Với nhiều đầu nối và các đường ống dữ liệu nhanh, bạn có thể trích xuất và tải dữ liệu từ hơn 100 nguồn dữ liệu vào kho dữ liệu của bạn hoặc bất kỳ cơ sở dữ liệu nào. Để tiếp tục hợp lý hóa và chuẩn bị dữ liệu của bạn để phân tích, bạn có thể xử lý và làm phong phú dữ liệu hạt thô bằng cách sử dụng lớp chuyển đổi mạnh mẽ và tích hợp của Hevo mà không cần viết một dòng mã duy nhất!
Bắt đầu với Hevo miễn phí
HEVO là nền tảng sao chép dữ liệu nhanh nhất, dễ nhất và đáng tin cậy nhất sẽ tiết kiệm băng thông kỹ thuật và nhiều thời gian của bạn. Hãy thử dùng thử miễn phí truy cập đầy đủ 14 ngày của chúng tôi ngay hôm nay để trải nghiệm bản sao dữ liệu không rắc rối hoàn toàn tự động!
Nhu cầu dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc, nếu được sử dụng đúng cách, có thể tạo ra một nhóm những hiểu biết quan trọng có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hầu hết các công ty hiện đại xem dữ liệu phi cấu trúc là một nguồn tài nguyên chưa được khai thác. Điều này có nghĩa là các công ty phải tìm ra những cách hiệu quả để thu thập và sử dụng dữ liệu phi cấu trúc để đưa ra các lựa chọn kinh doanh quan trọng và phát triển mạnh ngay cả khi đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt.
Mặc dù nó có vẻ như là một nhiệm vụ tốn nhiều công sức để lọc một lượng lớn dữ liệu, nhưng có nhiều lợi thế khác nhau. Bạn có thể phân loại liên kết giữa các nguồn dữ liệu khác nhau và xác định các mẫu nhất định bằng cách nghiên cứu các bộ dữ liệu không có cấu trúc lớn. Ngoài ra, việc thực hiện dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi và phân tích dữ liệu có cấu trúc sau đó giúp xác định xu hướng thị trường và ngành.
Để hiểu dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc là cần thiết. Các doanh nghiệp sử dụng các công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] và trí tuệ nhân tạo [AI] để thực hiện dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc. Điều này làm cho các doanh nghiệp thực hiện các công việc tẻ nhạt như sắp xếp thủ công thông qua dữ liệu. Các công ty hiện thấy đơn giản hơn nhiều để kiểm tra nhanh chóng và đáng tin cậy dữ liệu không có cấu trúc vì các công nghệ học máy mới đang tăng. & NBSP;Natural Language Processing [NLP] and Artificial Intelligence [AI] to perform Unstructured Data to Structured Data Conversion. This spares businesses from performing tedious chores like manually sorting through the data. Companies now find it much simpler to swiftly and reliably examine Unstructured Data because of new rising Machine Learning technologies.
- Bước 1: Làm sạch dữ liệu không cấu trúc
- Bước 2: Kiểm tra xem nó có nên được giữ hoặc xóa
- Bước 3: Chọn công nghệ để thu thập và lưu trữ dữ liệu dựa trên các yêu cầu của công ty
- Bước 4: & NBSP; Khai thác thực thể
- Bước 5: & nbsp; tạo một mẫu
- Bước 6: Phân tích dữ liệu
- Bước 7: Hiểu những gì sẽ được thực hiện với kết quả phân tích
- Bước 8: Lưu trữ dữ liệu
- Bước 9: Thực hiện đo lường dự án
Với tầm quan trọng của dữ liệu phi cấu trúc trong kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp ngày nay, điều quan trọng đối với các tổ chức là phải hiểu những gì và không khả thi khi truy cập cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Bây giờ, hãy đi sâu vào việc hiểu dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc.
Nó có thể gây nguy hiểm nếu dữ liệu phi cấu trúc lấp đầy quá nhiều không gian lưu trữ cho công ty của bạn. Đó là một ý tưởng tốt để loại bỏ thông tin không liên quan để ngăn chặn sự hiểu lầm sâu hơn và chỉ tập trung vào các tài liệu có tổ chức có thể hữu ích. Ngoài ra, dịch vụ sao lưu và phục hồi dữ liệu, sẽ hữu ích trong thời gian khẩn cấp, cần được cập nhật và duy trì.
Dưới đây là danh sách các thủ tục được đưa ra để hỗ trợ xử lý dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc:
Bước 1: Làm sạch dữ liệu không cấu trúc
Tuân thủ quy tắc nghiêm ngặt của việc làm sạch dữ liệu hàng ngày vào định dạng cơ sở dữ liệu quan hệ có thể sử dụng. Để tránh làm hỏng toàn bộ việc thu thập dữ liệu, hãy đảm bảo bạn có được dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy và tránh xa mọi nguồn ngẫu nhiên. Tạo kết nối giữa các nguồn dữ liệu và các thực thể trích xuất là một phương pháp làm sạch dữ liệu khác sẽ xây dựng cơ sở dữ liệu có tổ chức để phân tích.
Bước 2: Kiểm tra xem nó có nên được giữ hoặc xóa
Cuối cùng, bạn sẽ nhận ra rằng nó không quan trọng để luôn luôn giữ thông tin có thể trở nên vô dụng. Vì việc thu thập dữ liệu cho một mục tiêu là tốn kém, nó chỉ nên được thực hiện khi nó rất quan trọng.
Bước 3: Chọn công nghệ để thu thập và lưu trữ dữ liệu dựa trên các yêu cầu của công ty
Mặc dù dữ liệu phi cấu trúc sẽ đến từ nhiều nguồn khác nhau, kết quả phân tích phải được đưa vào một ngăn xếp công nghệ để chúng có thể sử dụng ngay lập tức. Khối lượng, khả năng mở rộng, vận tốc và các yêu cầu đa dạng là các yếu tố quyết định duy nhất của các tính năng rất quan trọng để chọn truy xuất và lưu trữ dữ liệu. Sau khi so sánh cẩn thận một ngăn xếp công nghệ tiềm năng với nhu cầu cuối cùng của dự án, kiến trúc dữ liệu nên được đưa lên.
Bước 4: Khai thác thực thể
Bạn có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc bằng cách xác định các cá nhân, công ty, địa điểm, v.v., từ nó. Bạn có thể khớp cú pháp bảng quan hệ bằng cách sử dụng phương pháp này để trích xuất dữ liệu phù hợp từ dữ liệu thô, lộn xộn. Việc gắn thẻ các phần có thể được sử dụng với phân tích ngữ nghĩa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để truy xuất các thực thể thường được sử dụng, chẳng hạn như người của người Hồi giáo, địa điểm, và kinh doanh, cũng như các mối quan hệ nội bộ của họ. Để hiểu các mẫu dữ liệu và luồng văn bản tốt hơn, bạn có thể đạt được điều này bằng cách tạo ma trận tần số thuật ngữ.
Bước 5: Tạo một mẫu
Bạn nên tạo một hướng dẫn tham khảo cho chính mình bao gồm một hoặc nhiều phần sau:
- Phân loại: Quy trình này cho phép bạn chứng minh kết nối giữa nguồn thông tin và dữ liệu được truy xuất. Để phát hiện xu hướng và duy trì tính nhất quán với quy trình, nó rất quan trọng để giữ một hồ sơ. Bạn có thể phân loại đoạn văn của văn bản bằng cách phân loại dữ liệu trên bối cảnh mà nó đang được sử dụng. Biết bối cảnh lớn hơn và miền có liên quan có thể giúp xử lý dữ liệu không cấu trúc dễ dàng hơn vì nhiều từ có thể được sử dụng để đề cập đến cùng một điều.: This procedure enables you to demonstrate the connection between the information source and retrieved data. To spot trends and maintain consistency with the process, it’s crucial to keep a record. You can classify the passage of text by categorizing the data per the context in which it is being used. Knowing the bigger context and the relevant domain can make processing unstructured data easier because multiple words can be used to refer to the same thing.
- Triển thân câu: Nếu, trong khi quét, bạn bắt gặp những từ thuộc danh mục danh từ, dữ liệu có thể được tổ chức theo loại mối quan hệ mà các từ mà các từ khác có. If, while scanning, you come across words that belong to the noun category, the data can be organized according to the kind of relationships those words have with other words.
Bước 6: Phân tích dữ liệu
Bây giờ tất cả các dữ liệu thô đã được tổ chức, đã đến lúc phân tích nó và đưa ra các đánh giá kinh doanh hợp lý. Biết mục tiêu của bạn để phân tích dữ liệu phi cấu trúc của bạn là rất quan trọng. Các tổ chức sẽ có thể cung cấp các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm của khách hàng tốt hơn trong khi phù hợp với mục tiêu kinh doanh của họ bằng cách khai thác dữ liệu không có cấu trúc để hiểu biết về hành động. Để tìm hiểu thêm về khai thác dữ liệu của dữ liệu phi cấu trúc, bấm vào đây.
Bước 7: Hiểu những gì sẽ được thực hiện với kết quả phân tích
Phân tích có thể vô dụng nếu kết quả cuối cùng không rõ ràng. Hiểu được loại kết quả là cần thiết cho dù đó là một xu hướng, hiệu ứng, nguyên nhân, số tiền, hoặc bất cứ thứ gì khác là rất quan trọng. Đối với các kết quả cuối cùng được sử dụng hiệu quả hơn cho các lợi ích thương mại, thị trường hoặc các lợi ích liên quan đến tổ chức khác, nên phát triển một bản đồ đường rõ ràng.
Bước 8: Lưu trữ dữ liệu
Thông tin cần được lưu giữ cẩn thận ở định dạng ban đầu cho đến khi nó thực sự được coi là có giá trị và cần thiết cho một lý do cụ thể, giữ lưu trữ dữ liệu meta hoặc thông tin khác có thể hỗ trợ phân tích, nếu không phải bây giờ trong tương lai.
Bước 9: Thực hiện đo lường dự án
Dù là trường hợp nào, kết quả là điều quan trọng nhất. Các kết quả phải được phân phối theo cách thích hợp, trích xuất và cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu có cấu trúc từ dữ liệu phi cấu trúc. Một công cụ trích xuất dữ liệu trực tuyến và một công cụ thông minh dữ liệu nên được sử dụng để xử lý việc này để người dùng có thể thực hiện các hành động cần thiết trong thời gian thực. Giai đoạn tiếp theo sẽ là đánh giá tác động bằng cách sử dụng ROI cần thiết dựa trên doanh thu, hiệu quả quy trình và tăng trưởng của công ty.
Cung cấp một giải pháp ETL chất lượng cao có thể là một nhiệm vụ khó khăn nếu bạn có một khối lượng lớn dữ liệu. Nền tảng không có mã tự động, tự động của Hevo trao quyền cho bạn mọi thứ bạn cần có để trải nghiệm sao chép dữ liệu trơn tru.
Kiểm tra điều gì làm cho Hevo tuyệt vời:
- Được quản lý đầy đủ: Hevo không yêu cầu quản lý và bảo trì vì đây là một nền tảng hoàn toàn tự động.: Hevo requires no management and maintenance as it is a fully automated platform.
- Chuyển đổi dữ liệu: HEVO cung cấp một giao diện đơn giản để hoàn thiện, sửa đổi và làm phong phú dữ liệu bạn muốn chuyển.: Hevo provides a simple interface to perfect, modify, and enrich the data you want to transfer.
- Thế hệ Insight nhanh hơn: HEVO cung cấp sự sao chép dữ liệu gần thời gian thực để bạn có quyền truy cập vào việc tạo hiểu biết thời gian thực và ra quyết định nhanh hơn. & NBSP;: Hevo offers near real-time data replication so you have access to real-time insight generation and faster decision making.
- Quản lý lược đồ: HEVO có thể tự động phát hiện lược đồ của dữ liệu đến và ánh xạ nó đến lược đồ đích.: Hevo can automatically detect the schema of the incoming data and map it to the destination schema.
- Cơ sở hạ tầng có thể mở rộng: HEVO có tích hợp được xây dựng cho hơn 100 nguồn [với hơn 40 nguồn miễn phí] có thể giúp bạn mở rộng cơ sở hạ tầng dữ liệu theo yêu cầu.: Hevo has in-built integrations for 100+ sources [with 40+ free sources] that can help you scale your data infrastructure as required.
- Hỗ trợ trực tiếp: Nhóm Hevo có sẵn vòng quanh để mở rộng hỗ trợ đặc biệt cho khách hàng của mình thông qua trò chuyện, email và các cuộc gọi hỗ trợ.: Hevo team is available round the clock to extend exceptional support to its customers through chat, email, and support calls.
Đăng ký tại đây để dùng thử miễn phí 14 ngày!
Làm thế nào để bạn phân tích dữ liệu phi cấu trúc?
Trớ trêu thay, dữ liệu phi cấu trúc trước tiên phải được áp dụng với một số loại cấu trúc cơ bản để được kiểm tra thành công. Trong một số cơ sở dữ liệu phi cấu trúc, việc trích xuất dữ liệu là cần thiết để phân tích.
Thông tin cần thiết như tình cảm của khách hàng khó trích xuất bằng các phương pháp thống kê được chứa trong dữ liệu phi cấu trúc. Phân tích văn bản nâng cao có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu từ các nguồn không có cấu trúc khác nhau, chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội và email, để tiết lộ tình cảm của khách hàng ở cấp độ cá nhân. Những hiểu biết truyền thống có được bối cảnh, sự cân bằng và giá trị từ những hiểu biết này, thúc đẩy tầm quan trọng chiến lược của chúng.
Danh sách dưới đây là một vài cách được sử dụng để nghiên cứu và phân tích dữ liệu phi cấu trúc:
- Dữ liệu meta: Dữ liệu cung cấp thông tin về dữ liệu khác được gọi là siêu dữ liệu. Nó là điều cần thiết để tổ chức, bảo quản và xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Chẳng hạn, chụp ảnh bằng máy ảnh hoặc điện thoại thông minh đi kèm với các chi tiết bổ sung như ngày, thời gian, tên tệp, định vị địa lý, v.v. Mỗi công ty có thể xây dựng các trường siêu dữ liệu của mình dựa trên các yêu cầu để mô tả bản chất của dữ liệu phi cấu trúc vì không có tiêu chuẩn công nghiệp nào về siêu dữ liệu. Do đó, các công ty hỗ trợ siêu dữ liệu trong việc hợp lý hóa phân tích và tìm kiếm dữ liệu.: Data that offers information about other data is known as metadata. It is essential for organizing, preserving, and processing unstructured data. For instance, capturing a picture with a camera or smartphone comes with additional details like the date, time, filename, geolocation, and more. Each company can construct its metadata fields based on requirements to describe the nature of the unstructured data because there are no industry standards for metadata. As a result, metadata aids companies in streamlining data analysis and search.
- NLP: Kỹ thuật học máy được gọi là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] cho phép người dùng kiểm tra dữ liệu không có cấu trúc. Sử dụng các liên kết ngữ pháp và ngữ nghĩa, NLP có thể xác định ý nghĩa của dữ liệu văn bản. Việc xử lý các ngôn ngữ tự nhiên của bộ não con người, bao gồm tiếng Anh, tiếng Trung, tiếng Tây Ban Nha và các ngôn ngữ khác được bắt chước bởi NLP.: The machine learning technique known as “natural language processing” [NLP] enables users to examine unstructured data. Using grammatical and semantic linkages, NLP can determine the meaning of text data. The processing of natural languages by the human brain, including English, Chinese, Spanish, and others, is imitated by NLP.
- Phân tích hình ảnh: Hình ảnh cũng là một phần rất quan trọng có trong dữ liệu phi cấu trúc. Phân tích hình ảnh đang phá vỡ các bức ảnh thành từng mảnh và lấy dữ liệu thiết yếu, ví dụ, xác định các vấn đề y tế bằng cách kiểm tra hình ảnh MRI hoặc X-quang. Một số nhiệm vụ liên quan là tìm hình dạng, loại bỏ tiếng ồn, phát hiện các cạnh, đếm các mục, xác định các yếu tố hình ảnh, v.v. Visuals are also a very crucial part included in unstructured data. Image analysis is breaking down photographs into pieces and retrieving essential data, for instance, identifying medical issues by examining MRI or x-ray images. Some of the tasks involved are finding shapes, eliminating noise, spotting edges, counting items, identifying picture elements, etc.
- Trực quan hóa dữ liệu: Biểu diễn đồ họa của dữ liệu tạo điều kiện cho sự hiểu biết đơn giản hơn được gọi là trực quan hóa dữ liệu. Chiến lược trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng dễ hiểu dữ liệu một cách dễ dàng. Trực quan hóa dữ liệu làm cho mọi cấu trúc phức tạp trong dữ liệu hiển thị, giúp người dùng dễ hiểu thông tin hơn.: The graphical representation of data that facilitates a more straightforward understanding is known as data visualization. Data visualization strategies enable users to understand data easily. Data visualization makes every intricate structure in the data visible, making it easier for users to comprehend the information.
Sự kết luận
Mục tiêu của mọi tổ chức ngày nay, bất kể các chi tiết của ngành, là để hiểu được cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc để ra quyết định tốt hơn và hiệu quả hơn.
Với tầm quan trọng cao của cả hai loại dữ liệu này, việc kết nối các cửa hàng dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc khác nhau và thu thập thông tin chi tiết về mặt có phương pháp đối với chúng là cần thiết cho các phân tích dữ liệu lớn tốt trong kinh doanh. Các doanh nghiệp nên sử dụng các công nghệ khác nhau kết hợp các lợi thế của dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để có ý nghĩa nhất của dữ liệu của họ và thực hiện dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc.
Việc tích hợp và phân tích dữ liệu từ một loạt các nguồn đa dạng có thể là một thách thức, đây là nơi Hevo đi vào bức tranh. Dữ liệu của HEVO, một đường ống dữ liệu không có mã giúp bạn chuyển dữ liệu từ một nguồn bạn chọn theo cách tự động hoàn toàn và an toàn mà không phải viết mã nhiều lần. HEVO với sự tích hợp mạnh mẽ của nó với & NBSP; hơn 100 nguồn, cho phép bạn không chỉ xuất và tải dữ liệu mà còn biến đổi và làm phong phú dữ liệu của bạn và làm cho nó sẵn sàng phân tích trong một jiffy.
Ghé thăm trang web của chúng tôi để khám phá Hevo
Bạn muốn đưa Hevo cho một vòng quay?
Đăng ký và trải nghiệm bộ Hevo giàu tính năng đầu tiên. Bạn cũng có thể xem xét giá vô địch sẽ giúp bạn chọn đúng kế hoạch cho nhu cầu kinh doanh của mình.
Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn với dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc với phần USIN phần nhận xét bên dưới!Unstructured Data to Structured Data Conversion with usin the comments section below!