Как решаются неструктурированные задачи в современных информационных системах?

Решение неструктурированных задач в современных информационных системах включает несколько этапов: 1

1. Предварительная обработка данных. 1 Перед анализом неструктурированные данные часто требуют предварительной обработки для обеспечения качества и согласованности. 1 Для текстовых данных это может включать удаление знаков препинания, стоп-слов и основы. 1 Мультимедийные данные могут потребовать изменения размера, нормализации цвета или выделения объектов для подготовки их к анализу. 1
2. Схема «при чтении». 1 Структура данных определяется во время анализа, а не во время приёма. 1 Такой подход обеспечивает гибкость, позволяя организациям адаптировать свой анализ к меняющимся потребностям бизнеса без реструктуризации данных. 1
3. Управление метаданными. 1 Метаданные предоставляют контекст и информацию о самих данных. 1 Сбор метаданных, таких как источник, временная метка и происхождение, помогает обнаруживать и понимать данные. 1
4. Индексация и поиск. 1 Индексирование предполагает создание индексов данных с возможностью поиска для повышения производительности поиска. 1 Полнотекстовый поиск позволяет пользователям эффективно выполнять поиск в текстовых документах даже в больших наборах данных. 1
5. Сжатие и кодирование. 1 Сжатие уменьшает размер данных, что приводит к снижению затрат на хранение и ускорению передачи. 1 Такие методы кодирования, как UTF-8 для текста и JPEG для изображений, стандартизируют представление данных, делая его более эффективным. 1

Для анализа неструктурированных данных часто используют машинное обучение и искусственный интеллект, например, обработку естественного языка (NLP), анализ аудио и распознавание изображений. 2