Los datos no estructurados comprensión
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Los datos no estructurados es diferente de datos estructurados en que su estructura es impredecible. Ejemplos de datos no estructurados incluyen documentos, correos electrónicos, blogs, imágenes digitales, vídeos e imágenes de satélite. También incluye algunas datos generados por máquinas o sensores. De hecho, los datos no estructurados representa la mayor parte de los datos que hay en las instalaciones de su empresa, así como externos a la compañía en fuentes privadas y públicas en línea, tales como Twitter y Facebook.
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En el pasado, la mayoría de las empresas no fueron capaces de capturar o almacenar esta gran cantidad de datos. Simplemente era demasiado caro o demasiado abrumador. Incluso si las empresas fueron capaces de capturar los datos, no tenían las herramientas para analizar fácilmente los datos y utilizar los resultados para tomar decisiones. Muy pocas herramientas podrían dar sentido a estas grandes cantidades de datos. Las herramientas existentes eran difíciles de usar y no producían resultados en un plazo de tiempo razonable.
Al final, los que realmente quería ir al enorme esfuerzo de análisis de estos datos se vieron obligados a trabajar con instantáneas de datos. Esto tiene el efecto indeseable de eventos importantes que faltan debido a que no estaban en una instantánea en particular.
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Un enfoque que se está volviendo cada vez más valorado como una forma de obtener valor de negocio de datos no estructurados es El análisis de texto, el proceso de análisis de texto no estructurado, la extracción de información relevante, y transformarlos en información estructurada que puede ser aprovechada de diversas maneras. Los procesos de análisis y extracción de tomar ventaja de las técnicas que se originaron en la lingüística computacional, estadística y otras disciplinas de la informática.