Rozdiel medzi dolovaním údajov a dolovaním textu
Dolovanie údajov je prax automatického prehľadávania veľkých súborov údajov, aby sa zistili vzorce, extrahovať informácie zo súborov údajov a transformovať ich do jednoduchej štruktúry, ktorá bude zrozumiteľná. Dolovanie údajov sa týka dôležitého aspektu súvisiaceho s databázovými technikami a mechanizmami strojového učenia sa AI / strojov. Dolovanie textu je proces získavania vysokokvalitných informácií z textu. Je to sada procesov potrebných na získanie cenných štruktúrovaných informácií z nestrukturovaných textových dokumentov alebo zdrojov. Môže sa automaticky klasifikovať, smerovať, sumarizovať, vizualizovať pomocou mapovania odkazov a čo je najdôležitejšie, ľahšie je prehľadávať.
Ťažba dát
Dolovanie dát poskytuje vynikajúcu príležitosť na preskúmanie zaujímavého vzťahu medzi vyhľadávaním a odvodzovaním / zdôvodňovaním, čo je základná otázka týkajúca sa charakteru dolovania údajov.
Proces získavania údajov je rozdelený do nasledujúcich krokov:
- Zhromažďujte, extrahujte, transformujte a načítajte údaje do dátového skladu.
- Ukladajte a spravujte údaje, viacrozmernú databázu, tj buď na interných serveroch alebo v cloude.
- Poskytujte prístup k údajom obchodným analytikom, riadiacim tímom a odborníkom v oblasti informačných technológií a určujte, ako ich chcú organizovať pomocou aplikačného softvéru.
- Nakoniec prezentujte údaje v ľahko zdieľateľných formátoch, ako sú tabuľky alebo grafy.
Ťažba textu
Dolovanie textu vyžaduje sofistikované jazykové aj štatistické techniky, ktoré sú schopné analyzovať neštruktúrované textové formáty a techniky, ktoré kombinujú každý dokument s metaúdajmi, ktoré je možné použiť, čo možno považovať za určitý druh ukotvenia pri štruktúrovaní tohto typu údajov.
Dolovanie textu pozostáva zo širokej škály metód a technológií, ako napríklad:
- Technológie založené na kľúčových slovách : Vstup je založený na výbere kľúčových slov v texte, ktoré sú filtrované ako reťazce znakov, nie slov ani „konceptov“.
- Štatistické technológie: Týka sa systémov založených na strojovom učení. Štatistické technológie využívajú školiacu sadu dokumentov, ktoré sa používajú ako model na správu a kategorizáciu textu.
- Jazykové technológie: Táto metóda môže využívať systémy na spracovanie jazykov. Výstup textovej analýzy umožňuje plytké pochopenie štruktúry textu, použitej gramatiky a logiky. (Pre lepšie pochopenie toho, ako to funguje, je tento príspevok o dolovaní textu a NLP užitočný.)
Všetky tieto prístupy majú spoločnú vlastnosť, že všetci sa zaoberajú spracovaním textu približným spôsobom, zatiaľ čo nie sú schopní im porozumieť.
Porovnanie porovnávania údajov medzi ťažbou údajov a ťažbou textu (infografika)
Kľúčové rozdiely medzi ťažbou údajov a ťažbou textu
Rozdiel medzi dolovaním údajov a dolovaním textu je vysvetlený v nasledujúcich bodoch:
- Systémy získavania údajov v podstate analyzujú údaje, ktoré možno opísať ako homogénne a univerzálne. Extrahuje, transformuje a načítava údaje do dátového skladu. Obchodní analytici používajú softvérové aplikácie na získavanie údajov na prezentáciu analyzovaných údajov v ľahko zrozumiteľných formách, ako sú tabuľky alebo grafy. Meny, dátumy, mená sa možno budú musieť spravovať, ale dajú sa ľahko prepojiť s údajmi a nevyžadujú hlboké pochopenie ich kontextu. Nástroje na ťažbu textov musia čeliť hlavným technickým výzvam, ako sú heterogénne formáty dokumentov (textové dokumenty, e-maily, príspevky v sociálnych médiách, doslovný text atď.), Ako aj viacjazyčné texty a skratky a slangové znaky typické pre jazyk SMS.
- Dolovanie údajov je zamerané na činnosti závislé od údajov, ako sú účtovníctvo, nákup, dodávateľský reťazec, CRM atď. Požadované údaje sú ľahko dostupné a homogénne. Akonáhle sú algoritmy definované, riešenie môže byť rýchlo nasadené. Zložitosť spracovaných údajov predlžuje implementáciu projektov ťažby textu. Dolovanie textu počíta niekoľko stredných lingvistických fáz analýzy predtým, ako môže obohatiť obsah (odhady jazyka, tokenizácia, segmentácia, morfosyntaktická analýza, disambiguácia, krížové odkazy atď.). Ďalej, kroky súvisiace s extrakciou výrazov a asociáciami metadát sa zaoberajú štruktúrovaním neštruktúrovaného obsahu, aby podporovali aplikácie špecifické pre jednotlivé domény. Projekty môžu navyše zahŕňať určité heterogénne jazyky, formáty alebo domény. Nakoniec, len málo spoločností má vlastnú taxonómiu. Je to však povinné na spustenie projektu ťažby textov a jeho vypracovanie môže trvať niekoľko mesiacov.
- Dolovanie údajov sa už mnoho desaťročí považuje za osvedčenú, robustnú a priemyselnú technológiu. Dolovanie textu bolo historicky považované za komplexné, doménovo špecifické, jazykovo špecifické, citlivé, experimentálne atď. Inými slovami, dolovanie textu nebolo pochopené dosť dobre na to, aby malo podporu riadenia, a preto sa nikdy nehodnotilo ako „nevyhnutný“ '. S príchodom digitalizácie, rastom sociálnych sietí a zvýšenou konektivitou sa však spoločnosti teraz viac zaujímajú o svoju online reputáciu a hľadajú spôsoby, ako zvýšiť lojalitu so zákazníkmi vo svete čoraz väčšieho výberu. Výsledkom je nové zameranie ťažby textu na analýzu sentimentu. Spoločnosti si uvedomili, že informácie sú strategickým prínosom z textu a že ťažba textu už nie je luxusom, ale nevyhnutnosťou!
Porovnávacia tabuľka ťažby dát verzus textová ťažba
Nižšie je uvedený zoznam bodov, ktoré porovnávajú porovnávanie medzi ťažbou údajov a ťažbou textu
| ZÁKLAD PRE POROVNANIE | Ťažba dát | Ťažba textu |
| pojem | Dolovanie údajov je spektrum rôznych prístupov, ktoré hľadajú vzory a vzťahy údajov. | Dolovanie textu je proces potrebný na premenu neštruktúrovaného textového dokumentu na cenné štruktúrované informácie. |
| Získavanie údajov | Štandardné techniky získavania údajov odhaľujú obchodné vzorce v číselných údajoch. | Pri štandardných metódach dolovania textu sa v texte objavuje lexikálna a syntaktická funkcia. |
| Druh údajov | Objavovanie poznatkov zo štruktúrovaných údajov, ktoré sú homogénne a ľahko dostupné. | Objavovanie textu z neštruktúrovaných údajov, ktoré sú heterogénne, rôznorodejšie. |
Záver - Ťažba údajov vs textová ťažba
Dolovanie textu a údajov sa v súčasnosti považuje za doplnkové techniky potrebné na efektívne riadenie podniku, nástroje na dolovanie textu sa stávajú ešte významnejšími. Podskupina ťažby textu, spracovanie prirodzeného jazyka, je o to relevantnejšia, ak je zákazník 100% zapojený a je k dispozícii, aby pomohol definovať presné a úplné taxonomie špecifické pre danú doménu. To zase pomáha extrakcii informácií a pridruženiu metadát k zjednodušeniu a zefektívneniu. S prirodzeným jazykom sa nebude nikdy ľahšie manipulovať ako s obrázkami, ale dolovanie textu je teraz zrelšie a jeho spojenie s ťažbou údajov má väčší zmysel. Nezabudnite, že 80% informácií je vyrobených z textu!
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca Ťažba údajov verzus textová ťažba, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Business Intelligence VS dolovanie dát - ktorý z nich je užitočnejší
- 8 Dôležité techniky dolovania údajov pre úspešné podnikanie
- 9 Úžasný rozdiel medzi dolovaním údajov Vs
- 7 Dôležité techniky dolovania údajov pre dosiahnutie najlepších výsledkov