Неструктурированные данные - кто ими правит?

Неструктурированные данные представляют собой информацию, которая ни имеет определенной структуры данных, либо не организована в установленном порядке. Как правило, данные представлены в форме дат, цифр и фактов, и отдельных случаях это могут быть фотографии и изображения.
Современное программное обеспечение в основном предназначено для работы со структурированными данными, хранящимися в базах данных и имеющих привязку к типу и аннотации.
Работа с неструктурированными данными подразумевает автоматизированный, либо мануальный(ручной) анализ и обработку данных с целью их интерпретации и преобразования в сложную систему интерпретированных данных. С целью интерпретирования данных применяются две основные методики:
- Ручное таргетирование
- Разметка по частям речи.
После этого осуществляется дальнейшая структуризация текста. Для реализации структуризации существуют специально разработанные стандарты(UIMA). Для создания и управления обработанными данными существуют специализированные программные решения, которые создают машинно-обрабатываемые структуры данных.
 
Примером "неструктурированных данных"  являются документы, книги, статьи, медицинские карточки и записи, аналоговые данные, фотографии и изображения, почтовая переписка, индивидуальные записи. Поисковые системы представляют собой инструмент поиска в неструктурированных данных. 

Примеры практического применения результатов обработки и структурирования "неструктурированных данных"?

Экономисты
Самый распространненный и востребованный продукт для экономистов это систематизация разрозненных экономических данных организации для формирование эффективного управленческого учета на предприятии, формирование понятных метрик для планирования бюджетов и затрат организации, а также экономических прогнозов на будующие периоды. Также внедрение систематизации неструктурированных данных позволяем выявить влияние и зависимость экономических результатов предприятие от качества организации отдельных бизнес-процессов, а также управленческих ошибок. Систематизация также позволяет делать прогнозы и выводить предпреждения для принятия правильных управленческих решений.
Финансисты
Финансовые рынки генерируют огромные потоки неструктурированных данных со всего мира, обработка этой информации требует огромных человеческих ресурсов и эффективность структурирования финансовых данных имеет прямую взаимосвязь с прибыльностью инвестирования капитала. Применение автоматизированного структурирования финансовых данных позволяет обрабатывать значительно больший объем информации и больших данных, что позволяет создавать автоматизированные системы оценки риска и эффективности инвестирования. 
Ученые
Базы данных научных исследований, содержат огромные массивы научных статей и исследований. Система управления большими данными позволит структурировать и систематизировать данные из всех статей в единой базе данных, при этом сформировать структуру взаимосвязей между всеми статьями и исследованиями, и формировать взаимосвязанный ответ на запрос по предоставлению информации по разделам. Это возможно благодаря система формирования метатеговой структуры данных, объединяя ее по темам и направлениям исследований.
Инженеры
Инженеры, разрабатывающие сложные проекты из взаимосвязанных программных продуктов и проектов, а также с использованием логики микроконтроллеров, с помощью систем управления большими данными возможно формирование таблиц и графиков взаимосвязей логических и программных элементов, что позволяет с легкостью находить взаимозависимые части программного кода, а также ответчающие за его исполнение микроконтроллеры. Это существенно упрощает и ускоряет сложных и комплексных проектов.
Средства массовой информации
Базы данных средств массовой информации, как правило, содержат большое количество статей и новостей, при этом они представляют собой большой массив неструктурированных данных. Применение систем структурирования и управления большими данными позволяет организовать автоматическую генерацию нового контента с использованием информации из разнородных источников данных, в данном случае это разные статьи и новости. Примером может служить система динамической генерации вебстраниц  с информацией о всех олимпийцах с указанием их достижений, при этом данные собраны с разнородных источников, после чего обработаны специализированным программным обеспечением.

Программные решения для работы с неструктурированными данными
Для реализации функций управления и создания структурированных баз данных из неструктурированных данных используется специализированное программное обеспечения.
Как правило, это системы и решения формировующие и управляющие базами данных RDF(Resource Description Framework), моделью для представления данных и метаданных, разработанной консорциумом Всемирной паутины.
Компания "СОФТРИНА" проводит консультации и дополнительные пояснения по возможности применения данных решений для коммерческого и практического применения.
Мы также можем предложить готовые решения в сфере создания и управления базами данных RDF следующих разработчиков:
SystemWeaver Решение компании SYSTEMITE AB 
Специализированное решние для разработчиков инженерных систем и программного обеспечения. Данный продукт позволяет реализовать целостный контроль данных разрабатываемых продуктов, контроль версий и управление всеми элементами и модулями инженерного или программного решения, посредством формируемой комплексной метамодели проекта. Данное решение широко применяется в автомобилестроении для управления проектами разработки электронных систем автомобилей с использованием множества микроконтроллеров, внедрением стандартов безопасности автомобильных систем. Метамодель решения позволяет связать неструктурированные данные разработчиков, различных модулей, документации и требования стандартов безопасности в единую систему метаданных. SystemWeaver позволяет видеть взаимосвязи между различными блоками проекта и систематизированно управлять ими.
 
GraphDB Решение компании Sirma Group 
Семантическая база данных(RDF database) с возможностью автоматизированной обработки неструктурированных данных с переносом их в структурированную базу метаданных с возможностью визуализирования. Процесс структурирования данных включает разбиение на тэги, связка через семантические аннотации, перестройка структуры базы данных RDF GraphDB. С помощью GraphDB можно формировать семантические базы данных структурированных данных, после чего проводить их обработку и управление.

 

 
Если Вы ищете способ обработать и структурировать Вашу информацию, но не знаете как это сделать, специалисты компании "СОФТРИНА" с радостью проконсультируют Вас и предоставят всю необходимую информацию, а также сопроводят внедрение решения.
 

Остались вопросы? Провести консультацию?
Запрос онлайн softrina@softrina.ru