Kami mengumpulkan data dengan cara yang belum pernah dilakukan sebelumnya, dan pada tahun 2025 80% dari data ini akan tidak terstruktur. Penambangan data membantu membentuk data ini, dan bisnis harus berinvestasi dalam analisis teks tidak terstruktur untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang kinerja, pelanggan, tren pasar, dll.
Data tidak terstruktur adalah potongan informasi yang tidak terorganisir dan tersebar yang tersedia untuk bisnis tetapi tidak dapat digunakan oleh program atau dipahami oleh manusia dengan mudah. Data ini ditentukan oleh model data, dan juga tidak sesuai dengan struktur yang telah ditentukan sebelumnya. Penambangan data memungkinkan kita menyortir dan memproses kumpulan data besar untuk menemukan pola yang membantu bisnis mendapatkan jawaban dan memecahkan masalah.
Tantangan dalam Analisis Teks Tidak Terstruktur
Data dikumpulkan dalam berbagai bentuk dan sumber, termasuk email, media sosial, konten buatan pengguna, forum, artikel, berita, dan lainnya. Mengingat besarnya jumlah data, dunia usaha kemungkinan besar akan mengabaikan pemrosesannya karena keterbatasan waktu dan tantangan anggaran. Berikut adalah beberapa tantangan utama penambangan data pada data tidak terstruktur:
Sifat Data
Karena tidak ada struktur yang pasti, mengetahui sifat data merupakan tantangan besar. Hal ini membuat pencarian wawasan menjadi lebih sulit dan rumit, yang menjadi penghalang besar bagi bisnis untuk mulai memproses karena tidak memiliki arahan untuk diikuti.
Persyaratan Sistem dan Teknologi
Data yang tidak terstruktur tidak dapat dianalisis dengan sistem, database, dan alat yang ada. Oleh karena itu, bisnis memerlukan sistem berkapasitas tinggi dan dirancang khusus untuk mengekstrak, menemukan, dan menganalisis data tidak terstruktur.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Analisis teks data tidak terstruktur memerlukan teknik NLP, seperti analisis sentimen, pemodelan topik, dan Named Entity Recognition (NER). Sistem ini memerlukan keahlian teknis dan mesin canggih untuk kumpulan data besar.
Teknik Preprocessing dalam Data Mining
Pemrosesan awal data mencakup pembersihan, transformasi, dan pengintegrasian data sebelum dikirim untuk dianalisis. Dengan menggunakan teknik berikut, analis meningkatkan kualitas data untuk memudahkan penambangan data.
Pembersihan Teks
Pembersihan teks adalah tentang menghapus data yang tidak relevan dari kumpulan data. Ini termasuk menghapus tag HTML, karakter khusus, angka, tanda baca, dan aspek teks lainnya. Tujuannya adalah untuk menormalkan data teks, menghilangkan stopword, dan menghilangkan elemen apa pun yang dapat menghambat proses analisis.Tokenisasi
Saat membangun jalur penambangan data, tokenisasi data diperlukan untuk memecah data tidak terstruktur karena hal itu akan berdampak pada proses selanjutnya. Tokenisasi data tidak terstruktur mencakup pembuatan unit data yang lebih kecil dan serupa, sehingga menghasilkan representasi yang efektif.Penandaan Part-of-Speech
Pemberian tag Part-of-Speech mencakup pelabelan setiap token menjadi kata benda, kata sifat, kata kerja, kata keterangan, konjungsi, dll. Hal ini membantu menciptakan struktur data yang benar secara tata bahasa, yang sangat penting untuk berbagai fungsi NLP.Pengakuan Entitas Bernama (NER)
Proses NER mencakup penandaan entitas dalam data tidak terstruktur dengan peran dan kategori yang pasti. Kategori mencakup antara lain orang, organisasi, dan lokasi. Hal ini membantu membangun basis pengetahuan untuk langkah selanjutnya, terutama ketika NLP mulai diterapkan.
Pembersihan teks adalah tentang menghapus data yang tidak relevan dari kumpulan data. Ini termasuk menghapus tag HTML, karakter khusus, angka, tanda baca, dan aspek teks lainnya. Tujuannya adalah untuk menormalkan data teks, menghilangkan stopword, dan menghilangkan elemen apa pun yang dapat menghambat proses analisis.
Saat membangun jalur penambangan data, tokenisasi data diperlukan untuk memecah data tidak terstruktur karena hal itu akan berdampak pada proses selanjutnya. Tokenisasi data tidak terstruktur mencakup pembuatan unit data yang lebih kecil dan serupa, sehingga menghasilkan representasi yang efektif.
Pemberian tag Part-of-Speech mencakup pelabelan setiap token menjadi kata benda, kata sifat, kata kerja, kata keterangan, konjungsi, dll. Hal ini membantu menciptakan struktur data yang benar secara tata bahasa, yang sangat penting untuk berbagai fungsi NLP.
Proses NER mencakup penandaan entitas dalam data tidak terstruktur dengan peran dan kategori yang pasti. Kategori mencakup antara lain orang, organisasi, dan lokasi. Hal ini membantu membangun basis pengetahuan untuk langkah selanjutnya, terutama ketika NLP mulai diterapkan.Ikhtisar Proses Penambangan Teks
Penambangan teks melibatkan eksekusi tugas langkah demi langkah untuk mengungkap informasi yang dapat ditindaklanjuti dari teks dan data tidak terstruktur. Dalam proses ini, kami menggunakan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan NLP untuk mengekstrak informasi berguna.
- Pra-pemrosesan: Pemrosesan teks mencakup serangkaian tugas yang berbeda, termasuk pembersihan teks (menghapus informasi yang tidak perlu), tokenisasi (membagi teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil), pemfilteran (menghapus informasi yang tidak relevan), stemming (mengidentifikasi bentuk dasar kata), dan lemmatisasi (menyusun kembali kata tersebut ke bentuk kebahasaan aslinya).
- Pilihan Fitur: Pemilihan fitur melibatkan ekstraksi fitur yang paling relevan dari kumpulan data. Khusus digunakan dalam pembelajaran mesin, langkah ini juga mencakup klasifikasi data, regresi, dan pengelompokan.
- Transformasi Teks: Menggunakan salah satu dari dua model, Bag of Words atau Vector Space Model dengan pemilihan fitur, untuk menghasilkan fitur (identifikasi) kesamaan dalam kumpulan data.
- Penambangan Data: Pada akhirnya, dengan bantuan berbagai teknik dan pendekatan yang dapat diterapkan, data dikumpulkan, yang kemudian digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Dengan data yang ditambang, bisnis dapat melatih model AI dengan bantuan pemrosesan OCR. Hasilnya, mereka dapat menggunakan kecerdasan autentik untuk mendapatkan wawasan yang tepat.
Aplikasi Utama Penambangan Teks
Timbal balik pelanggan
Bisnis dapat lebih memahami pelanggan mereka dengan menganalisis tren dan data yang diambil dari data yang dihasilkan pengguna, postingan media sosial, tweet, dan permintaan dukungan pelanggan. Dengan menggunakan informasi ini, mereka dapat membuat produk yang lebih baik dan memberikan solusi yang lebih baik.
Pemantauan Merek
Karena teknik penambangan data dapat membantu mencari dan mengekstrak data dari berbagai sumber, teknik ini dapat membantu merek mengetahui apa yang dikatakan pelanggan mereka. Dengan menggunakan ini, mereka dapat menerapkan strategi pemantauan merek dan manajemen reputasi merek. Hasilnya, merek dapat menerapkan teknik pengendalian kerusakan untuk menyelamatkan reputasinya.
Deteksi Penipuan
Karena penambangan data dapat membantu mengekstraksi informasi yang mendalam, termasuk analisis keuangan, riwayat transaksi, dan klaim asuransi, bisnis dapat mengidentifikasi aktivitas penipuan. Hal ini membantu mencegah kerugian yang tidak diinginkan dan memberi mereka cukup waktu untuk menyelamatkan reputasinya.
Rekomendasi Konten
Dengan pemahaman tentang data yang diambil dari berbagai sumber, bisnis dapat memanfaatkannya untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggan mereka. Personalisasi memainkan peran penting dalam meningkatkan pendapatan bisnis dan pengalaman pelanggan.
Wawasan Manufaktur
Jika wawasan pelanggan dapat digunakan untuk mengetahui preferensi mereka, hal yang sama dapat digunakan untuk meningkatkan proses produksi. Dengan mempertimbangkan tinjauan dan umpan balik pengalaman pengguna, produsen dapat menerapkan mekanisme peningkatan produk dan memodifikasi proses produksi.
Penyaringan Email
Penambangan data dalam pemfilteran email membantu membedakan antara spam, konten berbahaya, dan pesan asli. Dengan memanfaatkan informasi ini, bisnis dapat melindungi diri mereka dari serangan siber dan mengedukasi karyawan dan pelanggan mereka untuk menghindari keterlibatan dengan jenis email tertentu.
Analisis Pemasaran Kompetitif
Karena penambangan data dapat membantu perusahaan mengetahui banyak tentang diri mereka sendiri dan pelanggan mereka, hal ini juga dapat menyoroti pesaing mereka. Mereka dapat menganalisis aktivitas profil media sosial pesaing, kinerja situs web, dan informasi lain yang tersedia di web. Di sini sekali lagi, mereka dapat mengidentifikasi tren dan wawasan, sekaligus menggunakan informasi ini untuk membangun strategi pemasaran mereka.
Kesimpulan
Penambangan data dari teks tidak terstruktur akan menjadi praktik mendasar seiring kemajuan kita ke dunia yang padat data. Dunia usaha ingin menemukan tren dan wawasan baru untuk menciptakan produk yang lebih baik dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Tantangan operasional dan biaya yang paling menonjol saat ini dapat diatasi dengan penerapan teknik penambangan data dalam skala besar. Shaip memiliki keahlian dalam pengumpulan, ekstraksi, dan anotasi data, membantu bisnis lebih memahami pelanggan, pasar, dan produk mereka. Kami membantu bisnis meningkatkan ekstraksi data OCR mereka dan koleksi dengan model AI terlatih yang menghasilkan digitalisasi yang mengesankan. Hubungi kami untuk mengetahui bagaimana kami dapat membantu Anda memproses dan merapikan data tidak terstruktur.
