Saber como utilizar os dados não estruturados de maneira inteligente na empresa é uma excelente alternativa para conseguir se destacar no mercado e se diferenciar dos concorrentes. Nesse sentido, o uso de ferramentas de inteligência artificial tende a facilitar o aproveitamento desse tipo de informação.

No entanto, é necessário compreender como coletar, processar e monitorar os dados para tomar decisões mais acertadas e direcionar os esforços do negócio da melhor forma possível. Pensando em te ajudar com o uso de dados não estruturados, desenvolvemos este conteúdo especial. Vale a pena continuar a leitura e conferir em detalhes!

O que são dados não estruturados?

O uso de dados não estruturados pode trazer algumas dificuldades na hora de realizar a análise e tomar as decisões da empresa. Os desafios surgem porque esse tipo de informação não está organizada de maneira formal ou em um formato específico que facilite a sua visualização.

Ao contrário dos dados estruturados, que são altamente organizados em tabelas, bancos de dados ou outros formatos regulares, os dados não estruturados não seguem um padrão claro e não são facilmente analisados por sistemas de computadores.

Por isso, é preciso usar técnicas mais avançadas que permitam o aproveitamento dessas informações, tais como o processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.  Nesse sentido, o uso de ferramentas que contem com inteligência artificial é uma ótima alternativa.

Como fazer análise de dados não estruturados usando IA?

Ao entender o que são dados não estruturados, é preciso saber como fazer a análise deles com eficiência na hora de utilizá-los nas estratégias da sua empresa. Nesse aspecto, existem diversas ações que você pode adotar. Explicamos cada uma delas, a seguir.

Faça a coleta desses dados

O primeiro passo a fim de começar as análises de dados não estruturados com IA é fazer a coleta deles. Essa fase é primordial e você precisa adotar um certo cuidado para ter informações de qualidade.

Por isso, tenha atenção às fontes de dados disponíveis para a sua empresa utilizar. Há várias opções possíveis, como documentos de textos, dados de sensores, pesquisas feitas com os clientes e outros.

Verifique quais deles são mais confiáveis e podem trazer informações mais precisas para serem avaliadas e úteis na hora de tomar a decisão e elaborar as melhores estratégias na intenção de implementar no negócio.

Efetue o pré processamento

Com a coleta de dados confiáveis realizada por meio de boas ferramentas, é hora de fazer o pré-processamento a fim de melhorar a qualidade das informações que foram obtidas. Nesse sentido, é preciso fazer a limpeza deles.

Esse processo pode envolver a remoção de informações que não são relevantes ou que estão duplicadas por um motivo qualquer. Tenha atenção e cuidado, além de contar com boas ferramentas que automatizam e reduzem os erros desse processo.

Após essa limpeza, é hora de converter os dados para um formato apropriado a fim de efetuar as análises. Por exemplo, você pode extrair textos de imagens por meio de recursos apropriados ou fazer o processamento de áudio.

Entenda as técnicas de IA

Há várias técnicas de IA que podem ser utilizadas na hora de analisar os dados não estruturados. Por exemplo, você pode usar a visão computacional com o objetivo de desenvolver algoritmos que ajudem no tratamento e avaliação das informações, sejam conteúdos visuais, sejam áudios ou qualquer outro.

Quando os dados são principalmente de texto, usar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para processar e extrair informações úteis é uma ótima alternativa.

Também é possível treinar modelos de aprendizado de máquina a fim de analisar os dados não estruturados da empresa. Esse tipo de recurso é útil para diversos formatos, como textos, imagens e até mesmo áudios.

Faça o treinamento do modelo de IA

Outra etapa necessária é o treinamento do modelo de IA escolhido. Esse passo envolve alimentar o algoritmo com um grande volume de dados de entrada e respostas. Assim, a ferramenta consegue, a partir do aprendizado de máquina, ajustar os parâmetros e melhorar o aproveitamento dos dados.

Esse processo de otimização visa a capacitar o modelo a fazer previsões precisas e generalizadas para novos dados não vistos anteriormente, permitindo assim que ele seja aplicado em diferentes tarefas na hora de analisar os dados não estruturados.

Assim, tem-se a possibilidade de automatizar tarefas como classificação, regressão, geração de texto e muitas outras, usando como base o conhecimento extraído dos dados de treinamento.

Implemente e monitore

Após treinar o seu modelo de IA, é hora de colocá-lo em prática para melhorar a análise de dados da empresa. Além disso, é preciso fazer o monitoramento a partir de métricas apropriadas.

A partir dessa vigilância, você consegue aperfeiçoar os modelos iterativamente, ajustando hiperparâmetros, adicionando mais dados de treinamento e refinando as técnicas de processamento.

Lembre-se sempre de continuar com o processo de monitoramento, além de atualizar à medida que novos dados estão disponíveis ou as necessidades de análise mudam. Assim, é viável encontrar tendências e se destacar no mercado.

Como esses dados podem ajudar na tomada de decisão?

Com todas as etapas anteriores implementadas, você começa a ter informações para tomar as decisões da empresa e se destacar no mercado. Por exemplo, por meio dos dados gerados pelo modelo de IA, é possível ter boas ideias do que fazer para se diferenciar dos concorrentes.

Além disso, a análise de dados não estruturados realizado por meio dos passos que destacamos permite a criação de relatórios que simplificam a avaliação e a compreensão das informações.

Por fim, lembre-se de que é necessário coletar dados de fontes confiáveis e fazer o tratamento adequado, além de ter atenção à segurança e privacidade dos detentores dos dados, especialmente se os dados contiverem informações sensíveis.

A partir dos passos descritos ao longo deste texto, você consegue analisar dados não estruturados de forma eficiente, encontrando maneiras de inovar e se diferenciar dos concorrentes. Assim, torna-se possível fazer a empresa continuar crescendo e se destacando no nicho de atuação.

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