Se ayuda a las organizaciones a contratar a individuos y a descubrir conocimientos procedentes de datos que modelarán los productos, servicios y experiencias que ofrecen.
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El dato no estructurado no se ajusta a un modelo predefinido de datos. Algunos ejemplos son imágenes gráficas, lectores de huellas dactilares, emails, procesamiento de lenguaje natural y contenido de las redes sociales.
Los datos no estructurados son más difíciles de procesar, pero de ellos se obtienen conocimiento de valor. El análisis de datos no estructurados permite a las empresas analizar datos como fotos, lenguaje natural, vídeo, la actividad de las redes sociales y otros datos complejos y, posteriormente, emplear tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para entender mejor el mercado y obtener una imagen completa de sus clientes.
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