Minería de conocimientos

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¿Qué es la minería de conocimientos?

Los datos del mundo real están desordenados. A menudo abarca tipos de medios, como documentos de texto, archivos PDF, imágenes y bases de datos. Cambia constantemente, no deja de crecer y tiene conocimientos valiosos de formas que no se pueden usar fácilmente. Minería de conocimientos se refiere a la capacidad de recuperar información y extraer conclusiones de una gran cantidad de datos. Azure Search habilita la minería de conocimientos mediante capacidades integradas de inteligencia artificial para descubrir información latente de todo el contenido: documentos, imágenes y elementos multimedia. Azure Search es el único servicio de búsqueda en la nube con funcionalidades integradas de IA que le permite detectar patrones y relaciones en el contenido, comprender la opinión, extraer frases clave y mucho más. Las organizaciones de atención al cliente, por ejemplo, suelen usar la minería de conocimientos para extraer datos e inteligencia de la documentación de los casos. Pueden analizar la opinión de los clientes para mejorar la productividad del agente y la experiencia del cliente.

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Vea este vídeo para saber cómo la minería de conocimientos puede ayudarle a desbloquear información valiosa latente de todo el contenido.


Ahora que comprende cómo se usa la minería de conocimientos para interpretar los datos, vamos a explorar su funcionamiento.

¿Cómo funciona la minería de conocimientos y cómo se compila?

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Ahora vamos a ver el funcionamiento de la minería de conocimientos y cómo la aplicó iCertis, una empresa de administración de contratos, para extraer información valiosa de una gran cantidad de datos no estructurados.


Como se vio en el vídeo, Azure Cognitive Search ingirió datos en forma de archivos PDF en Azure Blob Storage. Después, con la extracción de frases clave y el reconocimiento de entidades con nombre, la detección de idiomas y la traducción automática, los servicios de Cognitive Services enriquecieron los datos y crearon un modelo de riesgo personalizado del Reglamento general de protección de datos (RGPD). Al conectarse a Azure Web Apps, creó una experiencia de búsqueda que permitió que dos millones de usuarios administrasen más de cinco millones de contratos.

Aquí tiene un diagrama del proceso de minería de conocimientos similar al proceso usado por iCertis. En este diagrama, se ilustra cómo se ingirió el contenido, se descifró, se enriqueció y se indizó para permitir la minería de datos y la búsqueda mediante distintas aplicaciones (como sitios web y bots de chat).

Azure Search and Cognitive Services

Ahora que ha visto un ejemplo de cómo funciona la minería de conocimientos, a continuación se muestran algunos ejemplos de otros sectores en los que se aplica la minería de conocimientos para solucionar un problema empresarial.

Las organizaciones de atención sanitaria se enfrentan al reto de tener demasiados datos clínicos. Los grandes volúmenes de datos pueden incluir nombres de pacientes, datos demográficos, años de registros e historial médico, diagnósticos y resultados de laboratorios. Con la minería de conocimientos, los proveedores de asistencia sanitaria pueden examinar grandes cantidades de datos para identificar antes las infecciones, predecir qué pacientes suelen tener determinados problemas y permitir a los médicos atender mejor a los pacientes.

En los servicios financieros, las empresas deben abordar el reto de dar sentido a grandes volúmenes de documentos, formularios, contratos, etc. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural combinadas con los modelos de descripción de contenido especializado permiten a las organizaciones de servicios financieros comprender mejor y atender a sus clientes de forma personalizada.

Las compañías de petróleo y gas tienen equipos de geólogos y otros especialistas que necesitan comprender los datos sísmicos y geológicos. A menudo tienen décadas de archivos con imágenes y notas de campo manuscritas. Necesitan conectar lugares, expertos en dominio y eventos, y sintetizar esta información para tomar decisiones fundamentadas.

Ahora que hemos descubierto lo poderosas que son las funcionalidades de minería de conocimientos de Azure AI, profundizaremos en las funcionalidades de IA relacionadas con Machine Learning.