Woordenlijst

Ongestructureerde gegevens

Wat is Ongestructureerde gegevens?

Ongestructureerde gegevens volgen geen vast tabelschema: e-mails, contracten, handleidingen, webpagina’s, presentaties, afbeeldingen of audio-opnamen. Ze vormen een groot deel van de kennis van een organisatie, maar waren lang moeilijk automatisch te analyseren. Taalmodellen kunnen zulke inhoud lezen en doorzoeken en omzetten in gestructureerde informatie, bijvoorbeeld door termijnen en bedragen uit een contract in een tabel te zetten.

Hoe KI.ordo helpt

In KI.ordo kunnen tekst, pdf’s met een tekstlaag, Word-bestanden en webpagina’s als kennis worden toegevoegd, die agents vervolgens met bronvermelding gebruiken.

Meer informatie

Onderwerpen

Gegevens
Documenten
Kennis

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Gestructureerde gegevens

Gestructureerde gegevens volgen een vast schema met duidelijk benoemde velden, zoals tabellen, databases of JSON-objecten met gegevens als naam, prijs en datum. Machines kunnen ze betrouwbaar lezen, filteren en verwerken – anders dan vrije tekst of afbeeldingen. Op websites beschrijft schema.org-markup bijvoorbeeld producten, evenementen of veelgestelde vragen, zodat zoekmachines en AI-systemen de inhoud ondubbelzinnig begrijpen. AI kan ook gestructureerde gegevens uit ongestructureerde tekst halen.

data
JSON
+1

Intelligente documentverwerking (IDP)

Intelligente documentverwerking (intelligent document processing, IDP) leest automatisch documenten zoals facturen, contracten of formulieren, herkent hun type en zet de relevante gegevens om in gestructureerde data. Het combineert tekstherkenning voor scans, natuurlijke taalverwerking en validatieregels. Organisaties besparen handmatige gegevensinvoer en versnellen processen zoals de afhandeling van inkomende facturen of post. Onzekere velden moeten door mensen worden gecontroleerd.

Documenten
Data-extractie
+1

Sjabloon

Datamining

Datamining is het systematisch doorzoeken van grote datasets op patronen, verbanden en afwijkingen. Het maakt gebruik van statistische technieken en machine-learningmethoden zoals clustering, classificatie of associatieanalyse. Een klassiek voorbeeld is de winkelmandanalyse in de detailhandel, die laat zien welke producten vaak samen worden gekocht – een basis voor assortiment, plaatsing en aanbevelingen.

data-analyse
patroonherkenning
+1