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慧科讯业AI赋能数据标签化,破局多模态数据治理难题
来源:
2025-04-28
编辑:晓露

在数字化转型浪潮中,文本、图像、音频、视频等海量数据涌现。数据标签化作为大数据分析的基础,可从海量信息中智能化、自动化进行知识抽取,为企业提供了精准营销和智能决策的新途径。然而,数据标签化过程中往往面临多模态数据处理复杂、人工标注成本高昂、处理耗时长、业务场景理解不足等问题,阻碍了企业借助数据智能化充分释放商业价值。

海量数据浪潮下,标签化引擎重构商业应用新范式

随着经济数字化转型不断推进,生成式人工智能快速发展,全球数据量正出现大幅度的增长。IDC预测,到2028年全球数据量将增长至393.8ZB,相比于2018年增长9.8倍。在所有数据中,非结构化数据仍然是最主要的数据形式,IDC数据显示,2023年的数据中非结构化数据占92.9%。

数据蕴含着巨大的价值,但同时也带来了数据分析、管理和应用的挑战。数据标注与标签化作为大数据分析的基础,为企业提供了精准营销和智能决策的新途径。通过结构化处理海量数据,数据打标将原始数据转化为机器可理解的语义特征,提炼出有价值的信息,帮助企业理解用户的需求和偏好,支撑企业实现从用户洞察到策略执行的全链路闭环。

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编辑:
2025-04-27
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