Структурированные и неструктурированные данные: помощь в обработке от ИИ

Сегодня мы с вами живем в эпоху цифровизации, ежедневно наблюдая чрезвычайно активное развитие в этом направлении. Информация, данные генерируются постоянно, причем в очень больших объемах. И здесь возникает серьезная необходимость в сборе и записи информации, ее обработке, анализе. Особенно важным все это стало для современного бизнеса, различных предприятий. Если более подробно вникнуть в этот вопрос, то можно увидеть, что в ходе сбора информации чаще всего мы имеем дело с неструктурированными данными, теми, которые имеют разные источники, формы. Это то, что значительно усложняет не только их поиск, но и классификацию. А это вызывает ряд проблем и сложностей в работе организаций.

На первый взгляд эффективным способом решить подобную проблему была бы трансформация всей этой разрозненной, разноплановой информации в структурированные данные. Они уже будут отличаться четкой структурой, содержать конкретную информацию. Их легко находить анализировать, использовать в последующей работе. И было бы отлично, если бы для повышения ценности данных многие предприятия, представители бизнеса могли бы трансформировать неструктурированные данных в структурированные. Но, увы, реализовать подобное получится далеко не со всей информацией. То есть надо искать иные решения, что позволят обеспечить быстрый и простой способ поиска, сбора, анализа разрозненных данных.

В сегодняшнем обзоре познакомимся подробно с тем, что же представляют собой структурированные и неструктурированные данные, выделим основные отличия между ними. Приведем примеры подобной информации, чтобы вы научились корректно классифицировать ее. Распишем те техники, что используются на сегодня при обработке подобных сведений. Отдельное внимание уделим тому, какие возможности современные технологии искусственного интеллекта открывают для пользователей в сфере обработки неструктурированных данных. Распишем технологии, что используются для распознавания подобной информации. Выделим ключевые преимущества применения ИИ в обработке неструктурированных данных. Приведенная информация позволит вам подробно разобраться в данном вопросе и понять, как вы в рамках своего бизнеса сможете решить проблему с разрозненными сведениями. Итак, обо всем по порядку.

Что представляют собой структурированные данные

Под структурированными мы будем подразумевать такие данные, которые изначально вписываются в заранее определенную схему либо же модель информации. Наибольшую полезность они составляют в числовых дискретных сведениях, к которым можно отнести финансовые операции, информацию, имеющую прямое отношение к продажам, маркетинговым действиям. Также сюда относят и научное моделирование.

В своем большинстве структурированные данные достаточно объемные. Их организация предусмотрена таким образом, чтобы пользователи смогли их максимально быстро находить. Этому будет способствовать наличие в них соответствующих имен, адресов, телефонных номеров, рейтингов, отображаемых в звездах или цифрах, номеров банковских карт или же счетов и пр. То есть это будет то, что можно максимально легко найти в реляционных базах данных или запросить с использованием SQL.

Наиболее распространенными примерами в категории структурированных данных, которые активно используются теми или иными приложениями будут данные об авиарейсах, покупке билета, его бронировании. Также сюда можно отнести поведенческие факторы и предпочтения клиентов, что стали основой работы современных CRM-систем. В принципе их можно использовать везде, где предусмотрены связанные коллекции непрерывных, коротких, дискретных значении как текстовых, так и числовых. Еще с их помощью обеспечивается автоматизированный контроль запасов продукции на складах, работа ERP-систем.

Хранение структурированных данных реализовано в специальных графовых, реляционных либо же пространственных базах, OLAP-кубах и пр. Но, вне зависимости от их вида, все такие сведения будут схожими между собой в таких моментах как простота организации поиска, очистки, анализа. Сложность здесь состоит в том, что структурировать можно только те данные, которые можно идеально вписать в определенную модель. Если будут даже незначительные отличия, вы не сможете реализовать подобное.

Что представляют собой неструктурированные данные

К категории неструктурированных относят абсолютно все те данные, что не вписываются в определенную модель, те, к которым невозможно применить стандартные атрибуты, будь то номер рейса, артикул товара, номер банковского счета и пр. Если говорить непосредственно о том или ином бизнесе, предприятии, то сюда можно отнести все, что будет относиться к корпоративным документам, перепискам через электронную почту, социальные сети, данные из системы видеонаблюдения и пр. То есть это могут быть любые форматы, в том числе картинки, видеозаписи, аудиофайлы, PDF-документы, текстовая переписка.

Статистика показывает, что в современной бизнес-среде свыше 80% всей информации будет неструктурированной. А это значит, что здесь есть огромный потенциал для создания весомых конкурентных преимуществ, правда, при правильном использовании. Если говорить непосредственно о приложениях, которые использует бизнес в своей работе, то сюда можно отнести чат-боты, что берут на себя анализ текстовых пользовательских обращении и предоставление релевантных ответов на них, ту информацию, что применяется в ходе прогнозирования изменений на фондовых рынках и, соответственно, для принятия наиболее взвешенных инвестиционных решений.

На практике неструктурированные данные активно применяются при работе со связанными коллекциями сведений, файлами либо же объектами, где показатели могут меняться, а то и вовсе быть неизвестными. Они применяются совместно с программным обеспечением для запуска презентаций, обработки текстового контента, программами, предназначенными для редактирования либо же просмотра медиафайлов. Очень часто структурированные данные дополняются неструктурированными для того, чтобы более подробно раскрыть их суть. В частности, такие дополнительные данные, как отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях могут предоставить достаточно ценные инсайты в ходе преобразования в структурированные форматы.

Для хранения такой информации предусмотрены современные дата-озера, хранилища данных, разные приложения, NoSQL базы. В отличие от структурированных, эти данные дают гораздо больше полезных сведений, позволяют комплексно оценить ситуацию, но при этом ее гораздо сложнее анализировать. И для многих представители бизнеса, предприятий это становится серьезной проблемой. В частности, в зависимости от контекста, имеющийся инструментов предстоит каждый раз выбирать наиболее подходящую технику для анализа. Только так можно будет получить действительно объемные и полезные сведения.

Основные отличия между структурированными и неструктурированными данными

Теперь, когда вы в общих чертах понимаете, что же представляют собой структурированные и неструктурированные данные, рассмотрим их ключевые отличия:

1. Большое количество практических преимуществ структурированных данных перед неструктурированными. К наиболее весомым достоинствам первого варианта относят простоту в поиске информации, возможность ее использования для любых алгоритмов машинного обучения. Это то, что значительно упрощает работу различных организаций, предприятий, представителей бизнеса в процессе интерпретации информации. К тому же на современном рынке информационных технологий представлено огромное количество автоматизированных инструментов, предназначенных для обработки и анализа таких сведений. Параллельно с этим неструктурированные данные куда более сложные в обработке. В частности, они требуют от специалистов более глубоких, экспертных знаний. К тому же здесь необходимо будет использовать более сложные дополнительные инструменты, требующая также соответствующего обучения, знаний. Это то, что снижает доступность обработки неструктурированных данных.
2. Особенности управления структурированными и неструктурированными данными. Здесь, как и в предыдущем варианте, высокая простота и удобство в управлении структурированными данными обеспечивается их предсказуемой и организованной структурой. Все аппаратное и программное обеспечение, в том числе языки программирования, структура данных и непосредственно компьютерное оборудование гораздо проще смогут понимать и воспринимать структурированную информации. Это значит, что при работе с ней вы столкнетесь с минимальным количеством ошибок, сложностей неточностей, а также гарантируете себе отличный результат на выходе. Опять же, работа с неструктурированными данными — это всегда огромные объемы работ, подбор комплекса инструментов и методик для получения хорошего результата в том или ином случае. Дополнительную сложность составляет также хранение неструктурированных данных. Здесь, так же как и в ходе обработки, требуется преобразование огромных объемов информации. Чтобы запустить такую обработку, изначально необходимо предусмотреть разбивку на более простые и понятные компоненты, что требует также дополнительных усилий времени.
3. Разница в аналитике структурированных и неструктурированных данных. Ввиду того, что структурированная информация всегда подвергается строгому форматированию, ее гораздо проще обрабатывать. При желании вы сможете легко применять к ней программную логику, тем самым находя те или иные записи, сведения. Более того, можно будет без проблем создавать, редактировать записи или же удалять их, если в них больше не будет такой необходимости. Все это позволяет с уверенностью утверждать, что весь процесс автоматизации управления данными и их последующего анализа будет максимально простым и оперативным. На высоком уровне окажется и его эффективность. С анализом неструктурированных данных ситуация совершенно иная. Основная сложность здесь состоит в том, что здесь нет каких-то предопределенных атрибутов, на которые система могла бы ориентироваться. К тому же аналитика в данном случае часто предполагает необходимость использования сложных, многоуровневых алгоритмов предварительной обработки и последующего анализа. В итоге решение таких задач требует привлечения специалистов, которые хорошо разбираются в вопросе парсинга данных, могут использовать передовые инструменты, методики не только для сбора информации, но и для ее последующего анализа, структурирования, изъятия тех данных, что окажутся действительно полезными и ценными для бизнеса. То есть аналитика возможна в обоих случаях, но при работе с неструктурированной информацией она будет более сложной и требовательной к ресурсам.

То есть по каждому из этих пунктов выигрывают структурированные данные. Они наделены большим количеством преимуществ, ими проще управлять, их легко анализировать. И здесь все в принципе понятно и разумно, ведь структурированная информация будет элементарной в организации, анализе. И все было бы ничего, если бы ее объем в общем потоке сведений был бы большим. Но, увы это не так. Да, это важная информация, как вариант, номера телефонов, коды продуктов, даты. Но все же основная масса таких сведений в мировом масштабе — неструктурированные. Поэтому в ваших интересах отыскать наиболее эффективные способы работы с ними. И один из секретов здесь будет состоять в обеспечении их максимально аккуратной организации и быстрой доступности.

Несколько примеров структурированных и неструктурированных данных

В общем объеме информации, представленной на современном рынке человеку, что не слишком знаком со спецификой данного вопроса сложно сориентироваться в том, какие же из данных, что он видит перед собой, с которыми сталкивается в ежедневной работе, будут структурированными, а какие — нет. Чтобы несколько упростить и ускорить процесс знакомства с обоими вариантами данных, приведем ряд наглядных примеров.

Несколько примеров структурированных данных

Несмотря на то, что в принципе количество структурированных данных достаточно небольшое в общей массе информации, они очень важные. К тому же они встречаются практически повсеместно. Вот только несколько наиболее распространенных категорий:

• Время и дата. Чтобы обеспечить работу с подобными данными, вам потребуется всего лишь подобрать оптимальную для себя структуру. Это то, что упростит их чтение и анализ программными инструментами, соответствующими машинами. Как вариант, дату можно задать в формате «число-месяц-год» или же наоборот «год-месяц-число», что более принято в европейских странах и США. А вот для задания времени универсальной структура будет «часы-минуты-секунды».
• Контактная информация, имена покупателей. Предоставление таких сведений — это обязательный этап подписки на ту или иную услугу, оформление заказа на продукцию. То есть вы будете заполнять стандартную форму, указывая в ней свое имя, адрес электронной почты, номер телефона или же ряд сопутствующих данных. Все это будет собираться системой и храниться в структурированном виде, удобном для последующего использования. Так менеджерам будет максимально легко ориентироваться в большом количестве данных, автоматически вытаскивать из системы сведения о конкретном клиенте буквально по одному клику при возникновении такой необходимости.
• Сведения об акциях. В своем большинстве здесь речь идет о такой информации, как акционная цена, объем товаров, которые попадают под данное предложение, рыночная капитализация. Такая информация в обязательном порядке систематизируется интернет-магазинами или предприятиями, а ее обновление осуществляется в режиме реального времени, то есть одновременно с тем, как те или иные товары продаются или же наоборот, поступают в каталоги.
• Разные виды финансовых транзакций. Сюда можно отнести и перемещение средств между кредитными картами денежные переводы, банковские депозиты и многое подобное. Каждая из таких транзакций будет содержать максимально точную информацию, представляющую собой набор важных данных о каждом движении денег. То есть здесь всегда будет указываться дата перевода, точная сумма, серийный номер, а также данные участвующих сторон.
• Местоположение. Любые данные геолокации, будь то IP-адрес пользовательского устройства, GPS-координаты и другие подобные данные повсеместно используется в большей части приложений, имеющихся на вооружении у современного бизнеса. В частности, их используют в различных навигационных системах и даже в маркетинговых кампаниях, направленных на продвижение локального бизнеса.

Конечно, наряду с этими существуют также и более узкопрофильные структурированные данные, но перечислять их здесь нет смысла, так как они будут актуальны для достаточно ограниченного сегмента рынка и бизнес-процессов. Мы же привели примеры той информации, которая в обязательном порядке структурируется и используется повсеместно.

Несколько примеров неструктурированных данных

Здесь мы уже будем говорить не столько об отдельных направлениях, сколько о группах неструктурированных данных, ведь данная категория чрезвычайно обширная. Так, отдельного внимания заслуживают такие варианты сведений, как:

• Текстовые файлы. Сюда можно отнести файлы обработки текста, PDF-файлы, электронные таблицы, презентации, отчеты, рекламные объявления и пр. То есть это может быть все, где предусмотрен текстовый контент.
• Электронные письма. Достаточно популярный и востребованный формат структурированных данных, который повсеместно используется современным бизнесом. Достаточно активно электронная рассылка также применяется и частными лицами для личного общения.
• Интернет-площадки. Сюда мы относим абсолютно все содержимое сайтов, в том числе видеохостингов и других площадок. То есть все то, что вы будете видеть при заходе на них — это неструктурированные данные.
• Средства массовой информации. Здесь к данной категории информации относим аудиозаписи, видеоролики, цифровые картинки и многие другие нетекстовые сведения. Они также в основном представленные в неструктурированной форме.
• Социальные сети. Неструктурированными в данном случае будут все те сведения, которые создаются на данных платформах.

Опять же, это только наиболее распространенные направление и разновидности, хотя в реальности их объем куда более существенный. Но можно ли все это как-то анализировать? Какие инструменты, решения можно использовать на практике?

Техники и инструменты для анализа структурированных и неструктурированных данных

Сейчас отдельно рассмотрим те техники, которые современный бизнес может использовать на практике при обработке как структурированных, так и неструктурированных сведений.

Способы анализа структурированных данных

Ввиду повышенной простоты предстоящих работ, для анализа структурированных данных может использоваться достаточно широкий спектр инструментов и методик:

• Хранилища данных. Такие хранилища способны собирать данные из различных источников. Из основных их преимуществ выделяют способность поддерживать даже достаточно сложный анализ и необычные запросы.
• Structured Query Language, то есть SQL-запросы. При помощи такого инструмента вы сможете достаточно быстро извлекать данные, манипулировать ими. Но важно понимать, что все это будет актуально только для той информации, которая хранится в реляционных базах данных.
• Алгоритмы машинного обучения. Такую технологию вы можете использовать для того, чтобы максимально оперативно обрабатывать структурированные данные, выявляя в них закономерности схожие моменты. Благодаря этому вы с высокой точностью сможете составлять прогнозы, повышая эффективность тех или иных стратегий.

Структурированные данные по своей сути доступны широкому кругу пользователей. Они достаточно простые в понимании, ими без проблем можно манипулировать, хранить, извлекать по мере такой необходимости, анализировать. В итоге значительно ускоряется процесс принятия решений. Более того, систему структурированных данных можно будет масштабировать под собственные бизнес-процессы, тем самым подстраивая ее под обработку внушительных объемов информации, что станет залогом отличной производительности и стабильности в работе.

Способы анализа неструктурированных данных

В современной практике для обработки и анализа неструктурированных данных используются следующие технологии:

• Технология NLP, то есть обработка естественного языка. С ее помощью можно извлекать достаточно важную информацию и инсайты даже из внушительных объемов неструктурированных сведений.
• Дата-озера. Используются для хранения неструктурированных данных. Они отлично подходят для размещения информации в ее исходном формате до тех пор, пока ее не надо будет изъять и запустить на анализ.
• Машинное обучение. На сегодня можно использовать специальные алгоритмы, настроив их под распознавание тех или иных паттернов в неструктурированном потоке данных, как вариант аудио- и видеофайлов, изображений.

Но в любом случае анализ неструктурированных данных потребует определенных знаний и навыков от исполнителя, дополнительных инструментов, техник, более мощных вычислительных ресурсов, вместительного хранения. Он будет более сложным в реализации. К тому же нельзя исключать вероятность того, что неструктурированная информация может содержать несоответствия, неуместные сведения, явные ошибки. Это то, что негативно сказывается на ее итоговом качестве. Если вам удастся оптимизировать ввод данных, то можно ощутимо улучшить общий процесс управления такой информацией, а также ее анализ.

В ряде случаев существенную помощь окажет трансформация неструктурированных данных в структурированные. Это можно обеспечить в ходе анализа отзывов клиентов, как вариант задав в качестве триггера настроения или тенденции в удовлетворении запросов покупателей. Также структурировать можно медицинские записи, в том числе различные расшифровки, заметки. Это то, что позволит настроить качественную интеграцию с системами медицинских электронных записей и улучшить обслуживание пациентов в целом. В сфере интернет-маркетинга структурировать можно информацию из опросов, фокус-групп, выявляя актуальные рыночные тенденции закономерности в поведении пользователей.

Эффективная обработка неструктурированных данных при помощи технологий искусственного интеллекта

Сегодня искусственный интеллект активно интегрируется в различные направления жизнедеятельности человека. Не исключением стали и платформы для обработки, управления данными. Более того, в его возможности также входит решение наиболее распространенных проблем, связанных со сбором, анализом неструктурированных данных. Именно эта особенность и привела к тому, что многие предприятия, представители бизнеса используют нейросети для модернизации собственных методов обработки неструктурированной информации. Благодаря этому вы получаете:

1. Более обширную полезную информацию, которая способна дать вашей компании ряд весомых конкурентных преимуществ. Это связано с тем, что при помощи нейросетей удается собрать огромный объем информации из различных источников автоматически сопоставить их между собой, проанализировать. В итоге вы получаете максимально детальную, объемную картину, что в итоге поможет принять решение, которые окажутся наиболее целесообразным и эффективным именно для вашего бизнеса. К примеру, тот же анализ пользовательских отзывов, совершенных покупок, записей телефонных разговоров между потенциальными клиентами и менеджерами, их переписки — это то, что позволит вам узнать о своих клиентах гораздо больше и в итоге делать для них персонализированные предложения, получая в итоге больше заказов и, как результат — доходов.
2. Быстрое и простое принятие решений. Лучшее понимание состояния рынка в целом, запросов и интересов своих потенциальных покупателей — это то, что позволит вам вести бизнес в нужном направлении, избегать ошибок лишних материальных трат. Путем использования искусственного интеллекта вы получите из огромного массива неструктурированных данных детальные, последовательные отчеты, которые сможете воспринимать буквально на визуальном уровне. Анализируя их, можно будет с высокой точностью спрогнозировать тенденции на рынке на обозримое будущее, понять, чего от бизнеса ожидает конечный потребитель, выявить существующие пробелы и ошибки в работе, оценить потенциальные риски перед запуском нового продукта, открытия локального представительства и развития бизнеса в целом. Благодаря этому вы сможете выработать такую стратегию, которая позволит вам укрепить свою позицию на рынке, составить достойную конкуренцию другим компаниям, работающие в той же нише, что и вы. Удобно то, что автор в этом случае вы можете разработать стратегию развития как отдельного направления, так и бизнеса в целом.
3. Высокие показатели персонализации. Наверняка вы, как представители бизнеса понимаете, насколько важно понимать своих клиентов, их пожелания к товару, к уровню обслуживания. Чем глубже вы вникнете во все это, тем лучше сможете удовлетворить запросы потенциальных покупателей, что в итоге скажется на уровне их удовлетворенности, будет способствовать повторным заказам, положительным отзывам, рекомендациям. Имея доступ к подробной информации о поведении аудитории, вы сможете делать персонализированные предложения, что гарантированно оправдает приложенные усилия и вложенные средства.

То есть искусственный интеллект — это тот инструмент, который сможет значительно упростить вашу работу по сбору и обработке неструктурированных данных, а вместе с этим поможет выйти на совершенно новый уровень работы, причем как на микро-, так и на макроуровне.

ТОП-5 ИИ-инструментов в работе с неструктурированными данными

На сегодня можно выделить следующие инструменты в обработке неструктурированных данных на основе искусственного интеллекта, которые активно используются бизнесом:

1. Обработка естественного языка. Методика NLP может быть реализована применительно к любым неструктурированным наборам текстовой информации, позволяя распознавать имена, названия, выполнять обобщение, тематическое моделирование. Также на сегодня данная методика активно используется для перевода материалов, генерации новых текстов.
2. Машинное обучение. Данное направление позволяет выявлять тенденции, закономерности, выбросы в неструктурированных данных. Искусственный интеллект может анализировать полученную информацию и на основании этого прогнозировать будущее развитие событий, выявлять актуальные тенденции на рынках, потенциальные проблемы, поведение покупателей. Также можно будет с высокой точностью предположить объемы будущих продаж.
3. Компьютерное зрение. Эта технология позволяет нейросетями анализировать различные картинки, классифицировать представленные на них изображения, объекты, сцены. Благодаря этому значительно упрощается распознавание лиц, маркировок. Также можно идентифицировать те или иные объекты. Аналогично с графическим контентом алгоритмы нейросетей могут обрабатывать и видеоматериалы, извлекая соответствующую информацию и из видеопотоков.
4. Шаблоны извлечения. В данном случае речь идет о том, что представителями бизнеса создаются специальные шаблоны, учитывающие специфику работы их компании и рынка в целом. В итоге нейросети будут анализировать большие объемы неструктурированных данных и извлекать из них только ту информацию, которая будет соответствовать ранее созданным шаблонам. Единственный нюанс, ручное создание таких шаблонов потребует немало времени. Основная сложность в том, что их надо не только разработать, но еще и протестировать, чтобы убедиться в корректности работы. Но на сегодня данные работы можно легко автоматизировать и упростить с использованием возможностей искусственного интеллекта.
5. Понимание контекста. Современные модели искусственного интеллекта анализируют неструктурированную информацию не в закрытой среде, а могут ее интерпретировать в зависимости от общей картины. В частности, в качестве дополнительных факторов здесь могут учитываться поведенческие факторы аудитории, ее местоположение, выявляться шаблоны для просмотров. Это то, что позволит более глубоко вникнуть в контекст и с высокой точностью обеспечить его понимание.

Каждый из этих инструментов, основанных на технологиях искусственного интеллекта способен значительно ускорить и упростить процесс сбора, обработки неструктурированных данных. В итоге бизнес получает доступ к действительно ценной и точной информации в максимально сжатые сроки, буквально в режиме реального времени.

Почему обработку неструктурированных данных стоит доверить искусственному интеллекту?

Если вы еще только раздумываете над вопросом включения в обработку неструктурированной информации технологий искусственного интеллекта, то не откладывайте реализацию этой задумки на длительный период времени. Дело в том, что это один из наиболее эффективных и действенных способов упростить обработку неструктурированных данных. В частности, таким способом вы можете обеспечить себе:

• Более высокую эффективность рабочих процессов. Обработка неструктурированных данных будет осуществляться гораздо быстрее, чем это может сделать обычный человек. А это значит, что актуальная информация будет появляться в вашем распоряжении буквально в режиме реального времени, позволяя оперативно принимать важные стратегические решения.
• Высокая адаптивность. Все эти технологии, которые использует сегодня машинное обучение, а также искусственный интеллект в целом, можно легко подстроить под специфику того или иного бизнеса. Более того, благодаря постоянной обратной связи, поступление новых сведений приведет к постепенному накоплению полезной информации. Это то, что станет основой высокой надежности и достоверности данных в динамических средах.
• Точность получаемой информации. Современные нейросети смогут не только собирать, но и анализировать данные, основываясь на заранее указанных шаблонах, требованиях. Это то, что минимизирует ошибки, повышает точность полученных данных, повышает надежность результатов.
• Актуальность, инновационность. Используя возможности искусственного интеллекта в обработке неструктурированных данных, вы сможете взглянуть на обычные бизнес-процессы с другой стороны, принимая достаточно нестандартные, а в ряде случаев даже инновационные решения. Вы сможете увидеть необычное подходы к решению той или иной проблемы. Это значит, что вы будете идти буквально в ногу со временем, опережая своих конкурентов.

То есть искусственный интеллект сможет значительно упростить ваша работы с неструктурированными данными и предоставить новые перспективы и возможности для развития бизнеса в целом.

Подводим итоги

Искусственный интеллект — это действительно надежный помощник современного бизнеса во многих направлениях, в том числе и в процессе сбора, обработки, анализа неструктурированных данных. Но хотим обратить ваше внимание на то, что здесь очень важно подобрать хороший инструмент, а также обеспечить ему стабильную работу без всяких ограничений. Реализовать подобное можно путем дополнительного подключения к работе мобильных прокси от сервиса MobileProxy.Space.

Это решение, что предоставит вам максимальную гибкость и функциональность работы в интернете, поможет обходить ограничения доступа и блокировки со стороны системы, обеспечит максимальное удобство в использовании разных сервисов, площадок, в том числе и тех, доступ к которым в вашей стране в данный момент времени закрыт на законодательном уровне. Также вы обеспечите себе надежную защиту от несанкционированного доступа, блокировок, в том числе и при использовании автоматизированных решений, организации многопоточной работы. Более подробно с данными мобильными прокси предлагаем познакомиться здесь. Если возни икнут сложности, будут нужны дополнительная консультации и помощь специалистов, обращайтесь в службу технической поддержки, которая работает в круглосуточном режиме.

Поделитесь статьёй: