非结构化数据：它是什么以及它的用途是什么？

非结构化数据是当今大数据世界中最常见的类型。 这种类型的数据存储中有很多有用的信息，可用于帮助做出业务决策。 人工智能 (AI) 和机器学习被用于创建新的软件解决方案，过滤大量数据以寻找有用的业务洞察力。

企业创建和收集的大部分信息都是非结构化的，并且其数量迅速扩大。 在本文中，我们将定义非结构化数据，讨论它的不同类型，并讨论它在各个领域的用途。

什么是非结构化数据？

非结构化数据对于计算机程序来说使用起来很复杂，因为它缺乏一个清晰的框架。 它不符合数据模型，也没有可识别的结构。 这些类型的数据大部分由文本组成，但也可能包括其他类型的信息，例如日期、数字和事实。

以下是数据的特征列表：

• 数据是非结构化的，不遵循数据模型。
• 数据没有明确定义的结构。
• 数据不遵循特定的格式或顺序。
• 缺乏可识别的结构使得计算机程序难以使用。
• 数据不能像数据库那样保存在行和列中。

由于越来越多的人使用数字服务和应用程序，它正在迅速扩展。 结构化数据至关重要，但如果正确评估非结构化数据，它可能对企业更有利。 它可以提供各种数字和统计数据无法传达的见解。 让我们探索一些它的类型的例子。

非结构化数据的类型

非结构化数据包括各种格式和来源，例如法律文件、音频、对话、视频、照片、网站上的文本等等。 您将在下面找到一些最常见类型的示例。

• 电子邮件

我们发送的大量电子邮件每天都会产生大量非结构化数据，而传统的分析工具无法解析这些数据。 但是，电子邮件的元数据为其提供了某种结构，某些文本分析算法可能会在几秒钟内从数千封电子邮件中检索出重要信息。

• 社交媒体

从社交网络平台收集的数据是非结构化的。 但就像电子邮件一样，它可以通过特定方式进行设置。 一个很好的例子就是标签。

用户可以利用主题标签来查找他们感兴趣的主题。 但是，主题标签的消息是非结构化的。

• 调查回复

市场研究、员工敬业度和客户体验问卷通常包含多项选择题和开放式问题。 这些问题需要非结构化的文本回复。

• 出版物

非结构化数据通过出版物、目录和门户网站以多种形式发布。 内容示例包括新闻文章、职位发布、电影评论、房地产列表、餐厅评论、简历数据库、提案请求等。 文本或图像中的数据都包含在其中。

• 通讯数据

如今，有很多方法可以与他人进行有意义的对话，无论是专业的还是个人的。 想象一个企业，其员工经常通过各种渠道与客户和供应商进行对话，生成非结构化的音频、图像和文本数据。

• 多媒体文件

多媒体文件仍然是非结构化的，因为我们不确定图像、音乐或视频实际代表什么，即使它们可能标有标题或主题并保存在 MP3、JPG、PNG、GIF 等数据库中。

• 文件

企业的评估、法律文件和幻灯片通常是手写的、在互联网上发布或保存为 PDF 的。 这些文件还可能包括电子表格、图片或 XML 文件。 即使文本文件可以以标准方式编写，数据的排列方式也无法在没有复杂 AI 技术的情况下执行分析。

• 网页

非结构化数据在相当大的互联网上以指数速度产生。 文本、照片、音频、视频和其他类型的材料都可以在网页上找到。

非结构化数据的使用

非结构化数据本质上与事务处理程序不兼容； 分析和商业智能是它的主要用途。

零售商、制造商分析这些数据类型以及其他业务以增强客户体验并实现有效的广告。 此外，他们还分析客户反馈，通过情绪分析了解他们对公司产品、服务和品牌的感受。

使用非结构化数据进行分析的新兴用例之一是预测性维护。 例如，生产商可以检查传感器数据以检测生产系统或现场最终产品中的设备问题。

分析 IT 系统日志数据可以揭示利用率趋势、容量限制以及应用程序问题、系统故障和性能瓶颈的原因。 此外，巨大的非结构化数据集可用于以下用途：

• 检查消息是否符合法规。
• 监控和评估客户在社交媒体上的互动和评论。
• 获取有关一般客户偏好和行为的可靠信息。

非结构化数据挑战

用于分析、监管和决策需求的非结构化数据的可用性和应用推动了搜索和仔细检查这些数据的需求。 以下是处理非结构化数据时可能出现的一些挑战：

• 长时间等待新的和更改的数据：解析整个存储文件系统并处理数亿甚至数十亿非结构化文件的大量日常更改需要很长时间。
• 难以找到高质量的数据：在质量方面，非结构化数据可能非常不一致。 由于数据难以验证，因此并不总是正确的，因此质量缺乏一致性。
• 数据管理很困难：这些数据是原始形式，没有以任何方式结构化。 寻找可靠的数据可能具有挑战性。 此外，查找相关数据和索引是一项复杂的任务。
• 存储不足：传统备份限制促使企业构建昂贵的复制，将数据“附加”到一个存储提供商和品牌。
• 无法访问的数据：不可扩展的备份软件无法在存储之间快速安全地传输关键数据。 这使得数据从旧存储迁移到新存储变得困难。

结论

非结构化数据由于其无组织性和大量信息而显得不堪重负。 但是，它可以简单地处理，并且可以使用人工智能来获取各种数据。

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