非結構化數據：它是什麼以及它的用途是什麼？

已發表: 2022-09-22

非結構化數據是當今大數據世界中最常見的類型。 這種類型的數據存儲中有很多有用的信息，可用於幫助做出業務決策。 人工智能 (AI) 和機器學習被用於創建新的軟件解決方案，過濾大量數據以尋找有用的業務洞察力。

企業創建和收集的大部分信息都是非結構化的，並且其數量迅速擴大。 在本文中，我們將定義非結構化數據，討論它的不同類型，並討論它在各個領域的用途。

什麼是非結構化數據？

非結構化數據對於計算機程序來說使用起來很複雜，因為它缺乏一個清晰的框架。 它不符合數據模型，也沒有可識別的結構。 這些類型的數據大部分由文本組成，但也可能包括其他類型的信息，例如日期、數字和事實。

以下是數據的特徵列表：

  • 數據是非結構化的，不遵循數據模型。
  • 數據沒有明確定義的結構。
  • 數據不遵循特定的格式或順序。
  • 缺乏可識別的結構使得計算機程序難以使用。
  • 數據不能像數據庫那樣保存在行和列中。

由於越來越多的人使用數字服務和應用程序，它正在迅速擴展。 結構化數據至關重要，但如果正確評估非結構化數據，它可能對企業更有利。 它可以提供各種數字和統計數據無法傳達的見解。 讓我們探索一些它的類型的例子。

非結構化數據的類型

非結構化數據包括各種格式和來源，例如法律文件、音頻、對話、視頻、照片、網站上的文本等等。 您將在下面找到一些最常見類型的示例。

  • 電子郵件

我們發送的大量電子郵件每天都會產生大量非結構化數據，而傳統的分析工具無法解析這些數據。 但是，電子郵件的元數據為其提供了某種結構，某些文本分析算法可能會在幾秒鐘內從數千封電子郵件中檢索出重要信息。

  • 社交媒體

從社交網絡平台收集的數據是非結構化的。 但就像電子郵件一樣，它可以通過特定方式進行設置。 一個很好的例子就是標籤。

用戶可以利用主題標籤來查找他們感興趣的主題。 但是，主題標籤的消息是非結構化的。

  • 調查回复

市場研究、員工敬業度和客戶體驗問卷通常包含多項選擇題和開放式問題。 這些問題需要非結構化的文本回复。

  • 出版物

非結構化數據通過出版物、目錄和門戶網站以多種形式發布。 內容示例包括新聞文章、職位發布、電影評論、房地產列表、餐廳評論、簡歷數據庫、提案請求等。 文本或圖像中的數據都包含在其中。

  • 通訊數據

如今，有很多方法可以與他人進行有意義的對話，無論是專業的還是個人的。 想像一個企業，其員工經常通過各種渠道與客戶和供應商進行對話，生成非結構化的音頻、圖像和文本數據。

  • 多媒體文件

多媒體文件仍然是非結構化的，因為我們不確定圖像、音樂或視頻實際代表什麼，即使它們可能標有標題或主題並保存在 MP3、JPG、PNG、GIF 等數據庫中。

  • 文件

企業的評估、法律文件和幻燈片通常是手寫的、在互聯網上發布或保存為 PDF 的。 這些文件還可能包括電子表格、圖片或 XML 文件。 即使文本文件可以以標準方式編寫，數據的排列方式也無法在沒有復雜 AI 技術的情況下執行分析。

  • 網頁

非結構化數據在相當大的互聯網上以指數速度產生。 文本、照片、音頻、視頻和其他類型的材料都可以在網頁上找到。

非結構化數據的使用

非結構化數據本質上與事務處理程序不兼容； 分析和商業智能是它的主要用途。

零售商、製造商分析這些數據類型以及其他業務以增強客戶體驗並實現有效的廣告。 此外，他們還分析客戶反饋，通過情緒分析了解他們對公司產品、服務和品牌的感受。

使用非結構化數據進行分析的新興用例之一是預測性維護。 例如，生產商可以檢查傳感器數據以檢測生產系統或現場最終產品中的設備問題。

分析 IT 系統日誌數據可以揭示利用率趨勢、容量限制以及應用程序問題、系統故障和性能瓶頸的原因。 此外，巨大的非結構化數據集可用於以下用途：

  • 檢查消息是否符合法規。
  • 監控和評估客戶在社交媒體上的互動和評論。
  • 獲取有關一般客戶偏好和行為的可靠信息。

非結構化數據挑戰

用於分析、監管和決策需求的非結構化數據的可用性和應用推動了搜索和仔細檢查這些數據的需求。 以下是處理非結構化數據時可能出現的一些挑戰：

  • 長時間等待新的和更改的數據：解析整個存儲文件系統並處理數億甚至數十億非結構化文件的大量日常更改需要很長時間。
  • 難以找到高質量的數據：在質量方面，非結構化數據可能非常不一致。 由於數據難以驗證，因此並不總是正確的，因此質量缺乏一致性。
  • 數據管理很困難：這些數據是原始形式，沒有以任何方式結構化。 尋找可靠的數據可能具有挑戰性。 此外，查找相關數據和索引是一項複雜的任務。
  • 存儲不足：傳統備份限制促使企業構建昂貴的複制，將數據“附加”到一個存儲提供商和品牌。
  • 無法訪問的數據：不可擴展的備份軟件無法在存儲之間快速安全地傳輸關鍵數據。 這使得數據從舊存儲遷移到新存儲變得困難。

結論

非結構化數據由於其無組織性和大量信息而顯得不堪重負。 但是，它可以簡單地處理，並且可以使用人工智能來獲取各種數據。

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