什么是非结构化数据？

非结构化数据是指未按设计模型或结构组织的数据。非结构化数据通常被归类为定性数据，可以是人工生成的，也可以是机器生成的。非结构化数据是可用的最丰富的数据类型，经过分析后，可用于指导业务决策和实现业务目标以及许多其他用例。

非结构化数据通常以其原生格式存储。这给将这些数据转换为可操作的洞察力带来了挑战。虽然非结构化数据比结构化数据更难处理，但它通常也包含结构化数据中没有的丰富、详细的信息。因此，许多组织正在投资机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 等技术，以便更好地分析非结构化数据并从中获得洞察力。

非结构化数据是定性的，它以文本、图像、音频或视频格式存在。非结构化数据的不同示例包括

• 富媒体，例如音频或视频数据、监控数据、地理空间数据、图像和天气数据。
• 物联网 (IoT) 数据，例如来自设备的股票代码或传感器数据。
• 文本数据，例如电子邮件、短信、发票、记录和生产力应用程序通信数据。
• 科学数据，例如机器生成的太空探索或地震报告。
• 医疗保健数据和影像，例如 MRI、X 光片和 CT 扫描以及其他医疗数据，如医生记录和处方。

随着新的数据捕获技术的开发，自然会出现更多的非结构化数据示例。

结构化数据与其非结构化数据不同，它是以预定义结构或模型存在的定量数据。这些数据是高度组织化的，因此很容易被企业和机器学习算法处理。

可以将结构化数据视为可以整齐地放入电子表格或关系数据库（如 SQL、MySQL 和 PostgreSQL）中的数据类型——它可以很容易地映射到预定义的结构中。结构化数据用于管理客户关系，因为它为企业提供了易于解释的信息：日志、指标、日期、姓名、邮政编码、信用卡号等。

相比之下，非结构化数据是定性数据，没有任何一致的内部结构。因此，如果没有合适的工具和专业知识，非结构化数据很难解释。

了解如何在管理非结构化数据方面取得进展

结构化数据可以为企业提供其客户行为的概览——例如姓名、购买历史和地理位置等内容。非结构化数据更适合为企业提供对其客户意图和行为的更深入了解——例如产品评论、支持票证和网站导航模式等原因和方式。

非结构化数据的数量、种类和质量参差不齐，这些都是希望处理、管理和分析这些数据的组织面临的共同挑战。

• 数据量：非结构化数据非常丰富。它占现有数据的 80%¹，并且还在不断生成。研究公司 ITC 预计，数据量将从 2018 年到 2025 年增长 430%²。
• 数据种类：非结构化数据由各种数据类型组成，例如文本数据、图像或视频。需要大型数据存储库（如数据湖）才能将非结构化数据存储在一个位置。非结构化数据固有的多样性也带来了链接挑战——如何交叉引用图像、视频和文本？
• 数据质量：非结构化数据的质量不一致，部分原因在于其多样性。非结构化数据可能包含错误、不一致或不相关的信息，这可能会导致难以获得准确的信息。预处理或清理非结构化数据以提高质量可能是一项耗时且复杂的任务。
• 分析：与可以快速查询和分析的结构化数据不同，非结构化数据通常是文本密集型的，并且不能整齐地放入数据库中。非结构化数据以其原生格式存储，并且仅在查看时才进行处理。
• 安全性和隐私性：非结构化数据可能包含敏感信息。确保这些数据的安全性和维护隐私性可能具有挑战性。
• 集成：由于缺乏预定义的数据模型，将非结构化数据与结构化数据集成以获得整体视图可能很复杂。

因此，管理和分析非结构化数据的挑战主要在于数据量。组织可能会遇到大小从几千兆字节 (GB)（如电子邮件）到几拍字节 (PB)（如完整媒体文件）不等的项目、对象或文件。因此，虽然可以手动管理，但许多数据库和工具无法处理如此庞大和多样化的非结构化数据。需要特定的工具和技术来存储和处理呈指数级增长的数据。

经过分析，非结构化数据可以为企业提供各种机会。作为定性数据，非结构化数据可以帮助企业更好地了解其客户、客户意图和市场变化。这使企业能够提供更好、更安全、更有弹性的客户体验。

非结构化数据的一些应用包括

• 改善客户体验：分析客户支持聊天记录、电子邮件和电话记录可以帮助识别常见的客户问题，改进支持协议，个性化客户搜索体验，并更有效地培训客户服务代表。
• 预测患者医疗保健结果：患者病历通常包含非结构化数据，如医生记录，可以通过分析这些数据来识别模式、预测患者结果或制定治疗方案。
• 检测欺诈：在金融服务中，非结构化数据可用于检测欺诈活动。例如，对电子邮件通信的分析可能会揭示表明欺诈行为的可疑模式。
• 提供推荐：电子商务平台和流媒体服务可以分析非结构化数据，如产品描述或电影剧本，以改进其推荐算法。
• 训练自然语言处理 (NLP) 模型：非结构化数据对于训练 NLP 中的 AI 模型至关重要。例如，聊天机器人从本质上是非结构化的大量文本数据语料库中学习。
• 训练 AI 进行图像识别：图像形式的非结构化数据是训练机器学习模型执行面部识别、物体检测等任务的基础。
• 提供预测性数据分析：分析非结构化数据使企业能够预测市场趋势并做出相应调整。
• 进行情感分析：挖掘非结构化数据可以让企业深入了解客户情绪、行为和购买模式。企业还可以分析来自社交媒体帖子、产品评论和客户反馈的数据，以了解客户对其产品、服务或品牌的整体情绪。

非结构化数据的这些应用为企业带来了许多好处。

降低安全风险

对遥测数据的分析可以帮助收集有价值的见解，并让用户了解现实世界的网络安全威胁现象和趋势。通过使用现代安全信息和事件管理 (SIEM) 工具，安全团队可以跨大量任何类型的数据（包括非结构化数据）进行大规模搜索，以协助进行监控和合规性、威胁检测、预防和搜寻以及事件响应。

提高运营弹性

为了确保应用程序针对可用性和性能进行了优化，组织需要能够观察其系统产生的非结构化数据。日志和指标可以实时指示用户需求超过容量或服务器错误正在影响性能。当找到根本原因时，就可以解决它。

增强客户体验

通过管理非结构化数据，企业可以通过为客户提供更好的搜索体验来提供更好的用户体验。丰富的搜索附加功能改善了客户和开发人员的前端和后端搜索体验。客户可以轻松地为他们的孩子找到带有条纹的黄色玩具，或者员工可以轻松地找到他们需要的文件、图像或视频剪辑，无论它在什么环境中。

从本质上讲，非结构化数据没有预定义的结构来简化管理和分析。因此，为了分析非结构化数据，您首先需要通过定义结构来管理它。这使您能够存储、组织和保护您的非结构化数据。

然后，组织好的非结构化数据就可以进行处理和分析了。这些分析为组织提供了可操作的见解。

有各种各样的工具和技术可以帮助您管理和分析非结构化数据。

自然语言处理 (NLP)：NLP 是一种专注于计算机和人类之间通过自然语言进行交互的技术。NLP 的目标是以一种有价值的方式阅读、破译、理解和理解人类语言。

机器学习 (ML)：机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它使计算机能够学习和做出基于数据的决策，随着时间的推移提高性能，而无需明确编程。它使用统计技术来识别结构化和非结构化数据中的模式，以进行预测或决策。

数据湖：由于其多样性和数量，非结构化数据可以存储在数据湖中或创建数据的地方（“边缘”）。数据湖适用于大量不同类型的数据。数据湖以原生格式存储数据，因此视频、音频、文本和文档都可以存储在一起。

内容管理系统 (CMS)：作为一种应用程序，CMS 使企业能够在网络上存储、检索和搜索、索引和发布非结构化数据。

了解难以找到的数据是数字化转型的关键

各行各业的组织都以多种方式利用非结构化数据。从医疗保健到制造业，非结构化数据使组织能够根据洞察力提供更好的服务。

医疗保健

医疗保健行业在各个运营层面都受益于非结构化数据。先进的聊天机器人可以让医疗保健专业人员了解语音模式以指示特定疾病。健康记录应用程序可以在处理数据时帮助识别健康风险。通过将非结构化数据与结构化数据合并，医疗保健专业人员可以得出患者护理结果。

金融服务

预测性数据分析对于金融领域跟踪市场趋势和变化至关重要。这种情报使组织能够做出相应的调整。在粒度级别上，非结构化数据用于创建贷款、抵押贷款、商业计划和合同的文档。非结构化数据分析还支持打击金融犯罪。组织可以识别欺诈性签名，或识别和应对网络钓鱼诈骗。

公共部门

对于公共部门组织而言，数据是一项战略资产。组织可以通过整合网络安全、日志记录和AIOps的整体数据战略，最大限度地发挥其价值，以降低成本、简化运营并减少工具和数据蔓延。

电信

电信公司能够通过打破孤岛来充分利用数据，以提供电信即服务并提高网络可用性。通过利用非结构化数据，他们可以更快地进行数据分析并自动化流程，从而提供更好的客户体验。

营销

数据挖掘和预测性数据分析是常见的营销实践，用于识别和了解市场机会和趋势、客户需求以及客户行为和意图。营销专业人员生成和使用非结构化数据，以便更好地与客户沟通，并最终改善客户体验。

制造业

非结构化数据（如计划、模型和蓝图）是制造业实践的必要组成部分。在农业中管理和分析非结构化数据的能力可以帮助预测和管理产量。汽车行业依靠非结构化数据来了解和满足需求。

随着管理和分析非结构化数据的技术的发展，组织利用其非结构化数据的能力也将随之发展。

最近人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的发展正在开启非结构化数据使用的新纪元。随着人工智能和机器学习技术的发展，处理非结构化数据以及将结构化数据与非结构化数据合并以获得更好的业务洞察力的能力也在发展。

随着开发出捕获数据的新方法，非结构化数据的应用继续增长。面部识别对于大多数智能手机用户来说已经司空见惯。面部识别技术的发展现在可以实现情绪识别，这在医疗保健和客户服务中至关重要。

随着虚拟个人助理技术变得唾手可得，非结构化数据也将有助于提高生产力。某些任务是自动化的，因此用户可以提高效率和产量。借助虚拟个人助理，医生可以将更多时间花在患者身上，而减少填写文书工作的时间。

在引入非结构化数据时，您可以处理和应用允许您使用它的结构。Elastic 提供了许多非结构化数据管理解决方案。

Elasticsearch Relevance Engine for AI 为组织提供了一套强大的工具，用于构建利用非结构化数据的 AI 驱动的搜索应用程序。

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