什么是无结构化数据？

无结构化数据是指未按设计的模型或结构组织的数据。无结构化数据通常被归类为定性数据，可以是人为生成或机器生成的。无结构化数据是可用的最丰富的数据类型，一旦经过分析，可用于指导业务决策并在许多其他用例中实现业务目标。

无结构化数据通常以其原始格式存储。这增加了将此数据转换为可操作见解的挑战。虽然无结构化数据比结构化数据更难处理，但它通常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，以便更好地分析和从无结构化数据中获得见解。

无结构化数据是定性的，它以文本、图像、音频或视频格式存在。无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。
• 医疗保健数据和成像，例如 MRI、X 射线和 CT 扫描，以及其他医疗数据，如医生笔记和处方。

随着新的数据捕获技术的发展，自然会涌现出更多的无结构化数据示例。

与无结构化的数据不同，结构化数据是存在于预定义结构或模型中的定量数据。此数据高度组织化，因此易于被企业和机器学习算法处理。

可以将结构化数据想象为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 — 它可以在预定义的结构中轻松映射。结构化数据用于管理客户关系，因为它为企业提供易于解释的信息：日志、指标、日期、姓名、邮政编码、信用卡号等。

相比之下，无结构化数据是定性数据，没有任何一致的内部结构。因此，如果没有正确的一套工具和专业知识，无结构化数据很难解释。

了解如何在管理无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 — “什么”，如姓名、购买历史和地理位置。无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理解 — “为什么”和“如何”，如产品评论、支持票和网站导航模式。

无结构化数据的数量、种类和差异化的质量是组织在处理、管理和分析数据时面临的常见挑战。

• 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。
• 数据多样性：非结构化数据由多种数据类型组成，例如文本数据、图像或视频。需要像数据湖这样的大型数据存储库来将非结构化数据存储在一个地方。非结构化数据固有的多样性也带来了一个链接挑战——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，部分原因是其多样性。非结构化数据可能包含错误、不一致或不相关的信息，这可能会使其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的，并且不适合整齐地放入数据库中。非结构化数据以其原生格式存储，仅在查看时才进行处理。
• 安全性和隐私：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归因于数据量。组织可能会遇到大小从几千兆字节 (GB)（例如电子邮件）到几拍字节 (PB)（例如完整长度的媒体文件）的项、对象或文件。因此，虽然可以手动管理，但许多数据库和工具都无法处理如此大的数量和多样性的非结构化数据。需要特定的工具和技术来存储和处理指数级增长的数据。

在分析时，非结构化数据为企业提供了各种机会。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、更具弹性的客户体验。

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、电子邮件和通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。
• 预测患者的医疗保健结果：患者的医疗记录通常包含非结构化数据，例如医生的笔记，可以对其进行分析以识别模式、预测患者结果或为治疗计划提供信息。
• 检测欺诈：在金融服务中，可以使用非结构化数据来检测欺诈活动。例如，对电子邮件通信的分析可能会揭示指示欺诈行为的可疑模式。
• 提供建议：电子商务平台和流媒体服务可以分析非结构化数据，例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，聊天机器人会从大量的非结构化文本数据中学习。
• 训练用于图像识别的 AI：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、对象检测等任务的基础。
• 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进行相应调整。
• 进行情绪分析：挖掘非结构化数据可以使企业深入了解客户的情绪、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、服务或整体品牌的情绪。

非结构化数据的这些应用为企业提供了许多好处。

降低安全风险

分析遥测数据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，安全团队可以大规模搜索任何类型的大量数据，包括非结构化数据，以协助监控和合规性、威胁检测、预防和捕获以及事件响应。

提高运营弹性

由于需要确保应用程序针对可用性和性能进行了优化，因此组织需要能够观察其系统生成的非结构化数据。日志和指标可以实时指示用户需求是否超出容量，或者服务器错误是否影响性能。当根源已知时，就可以解决。

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。丰富的搜索添加改进了客户和开发人员的前端和后端搜索体验。客户可以轻松地为孩子找到带有条纹的黄色玩具，或者员工可以轻松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，这使得易于管理和分析。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。这使您可以存储、组织和保护您的非结构化数据。

组织好的非结构化数据随后可以进行处理和分析。这些分析为组织提供可操作的见解。

有各种工具和技术可让您管理和分析非结构化数据。

自然语言处理 (NLP)：NLP 是一项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，在不进行显式编程的情况下随着时间的推移提高性能。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数据创建的位置（“边缘”）。数据湖适用于大量各种类型的数据。数据湖可以容纳原生格式的数据，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。

了解难以查找的数据如何成为数字化转型的关键

各行各业的组织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基于洞察力提供更好的服务。

医疗保健

医疗保健行业从运营的各个层面的非结构化数据中受益。一个复杂的聊天机器人可以使医疗保健专业人员了解语音模式，以指示特定的疾病。当数据被处理时，健康日志记录应用程序可以帮助识别健康风险。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界跟踪市场趋势和变化至关重要。这种情报允许组织进行相应的调整。在细粒度级别，非结构化数据用于为贷款、抵押贷款、商业计划和合同创建文档。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，或识别并响应网络钓鱼诈骗。

公共部门

对于公共部门组织，数据是一种战略资产。组织可以最大化其价值以降低成本、简化运营，并通过整合网络安全、日志记录和AIOps的整体数据战略来减少工具和数据蔓延。

电信

电信公司可以通过打破孤岛来提供电信即服务，并提高网络的可用性，从而从数据中获得更多收益。通过利用非结构化数据，他们可以提供更快的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用的营销实践，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（例如计划、模型和蓝图）是制造实践的必要组成部分。管理和分析农业中非结构化数据的能力有助于预测和管理产量。汽车行业依赖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不断发展，组织利用其非结构化数据的能力也将随之发展。

最近的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 发展正在开启非结构化数据使用的新时代。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商业见解的能力也在发展。

随着捕获数据的新方法不断开发，非结构化数据的应用也在不断增长。面部识别对于大多数智能手机用户来说已经很普遍。面部识别技术的发展现在能够实现情绪识别，这在医疗保健和客户服务中可能至关重要。

随着虚拟个人助理技术的普及，非结构化数据也将有助于提高生产力。某些任务实现自动化，用户可以提高效率和产出。有了虚拟个人助理，医生可以花更多时间与患者相处，而减少填写文书工作的时间。

在引入非结构化数据时，您可以对其进行处理并应用结构，以便使用它。Elastic 提供多种非结构化数据管理解决方案。

用于 AI 的 Elasticseach 相关性引擎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。

了解 Elasticsearch，它可以存储、搜索和分析您的非结构化数据，用于搜索、可观测性和安全性等用例。

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