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在這個數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)無處不在，它們構成了我們理解和分析世界的基礎。在眾多的數(shù)據(jù)類型中，結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)是最常見的兩種形式。

什么是結構化數(shù)據(jù)?

結構化數(shù)據(jù)是指那些以固定格式或模式存儲的信息，通?？梢员豢焖贆z索和處理。這類數(shù)據(jù)最典型的例子就是數(shù)據(jù)庫表格中的信息，例如客戶名單、銷售記錄等。結構化數(shù)據(jù)的特點包括：

格式固定：每條數(shù)據(jù)都有明確的字段和定義。

易于查詢：通過SQL等查詢語言可以高效地進行搜索和篩選。

標準化：數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，便于管理和分析。

什么是非結構化數(shù)據(jù)?

與結構化數(shù)據(jù)相對的是非結構化數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)沒有預定義的模式或結構，形式多樣且難以直接處理。常見的非結構化數(shù)據(jù)包括電子郵件、社交媒體帖子、圖像、音頻文件等。非結構化數(shù)據(jù)的特點有：

形式多樣：可以是文本、圖片、視頻等多種形式。

難以索引：由于缺乏固定的格式，非結構化數(shù)據(jù)不易于直接檢索。

復雜性高：需要使用更高級的技術來提取有價值的信息。

下面是一些示例，以更好地理解非結構化數(shù)據(jù)的概念。文本文檔?？赡軙龅轿谋疚臋n形式的非結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以是純文本文件(.txt)、MicrosoftWord文檔(.doc、.docx)、PDF文件(.pdf)、HTML文件(.html)等文字處理格式。它們主要包含書面內(nèi)容，可能包括文本、表格和圖像等元素。電子郵件。作為電子通信的一種形式，電子郵件通常包含非結構化文本數(shù)據(jù)和各種文件附件，例如圖像、文檔或電子表格。圖片。圖像文件有多種格式，例如JPEG(.jpg、.jpeg)、PNG(.png)、GIF(.gif)、TIFF(.tiff)等。這些文件存儲視覺信息，需要計算機視覺等專門技術來分析和提取數(shù)據(jù)。音頻文件。音頻數(shù)據(jù)通常以MP3(.mp3)、WAV(.wav)和FLAC(.flac)等格式呈現(xiàn)。這些文件包含聲音信息，需要音頻處理技術來提取有意義的見解。視頻文件。視頻數(shù)據(jù)采用流行的格式，例如MP4(.mp4)、AVI(.avi)、MOV(.mov)等。分析視頻需要結合計算機視覺和音頻處理技術，因為它們包含視覺和聽覺信息。日志文件。日志文件由各種系統(tǒng)或應用程序生成，通常包含非結構化文本數(shù)據(jù)，可以深入了解系統(tǒng)性能、安全性和用戶行為。傳感器數(shù)據(jù)。來自可穿戴設備、工業(yè)設備和其他物聯(lián)網(wǎng)設備中嵌入的傳感器的信息也可以是非結構化的，包括溫度讀數(shù)、GPS坐標等。社交媒體帖子及評論。來自微信、微博、抖音等社交媒體平臺的數(shù)據(jù)包含文本、圖像和其他沒有預定義結構的多媒體內(nèi)容。

這些只是非結構化數(shù)據(jù)格式的幾個示例，不過，企業(yè)的90%以上非結構化數(shù)據(jù)應該也是這幾種格式。

兩者的關聯(lián)與區(qū)別

雖然結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)看似截然不同，但它們之間存在著密切的聯(lián)系。在實際應用中，兩者往往相互補充：

業(yè)務決策支持：結構化數(shù)據(jù)可用于構建報表和統(tǒng)計分析，而非結構化數(shù)據(jù)則能提供更深入的洞察，如顧客反饋的情感分析。

數(shù)據(jù)集成：企業(yè)可能需要將非結構化數(shù)據(jù)轉化為結構化數(shù)據(jù)，以便更好地整合到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。

人工智能應用：機器學習模型常常需要結合結構化和非結構化數(shù)據(jù)來訓練，以獲得更全面的學習效果。

盡管有著緊密的聯(lián)系，結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)在多個方面存在顯著的區(qū)別：

存儲方式：結構化數(shù)據(jù)通常存儲在關系型數(shù)據(jù)庫中，而非結構化數(shù)據(jù)則可能存放在文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫或云存儲中。

處理難度：結構化數(shù)據(jù)容易處理和分析，而非結構化數(shù)據(jù)則需要更多的預處理步驟。

應用場景：結構化數(shù)據(jù)適用于需要快速查詢的場景，而非結構化數(shù)據(jù)則更適合于挖掘隱藏的模式和趨勢。

如何治理非結構化數(shù)據(jù)?

首先回顧一下，針對相對成熟的結構化數(shù)據(jù)，我們是如何開展治理工作的。參考：非結構化數(shù)據(jù)治理解決方案

1)結構化數(shù)據(jù)治理首先，我們需要確立常用的模型和需要堅持的原則，比如明確DAMA(DataManagementAssociation)戰(zhàn)略一致性模型、明確PDCA(Plan-Do-Check-Act)原則。其次，我們要建立統(tǒng)籌數(shù)據(jù)治理的組織結構。如果參照DAMA模型，企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)治理監(jiān)理委員會、數(shù)據(jù)治理委員會、數(shù)據(jù)治理辦公室、數(shù)據(jù)治理業(yè)務組。然后，我們確立某一個核心業(yè)務場景做切入，正式啟動數(shù)據(jù)治理工作。這里涉及到一些執(zhí)行階段和細節(jié)，比如：數(shù)據(jù)標準制定主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)建模元數(shù)據(jù)管理

指標管理數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控數(shù)據(jù)安全管理

這些每一塊都有相對成熟的方法論和最佳實踐，本文不做展開，感興趣的可以到網(wǎng)本公眾號搜索相關文章資料。參考：企業(yè)數(shù)據(jù)治理體系及實施過程解析2)非結構化數(shù)據(jù)治理參考結構化數(shù)據(jù)治理，非結構化數(shù)據(jù)治理該如何開展呢?其實，第一步(模型和原則)和第二步(組織結構)這兩塊都是可復用的，差異點在第三步，也是最重要的步驟。網(wǎng)上有一些人，上來就說要對非結構化數(shù)據(jù)進行盤點，先盤清楚企業(yè)內(nèi)部有哪些非結構化數(shù)據(jù)，存儲在哪里，由誰在負責等等。

如果盤都沒盤清楚，何談治理?？雌饋聿粺o道理，但這里涉及到一個成本問題，要知道非結構化數(shù)據(jù)是結構化數(shù)據(jù)的4倍不止，且每年保持60%以上的增長。此外，萬事都講究投入產(chǎn)出，不能為了盤點而盤點，也不能為了治理而治理。

相比于HOW，我們更應該投入精力搞清楚WHY和WHAT。這么多種非結構化數(shù)據(jù)，哪些重要，哪些次要?哪些先治理?哪些后治理?哪些對業(yè)務影響大?哪些對業(yè)務影響小?這些問題都不搞清楚，就悶頭干活，很顯然是非常不明智的。這里就需要遵循一個原則：以終為始，也就是目標牽引原則。結構化治理我們往往是為了優(yōu)化一些核心報表、流程或者模型，同樣的，針對非結構化數(shù)據(jù)，我們也需要確立一些最核心的場景。

比如目前業(yè)務最關注的一個場景，就是提高AI客服回答準確率，減少人工支撐的成本。則可以先問圍繞著客服相關的數(shù)據(jù)，比如產(chǎn)品知識庫、常見問題、產(chǎn)品使用教學視頻等非結構化數(shù)據(jù)進行治理。除了這類需要對知識庫治理的場景外，也有一些是基于技術手段，做流程自動化的場景。比如針對費用報銷場景，使用OCR技術自動對發(fā)票做識別，然后用RPA驗證發(fā)票真?zhèn)?，自動驗證報銷金額是否匹配，實現(xiàn)快速報銷、記賬?？傊灰獮榱酥卫矶卫?，在項目啟動初期，要錨定一個具體的業(yè)務痛點，快速驗證拿到結果，更容易得到業(yè)務方和老板的支持，逐步加大治理范圍。

非結構化數(shù)據(jù)中臺

非結構化數(shù)據(jù)中臺，作為數(shù)據(jù)中臺的重要分支，專注于非結構化數(shù)據(jù)的整合、治理、洞察與價值釋放。它不僅能夠解決非結構化數(shù)據(jù)量大、種類繁多、難以管理的難題，還能通過智能化手段，挖掘數(shù)據(jù)背后的深層價值，為數(shù)據(jù)驅動型組織提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。在建設非結構化數(shù)據(jù)中臺前，企業(yè)需明確自身需求，確定建設目標。這包括確定非結構化數(shù)據(jù)的來源、范圍、存儲方式以及期望達成的數(shù)據(jù)治理和洞察效果等。根據(jù)建設目標，構建合理的數(shù)據(jù)架構是關鍵。這包括設計數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和應用的完整流程，確保非結構化數(shù)據(jù)能夠高效、安全地流動和共享。數(shù)據(jù)治理是非結構化數(shù)據(jù)中臺建設的核心環(huán)節(jié)。企業(yè)需建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性;同時，還需制定合理的數(shù)據(jù)訪問權限和安全策略，保障數(shù)據(jù)安全。

借助人工智能、機器學習等先進技術，可以顯著提升非結構化數(shù)據(jù)的處理效率和洞察能力。企業(yè)應根據(jù)自身需求，引入合適的智能化工具和技術，實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)的自動化處理和分析。非結構化數(shù)據(jù)中臺建設的最終目的是推動業(yè)務融合和創(chuàng)新。企業(yè)需將數(shù)據(jù)洞察結果與業(yè)務流程緊密結合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務決策和運營優(yōu)化;同時，還需注重數(shù)據(jù)文化的培育，提高全員數(shù)據(jù)意識和應用能力。

非結構化數(shù)據(jù)中臺的應用場景1金融行業(yè)在金融行業(yè)，非結構化數(shù)據(jù)中臺可應用于風控管理、客戶關系管理、投資決策等多個領域。通過對客戶郵件、聊天記錄、社交媒體信息等非結構化數(shù)據(jù)的分析，金融機構可以更準確地評估客戶信用狀況，優(yōu)化信貸審批流程，提升風控能力;同時，還能洞察市場趨勢，為投資決策提供科學依據(jù)。2政府與公共服務政府與公共服務領域同樣離不開非結構化數(shù)據(jù)的支持。在智慧城市建設中，非結構化數(shù)據(jù)中臺可以整合各類傳感器數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控資料、社交媒體輿情等非結構化信息，助力城市管理者實現(xiàn)精細化管理和科學決策。此外，在疫情防控、災害預警等方面，非結構化數(shù)據(jù)也發(fā)揮著不可替代的作用。3消費品與零售行業(yè)在消費品與零售行業(yè)，非結構化數(shù)據(jù)中臺可用于消費者行為分析、商品推薦、市場趨勢預測等場景。通過對消費者評論、社交媒體互動、購物記錄等非結構化數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以深入了解消費者需求，優(yōu)化商品結構，提升顧客滿意度和忠誠度。