中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

據調查，當前企業80%的數據為非結構化數據或半結構化數據，而結構化數據是他們管理的重點，非結構化數據卻被忽視。然而，非結構化數據也有著它的價值。那么，如何治理非結構化數據？

IDC調研顯示，目前企業中80%的數據為非結構化數據或半結構化數據，而大部分企業主要是在管理結構化數據，往往忽略了數據的大頭-非結構化數據的管理。在數據精細化管控的時代，管理好非結構化數據對于公司釋放有價值資產、高效決策和高效部署顯得至關重要。管理好非結構化數據才能最大限度地發揮非結構化數據的價值。

何為非結構化數據？

說到結構化數據，我們首先要來說一下結構化數據和非結構化數據的區別：非結構化數據與結構化數據的區別在于數據的組織形式和可操作性：

（1）結構化數據

• 結構化數據是以表格形式組織的數據，如數據庫中的表格，具有明確的格式和結構，易于存儲和管理。
• 結構化數據通常包括數字、日期、文本等字段，能夠通過查詢和分析工具進行快速檢索和分析。

（2）非結構化數據

• 非結構化數據是指沒有固定格式的數據，如文本文檔、電子郵件、音頻、視頻、社交媒體帖子等。
• 非結構化數據難以用傳統的數據庫表格進行存儲和管理，因為其沒有明確的結構和標準化的格式。
• 非結構化數據通常包含豐富的信息，但也更難以分析和利用。

當今企業面臨的主要挑戰之一是試圖利用非結構化數據，即無法有效存儲在關系數據庫中的數據信息，因為它不使用預設的數據模型。

多年來，大多數公司一直在積累大量非結構化數據，包括圖像、音頻或視頻剪輯、電子郵件、社交媒體、文檔等。因此，他們坐擁一個數據寶庫，而這些數據沒有得到很好利用。所有這些數據都包含有價值的信息，可以幫助組織做出更好、更明智的業務決策，增強其流程和產品，并提高運營效率。

然而，由于非結構化數據的數量龐大、種類繁多和速度增長快，組織往往發現很難有效地利用好這些數據。此外，這種非結構化數據的質量不如結構化數據的質量好，這意味著公司需要清理和豐富它以使其可用。

01 非結構化數據管理的挑戰

企業在管理非結構化數據時面臨許多挑戰。這些包括：

（1）存儲在孤島中的數據：每個部門或團隊通常收集自己的數據，并以不同的格式和不同的系統存儲這些數據。但是，企業應該將其數據存儲在一個位置，以便員工可以快速訪問它。

（2）數據的質量：非結構化數據通常需要先清理，然后才能進行組織。對于公司來說，清理和準備大量數據可能具有挑戰性；但是，為了充分利用數據，必須進行數據清理。

（2）數據成本大：隨著組織非結構化數據的增加，非結構化數據龐大，種類繁多，數據復雜，他們需要將其存儲在不同的地方，這增加了數據管理的成本。公司應該壓縮和優化他們的數據，以減少存儲量，并盡量減少他們將使用的空間量。這有助于組織有效地管理其數據并降低成本。

02 為何要管理非結構化數據

公司可以使用非結構化數據來分析客戶的社交媒體行為，以幫助他們開展更有針對性的營銷活動，例如，通過識別談論某些產品的客戶的人口統計數據。組織還可以分析聯絡中心錄音，以發現營銷見解。

制定良好的數據管理策略來收集、組織和分析非結構化數據可以幫助企業提高生產力，因為員工知道他們需要的數據在哪里。工作人員可以輕松搜索這些數據，因為它們都集中在一個地方。

此外，使用工具實時分析非結構化數據的公司能夠快速檢測關鍵問題并采取行動解決這些問題。確保其非結構化數據井井有條且最新的組織能夠更好地保持對當前標準和法規的合規性。

底線：有效管理非結構化數據的組織可以從這些數據中獲取更多價值，并將其轉化為商機。

03 如何管理非結構化數據

非結構化的數據相對于結構化數據管理難度大，核心在于其不規則性，難以用一個通用的方法就能夠管理好，結合多年的數據管理經驗，以下是幫助組織管理其非結構化數據的五種策略：

（1）可見性和盤點非結構化數據

要管理好非結構化數據，首先需要有效收集好非結構化數據，了解其基本情況，讓企業相關人員都能夠看到、知道擁有這些數據。為了有效地管理其非結構化數據，企業需要建立對以下事項的可見性：

非結構數據盤點：

Q：搞清楚以下事項：

• 他們擁有多少數據
• 誰擁有數據
• 誰能夠訪問數據
• 數據的年齡
• 數據的存儲位置
• 數據包含哪些類型的信息
• 存儲數據的成本是多少

這種數據常見的問題是不知道有什么數據和有哪些數據，因為非結構化數據通常存放在數據孤島中，這意味著每個部門都存儲自己的音頻、視頻、文檔、應用程序數據、報告等，因此很難在整個企業中共享。如果公司不知道他們擁有哪些非結構化數據，他們就無法就如何管理這些數據做出明智的決策。

（2）清理雜亂數據

組織需要先清理非結構化數據，然后才能對其進行編目錄。重復、不可靠、過時或不準確的數據會導致數據質量低下，通常來講，非結構化數據占用空間都比較大，如果重復存儲不僅浪費資源，還帶來查閱的困難，影響數據使用效率。

公司應使用數據清理（也稱為數據清理）和清理工具來清除過時、冗余、不準確、不完整和/或不相關的數據。消除這些過剩數據使公司能夠更輕松地整理和評估其系統中的相關數據。清理非結構化數據使組織更容易處理數據，因為它還可以修復結構錯誤和拼寫錯誤。

所以在組織分析其非結構化數據時高效清理，清理非結構化數據對于公司充分利用非結構化數據至關重要。

（3）豐富你的數據

數據擴充通過將組織的數據與來自其他來源（包括外部第三方來源）的其他數據相結合，提高了數據分析的準確性。這使公司能夠積累更多的數據點，通過增強現有數據來做出更明智的決策。豐富數據或將數據添加到數據中，可以為非結構化數據帶來有效的結構，提高其可靠性，并使其更有價值。

（4）非結構化數據盡量結構化

在整理非結構化數據時，盡最大思路，將非結構化數據轉化為結構化數據，這樣對于管理數據就非常的規范和統一。例如對于一些非結構化的數據，我們建立相應的結構化數據標簽，數據目錄等，能夠快速找到其對于的非結構化數據。另一方面，例如對于一些存在的文本文檔等文件信息，可將其轉結構化數據。比如采用OCR技術，將圖片的信息轉化為文字信息，這樣就可以快速檢索和提取。

（5）借助高效的數據管理工具

正所謂“工欲善其事，必先利其器”，好的非結構化數據管理工具、產品或者服務將能夠促使企業更高效地管理好非結構化數據。為了更好地管理非結構化數據，組織應該選擇高效的數據管理工具。這些工具可以幫助組織實現數據的自動化管理，提高數據處理速度和準確性。

同時，基于標準的管理工具可以確保數據的可遷移性和可擴展性，為組織的長期發展奠定基礎。在選擇數據管理工具時，需要考慮工具的功能、性能、易用性以及可定制性等方面，以確保工具能夠滿足組織實際需求。

當涉及到管理非結構化數據時，有許多軟件產品可以提供幫助。以下是一些常用的非結構化數據管理軟件產品的例子：

（1）Apache Hadoop：Hadoop是一個開源的分布式存儲和處理框架，可以用于存儲和處理大規模的非結構化數據，包括文本、音頻、視頻等。它的分布式文件系統（HDFS）可以存儲非結構化數據，并且可以使用MapReduce等工具進行數據處理和分析。

（2）MongoDB：MongoDB是一個面向文檔的NoSQL數據庫，適用于存儲和管理非結構化數據。它使用靈活的文檔模型，可以輕松存儲和檢索各種非結構化數據，如JSON文檔、圖像、視頻等。

（3）Elastic Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）：Elastic Stack是一個用于搜索、分析和可視化大規模非結構化數據的開源工具組合。Elasticsearch用于實時搜索和分析非結構化數據，Logstash用于數據收集和處理，Kibana用于數據可視化和儀表板展示。

（4）Apache Cassandra：Cassandra是一個分布式的NoSQL數據庫系統，適合存儲大量非結構化數據。它具有高可用性和可擴展性，適用于存儲日志、時間序列數據、多媒體文件等非結構化數據。

這些軟件產品提供了各種工具和功能，可以幫助企業有效地管理非結構化數據，包括存儲、處理、分析和可視化，從而更好地利用非結構化數據為業務決策和發展提供支持，企業可以結合自身情況針對性選擇。

04 總結

據IDC調查，目前企業結構化數據僅占到全部數據量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非結構化和半結構化數據，這些非結構化數據每年增長率達60%。如何管理好這80%的數據，是現代化企業數據管理中關鍵的一環。對于非結構化數據的管理包括步驟包括數據盤點、數據清理、數據豐富、歸類和整合數據，分析和應用等。

非結構化數據是企業數據中的巨大寶庫，挖掘其中的數據資源對于企業的發展至關重要。有效管理非結構化數據將幫助企業更好地理解和利用海量信息，為決策提供更明智的支持，并推動長期發展。讓我們一起開啟這個數據之旅，探索無限可能！