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什麼是非結構化資料？

以問號為重點的 IT 項目說明

概述

非結構化資料是不存在於傳統行列式資料庫中的資訊。通常文字較多，但也可能包含日期、數字和事實等資料。

各種規模的組織都仰賴非結構化資料來做出重要的商業決策、決定財務預測，以及與客戶聯繫，但資料科學家必須先成功抽取並組織非結構化資料，才能將資料運用。

只要有正確的工具，資料科學家就能輕易推斷、分析和使用非結構化資料，以達到業務目標。

非結構化資料

何謂非結構化資料？

非結構化資料沒有預先定義的結構，常見於以下來源：

  • 電子郵件
  • PDFs
  • 圖片
  • 音訊檔案
  • 視訊檔案
  • 社交媒體文章

儘管非結構化資料沒有結構化資料的組織方式，但您仍可分析這些資料以找出趨勢和洞察力。為此，企業需要投資於大數據技術，例如 OpenText™ Knowledge Discovery，以輕鬆處理大量非結構化資料。

非結構化資料 vs. 結構化資料結構化資料

結構化資料是以預先定義的方式組織的資訊。這包括排列在有行和列的表格中的資料。這類資料通常存放在關係資料庫中。結構化資料通常更容易存取、管理和分析。

非結構化資料沒有預先定義的資料模型或結構。常見的非結構化資料範例包括客戶資訊、產品目錄和財務記錄。由於這類資料並非以預先定義的方式組織，因此較難用傳統方法處理和分析。

非結構化資料如何儲存？

非結構化資料通常儲存在 Hadoop 或 NoSQL 等非關聯式 資料 庫中，並由 OpenText™ Knowledge Discovery 等 非結構化資料分析程式 處理。這些資料庫可以儲存和處理大量非結構化資料。

非結構化資料的常見儲存格式有

  • 文字檔（PDF 和電子郵件）
  • 影像檔案 (JPEG 和 PNG)
  • 音訊檔案（MP3 和 WAV）
  • 視訊檔案(MPEG 和 AVI)

非結構化資料有什麼好處？

使用非結構化資料有許多好處。資料科學家使用非結構化資料來改善客戶服務、針對行銷活動，以及做出智慧型商業決策。

非結構化資料最常見的一些優點如下：

  • 改善客戶服務： 企業可透過分析社交媒體文章和線上評論中的客戶情緒，提供更好的客戶服務。
  • 有針對性的行銷活動：行銷團隊可以使用非結構化資料來辨識客戶的需求。此資訊可協助他們建立有針對性的行銷活動。
  • 更好的商業決策：非結構化資料可讓企業 發現原本難以辨識的趨勢與洞察力。這些資訊最終會幫助利害關係人做出準確的判斷，並改善他們的公司。

解析非結構化資料後，企業可以做什麼？

有些公司已成功透過文字分析和自然語言處理 (NLP) 來解析非結構化資料。這些技術可協助組織從大量非結構化資料中篩選出所需的資訊。更重要的是，解析非結構化資料確實具有幾項關鍵優點，例如： 1：

  • Limitless 使用：非結構化資料沒有預先定義，這表示擁有者可以無限制地使用資料。
  • 多樣化的格式：使用者可以各種格式儲存非結構化資料。
  • 經濟實惠的儲存成本：企業擁有的原始、非結構化資料多於結構化資訊。儲存非結構化資料既方便又符合成本效益。
  • 檔案擷取：透過支援超過 1,500 種檔案格式，以及具備獨立檔案格式偵測、內容解密、文字萃取、子檔案處理、非原生渲染和結構化匯出解決方案的文件檔案閱讀器和檔案萃取，從您的資料中獲得更多洞察力。
  • AI 數位助理：資料分析完成後，自然語言對話會從許多不同來源抽取出來，為問題提供高度匹配的答案。您網站的訪客可以與自動化、類似人類自然語言的數位助理聊天。
  • AI 視訊監控& Analytics：自動即時或回溯監控數以千計的 CCTV 攝影機。標記視訊、傳送警示、檢視並分發給相關人士。包括臉部辨識、事件分析、車牌辨識等。
  • OpenText™ Knowledge Discovery 中的 Aviator Search 應用程式：存取各種來源，尋找高度匹配的答案，並以自然語言格式回應。透過 AI 和 ML 為客戶打造人性化對話聊天體驗。

非結構化資料有哪些挑戰？

處理非結構化資料可能會很具挑戰性。由於這類資訊並非以預先定義的方式組織，因此分析起來更具挑戰性。

此外，非結構化資料通常儲存在非關聯式資料庫中，使得查詢更加困難。非結構化資料最常見的一些挑戰是

  • 安全風險： 保護非結構化資料可能很複雜，因為使用者可以將這些資訊分散到許多儲存格式和位置。
  • 索引不佳： 由於其任意性，索引通常是一個既具挑戰性又容易出錯的過程。
  • 需要資料科學家：非結構化資料通常需要資料科學家進行解析並作出詮釋。
  • 昂貴的資料分析設備：先進的資料分析軟體是解析非結構化資料的必要條件，但對於預算緊縮的公司來說，這可能是可望而不可即的。
  • 眾多的資料格式：非結構化資料沒有特定的格式，因此在原始狀態下很難使用。

如何分析非結構化資料？

有許多方法可以分析非結構化資料。使用者可以使用文字挖掘和情感分析等 NLP 技術處理非結構化資料。此外，利害關係人可透過具備機器學習功能的工具分析非結構化資料。

分析非結構化資料的一些標準方法如下：

  • 文字挖掘：此技術可從文字來源擷取有價值的資訊。例如，文字挖掘可以分析客戶評論，找出模式和趨勢。
  • 情緒分析：此技術可識別文字來源中的情緒。例如，情感分析可以檢視社交媒體上的文章，以判斷對於品牌或產品的正面或負面情感。
  • 機器學習：此技術可從資料中找出模式與洞察力。例如，具備機器學習功能的工具可檢查客戶行為以識別趨勢。

OpenText Knowledge Discovery 如何提供協助？

OpenText 非結構化資料分析平台可協助組織分析此類資訊。OpenText Knowledge Discovery 包括收集、處理和分析非結構化資料的工具和技術。

OpenText Knowledge Discovery 的關鍵功能包括

  • 圖像分析：此功能可讓企業從影像中擷取意義。例如，影像分析可以識別照片中的物件，或在擁擠的影像中找出人臉。
  • 音訊分析：此功能可讓企業從音訊檔案中擷取意義。例如，音訊分析可以識別對話中的關鍵字或偵測語音中的情緒。
  • 儲存庫資料存取及連接器：使用者可以輕鬆連結到各種資料來源。這包括社交媒體、企業應用程式和資料庫。
  • 認知搜索：OpenText Knowledge Discovery 可讓企業使用自然語言查詢來尋找資訊。例如，認知搜尋可幫助資料科學家找到包含特定關鍵字或短語的文件。
  • 適用於 OEM 的非結構化資料分析軟體& SDK：使用我們的軟體開發套件建立您所需的應用程式和 API，以利用您的非結構化資料。

進一步瞭解 OpenText Knowledge Discovery

您值得擁有一個最先進的平台，以超乎想像的精準度和便利性散播非結構化資料。如果您想進一步瞭解 OpenText Knowledge Discovery，請立即要求即時示範。我們可以回答任何有關平台的問題，並協助您做出明智的決定，以改善您的非結構化資料分析。

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