什么是非结构化数据？

非结构化数据是指不存在于传统行列式数据库中的信息。

各种规模的组织都依赖非结构化数据来做出关键业务决策、确定财务预测并与客户互动，但数据科学家必须在成功提取和组织非结构化数据后才能将其投入使用。

只要有合适的工具，数据科学家就能轻松推断、分析和使用非结构化数据，以实现业务目标。

非结构化数据的含义是什么？

非结构化数据没有预定义的结构，常见于以下数据源中：

• 电子邮件
• PDFs
• 图片
• 音频文件
• 视频文件
• 社交媒体帖子

虽然非结构化数据不像结构化数据那样具有组织性，但您仍然可以对其进行分析，以发现趋势和洞察力。为此，企业需要投资大数据技术，如OpenText™ IDOL 非结构化数据分析，以轻松处理大量非结构化数据。

 

---

非结构化数据与结构化数据

结构化数据是以预定义方式组织的信息。这包括以行和列形式排列在表格中的数据。这类数据通常存放在关系数据库中。结构化数据通常更易于访问、管理和分析。

非结构化数据没有预定义的数据模型或结构。常见的非结构化数据包括客户信息、产品目录和财务记录。由于这类数据没有预定义的组织方式，因此更难使用传统方法进行处理和分析。

 

---

如何存储非结构化数据？

非结构化数据通常存储在 Hadoop 或 NoSQL 等非关系型数据库中，并由OpenText IDOL 等非结构化数据分析程序处理。这些数据库可以存储和处理大量非结构化数据。

非结构化数据的常见存储格式有

• 文本文件（PDF 和电子邮件）
• 图像文件（JPEG 和 PNG）
• 音频文件（MP3 和 WAV）
• 视频文件（MPEG 和 AVI）

 

---

非结构化数据有哪些好处？

使用非结构化数据有很多好处。数据科学家利用非结构化数据来改善客户服务、确定营销活动的目标以及做出明智的业务决策。

非结构化数据最常见的一些优势包括

• 改善客户服务： 通过分析社交媒体帖子和在线评论中的客户情绪，企业可以提供更好的客户服务。
• 有针对性的营销活动：营销团队可以利用非结构化数据来确定客户的需求和愿望。这些信息可以帮助他们创建有针对性的营销活动。
• 更好的业务决策：非结构化数据可以帮助企业 发现原本难以识别的趋势和见解。这些信息最终可帮助利益相关者做出准确判断并改进公司。

 

---

解析非结构化数据后，公司能做什么？

一些公司已经通过文本分析和自然语言处理（NLP）成功解析了非结构化数据。这些技术可以帮助企业从大量非结构化数据中筛选出他们正在寻找的信息。更重要的是，解析非结构化数据确实有几大好处，例如：

• 无限使用：非结构化数据没有预定义，这意味着所有者可以无限地使用这些数据。
• 格式多样：用户可以各种格式存储非结构化数据。
• 经济实惠的存储成本：企业拥有的原始非结构化数据多于结构化信息。存储非结构化数据既方便又经济。
• 文件提取:通过支持 1,500 多种文件格式，以及具有独立文件格式检测、内容解密、文本提取、子文件处理、非本机渲染和结构化导出解决方案的文档文件阅读器和文件提取功能，从您的数据中获取更多信息。
• 人工智能数字助理:数据分析完成后，自然语言对话将从多个不同来源提取，为问题提供高度匹配的答案。您网站的游客可以与自动的、类似人类的自然语言数字助理聊天。
• 人工智能视频监控与分析:实时或回溯式自动监控数千个闭路电视摄像头。标记视频、发送警报、审查并分发给相关方。包括面部识别、事件分析、车牌识别等。
• 执法分析与媒体分析:在调查过程中从视频和图像证据中识别和提取事实。更快地收集、组织、分类和保护这些资产，同时降低成本，减轻人力负担。
• 自然语言问答和聊天机器人:从各种来源获取高度匹配的答案，并以自然语言格式进行回复。通过人工智能和人工智能为客户创造人工对话聊天体验。

 

---

非结构化数据面临哪些挑战？

处理非结构化数据具有挑战性。由于这类信息没有以预定义的方式进行组织，因此分析起来更具挑战性。

此外，非结构化数据通常存储在非关系型数据库中，因此更难查询。非结构化数据最常见的挑战包括

• 安全风险： 保护非结构化数据的安全可能很复杂，因为用户可以将这些信息分散到多种存储格式和位置中。
• 索引编制不完善： 由于其随意性，索引编制通常是一个既具有挑战性又容易出错的过程。
• 需要数据科学家：非结构化数据通常需要数据科学家进行解析和解释。
• 昂贵的数据分析设备：高级数据分析软件是解析非结构化数据所必需的，但对于预算紧张的公司来说，这可能是可望而不可及的。
• 数据格式繁多：非结构化数据没有特定的格式，因此很难在原始状态下使用。

 

---

如何分析非结构化数据？

分析非结构化数据的方法有很多。用户可以使用文本挖掘和情感分析等 NLP 技术处理非结构化数据。此外，相关人员还可以通过具有机器学习功能的工具来分析非结构化数据。

分析非结构化数据的一些标准方法有

• 文本挖掘：这种技术可从基于文本的来源中提取有价值的信息。例如，文本挖掘可以分析客户评论，找出模式和趋势。
• 情感分析:这种技术可识别文本来源中的情绪。例如，情感分析可以检查社交媒体帖子，以确定对某个品牌或产品的积极或消极情感。
• 机器学习：这种技术可以发现数据中的模式和洞察力。例如，具有机器学习功能的工具可以检查客户行为，识别趋势。

 

---

OpenText IDOL 非结构化数据分析如何提供帮助？

OpenText OpenText IDOL 包括收集、处理和分析非结构化数据的工具和技术。

OpenText IDOL 的关键特征包括：

• 图像分析：这项功能使企业能够从图像中提取意义。例如，图像分析可以识别图片中的物体，或在拥挤的图片中找到人脸。
• 音频分析：这项功能使企业能够从音频文件中提取意义。例如，音频分析可以识别对话中的关键词或检测语音中的情绪。
• 存储库数据访问和连接器：用户可以轻松连接各种数据源。这包括社交媒体、企业应用和数据库。
• 认知搜索：OpenText IDOL 使企业能够使用自然语言查询查找信息。例如，认知搜索可以帮助数据科学家找到包含特定关键词或短语的文档。
• 用于 OEM 和 SDK 的非结构化数据分析软件：使用我们的软件开发工具包构建您所需的应用程序和应用程序接口，以利用您的非结构化数据。

 

---

了解更多OpenText IDOL

您值得拥有一个先进的平台，来精确便捷地传播非结构化数据。如果您想了解有关OpenText IDOL 的更多信息，请立即申请实时演示。我们可以回答有关该平台的任何问题，帮助您做出明智的决定，改进您的非结构化数据分析。