非结构化数据：示例及其工作原理

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非结构化数据不符合特定的模型或格式，这使得使用典型方法进行分析变得更加困难。但非结构化数据占据了每天创建的大量信息，这意味着企业必须了解如何使用它来获得所需的洞察力。

非结构化数据（如文本文档、电子邮件、社交媒体帖子、照片和视频）可以以结构化数据无法做到的方式改进决策并推动创新。想要使用非结构化数据的企业需要知道它是如何工作的，为什么它很重要，以及它在实际环境中是如何工作。

非结构化数据是如何工作的？

与电子表格或数据库不同的是，它们包含的数据是以便于搜索的方式进行排序和格式化的，非结构化数据它可以来自物联网（IoT）设备、传感器、电子邮件、文本消息、图像和视频，仅举几个非结构化数据源的例子，它可以提供有价值的信息，但本质上更难使用。

困难源于缺乏先入为主的模式，这使得组织、分析和解释更具挑战性。人工智能和机器学习（AI/ML）技术而不是手动操作。

为什么非结构化数据很重要？

非结构化数据是扩展最快的信息类别，在企业组织积累的数据中占据了最大份额。它充满了洞察力，但丰富的数据也有一个陷阱——存储、搜索和分析更加困难，因为它没有预定义的结构或规则。

非结构化数据可能包含来自社交媒体的客户情绪、隐藏在多媒体材料中的趋势，甚至是隐藏在一堆电子邮件中的改变游戏规则的想法。探索和利用非结构化数据可以提供结构化数据无法提供的见解。

非结构化数据的优点

非结构化数据在当代的优势分析包括捕获各种信息源、表示现实世界复杂性、快速扩展、支持复杂分析和补充结构化数据的能力。在不断变化的数字世界中，采用非结构化数据分析使公司能够发现隐藏的价值，获得竞争优势，并做出更明智的选择。

更灵活的信息

非结构化数据允许我们以多种方式使用信息。非结构化数据适应不同的环境，使我们能够以各种方式提取见解并产生价值。

来自不同来源的见解

非结构化数据的灵活性可以容纳多种数据，例如文本、照片和视频。通过不局限于某些框架，它可以从更广泛的来源提供见解。

使用AI/ML进行更深入的分析

当AI/ML用于分析非结构化数据时，这些技术可以检测模式、提取相关见解，并自动化数据处理，以发现我们自己可能遗漏的见解。

非结构化数据的缺点

由于非结构化数据的复杂性及其所代表的多种格式，它给排序、管理和组织带来了挑战。数据处理可能耗时且资源密集。传统数据存储选项的刚性结构可能会加剧问题，因为其预定结构可能缺乏非结构化数据所需的灵活性和适应性。

复杂的组织

非结构化数据由于其固有的复杂性，给排序、管理和组织带来了困难，而它所代表的各种格式又加剧了这种复杂性。

处理时间

处理非结构化数据需要时间，并且需要大量努力和资源来提取有价值的见解。

刚性存储选择

结构化数据的传统数据存储选择需要预先确定的模式，从而导致随着数据需求的变化进行资源密集型管理。

9非结构化数据的特征

非结构化数据最好描述为多种形式的无组织信息。它可能很难处理，因为它不遵循任何传统的数据模型。以下是非结构化数据的关键特征：

无固定架构-非结构化数据不符合指定的模式或数据模型，因此可以灵活、动态地组织信息。
各种格式-文本、照片、视频、音频文件、社交网络帖子、电子邮件和其他形式都是非结构化数据的示例；这种可变性使数据处理和分析变得复杂。
缺乏组织-与分为行和列的结构化数据不同，非结构化数据缺乏明确定义的组织框架，这使得高效分类、组织和管理变得困难。
自然语言内容-非结构化数据通常包含自然语言内容，例如文档、电子邮件或社交媒体帖子中的文本。这就需要使用特定的工具进行语言处理和理解。
高音量-非结构化数据经常大量创建。例如，社交网络平台、博客和其他在线资源都会导致非结构化数据呈指数级增长。
人类生成的-人类产生了大量非结构化数据，如文本文档、电子邮件和多媒体信息。这种人为因素提供了各种各样的内容，而这些内容往往缺乏有组织的数据。
难以分析-由于非结构化数据缺乏一套框架，因此可能很难进行分析。自然语言处理、图片识别和机器学习等现代技术可以提取相关的见解。
动态和进化-非结构化数据经常是动态的、不断变化的。不断提供新的信息，使系统必须适应不断变化的内容和形式。
上下文相关-理解非结构化数据通常需要考虑创建信息的上下文。语境对于解释数据的含义和相关性至关重要。