非结构化数据是不具有预定义结构的信息。 它是三种核心数据类型之一，另外还有 结构化和半结构化格式.

非结构化数据的例子包括通话记录、聊天记录、合同和传感器数据，因为这些数据集不是按照预设的数据模型排列的。 非结构化数据 必须标准化并结构化为列和行，以便机器可读，即准备好进行分析和解释。这使事情变得复杂，并导致多种非结构化数据挑战。

考虑到以上因素，非结构化数据变得越来越重要 80% 业务数据以非结构化格式提供。 如果这还不够，那么非结构化数据 预计将快速增长 在2025及以后。

此外，这不仅仅关乎数量；非结构化数据源包含有价值的见解。例如，采购发票可以帮助电信提供商根据客户的人口统计和经济细节对其进行细分。这只是一个例子；非结构化数据可以以多种方式用于揭示模式和趋势，从而改善决策。

尽管非结构化数据非常重要，但许多企业在访问和使用非结构化数据时仍面临问题。一些非结构化数据挑战包括：

• 无法处理不断增长的数据量
• 访问孤立的数据
• 监管不合规
• 数据可用性降低
• 遭受网络攻击的脆弱性增加

让我们更详细地讨论这些因素以及企业如何克服它们。

克服非结构化数据挑战

挑战#1：无法处理不断增长的数据量

如今，企业收集的信息量越来越大。全球数据量预计将上升至 到221年将达到2026 ZB。这对及时、准确捕获这些数据提出了挑战。

企业需要捕获和存储非结构化数据以提取有价值的见解。但如果没有适当的存储规划和解决方案，这些不断增加的数据量会给现有的存储容量带来压力。当然，传统的本地存储解决方案无法处理 PB 级数据。

输入基于云的存储。 将数据迁移到云是灵活且可扩展的数据存储方法的一部分。 在线数据仓库提供了许多好处，例如与多个非结构化数据源的连接、更快的分析以及更顺畅的灾难恢复。

现代数据集成工具 简化与云存储的连接。 Astera Centerprise 简化数据向云的迁移，同时在无代码环境中保持数据质量。 此外，其自动化功能允许业务用户实时捕获和传输非结构化数据。

挑战#2：访问孤立数据

在当今的数字化工作环境中，员工要求 更高的透明度 来自他们的雇主。 CPRA 和 GDPR 等隐私法案强调保护员工信息并改善员工对其数据的访问。

此外，员工获取其个人详细信息的请求也在不断增加。 面临的挑战是提供对存储在多个目的地的数据孤岛中的敏感信息的无缝访问，例如聊天、电子邮件和音频日志。

解决这一挑战的第一步是发现员工信息来源。下一步是整合存储在多个系统中的不同信息，并构建一个单一的存储库。随后，雇主必须实施强大的身份验证和数据屏蔽机制，以防止 数据泄漏.

以合乎道德的方式管理员工数据、根据要求提供数据以及传达有关员工隐私的新法律有助于在组织内营造信任的环境。

挑战 3：监管不合规

非结构化数据通常不受检查，因为它难以存储和分析。 根据 IDC 的数据，大约 90% 这些数据的一部分仍未得到利用，大多数公司都不知道这些数据存放在哪里。 不受监管的数据可能会导致许多法律和合规风险，例如：

• 如果没有充分保护，敏感信息（例如客户详细信息）可能会因数据泄露而丢失。
• 将非结构化数据用于营销目的可能会破坏数据收集期间获得的同意。例如，使用真实的客户发票来展示软件的功能是一种侵犯隐私的行为，可能会导致诉讼。
• 未分类的数据可以存储在辅助存储器中。 隐私法规要求企业将敏感信息存储在其主存储中。
• 不遵守员工的信息检索和删除请求可能会损害企业的声誉。

不遵守员工的信息检索和删除请求可能会损害企业的声誉。 企业如何才能遵守隐私法的范围？ 通过优先识别未标记的数据并授权工作人员识别和审查它。

公司必须找到公司内部的非结构化数据源，并就个人身份信息 (PII) 的构成制定指南。 所有敏感信息均应安全标记和存储，并且只能由授权用户访问。

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挑战#4：数据可用性降低

数据可用性降低给利用非结构化数据带来了另一个挑战。 企业必须转型 非结构化数据 在处理之前将其转换为机器可读的格式。 这些数据还需要索引和模式才能发挥作用。 额外的数据处理要求会增加获得洞察力的时间，这可能会导致决策延迟。

例如，扫描的收据无法直接解析，必须通过 OCR 工具来捕获相关数据。 同样，社交媒体帖子必须被抓取并转换为结构化格式才能进行情绪分析。

如今，数据提取工具可以自动化数据提取、处理和加载，基本上是整个过程。 这些解决方案可以大规模抓取和处理非结构化数据。 大多数公司更喜欢零代码解决方案，使他们无需编写任何代码即可构建非结构化数据。

Astera ReportMiner 是一款功能强大的 AI 驱动工具，可简化非结构化数据的提取、处理和管理。它允许用户一键生成模板，并通过广泛的数据质量检查确保数据的准确性和完整性。

挑战#5：网络攻击的脆弱性增加

Egnyte 2021 年数据治理趋势报告 指出不受控制的数据增长和混乱会增加网络风险。 对于非结构化数据尤其如此，因为它更容易管理不善并存储在孤立的数据系统中。

中小企业面临更大的数据泄露风险。除了数据丢失之外，网络攻击还可能导致客户信心丧失和巨额罚款。它可以永久损害品牌的信誉和声誉。

应对日益增加的数据安全威胁的解决方案不仅仅是加强安全协议。 公司需要识别分散的数据并将其整合到一个集中的存储库中，以最大限度地减少政治脆弱性。 他们还应该创建一个安全存储新传入数据的程序。

An 端到端数据集成工具 是整合来自多个非结构化来源数据的绝佳选择。选择提供强大安全性和用户权限功能的解决方案，以确保数据的完整性和安全性。

除了上述五个挑战之外，有效利用非结构化数据还存在其他障碍。 数据和分析领域的权威 Douglas Laney 在最近的一次网络研讨会中解释了其中的一些挑战。

企业如何利用非结构化数据——电信视角

我们讨论了管理非结构化数据的挑战。 现在让我们看看这些数据如何帮助创造价值。 电信行业就是一个很好的例子，因为电信提供商 (telcos) 通过呼叫、网络和客户数据收集大量信息。 可以分析这些信息以提取有价值的见解。

电信公司通过分析客户过去的购买情况来预测每个客户的流失风险。预测客户流失需要将当前客户数据与流失客户数据进行比较，并通过分类算法建立预测模型。因此，电信公司可以通过定制套餐来锁定流失风险较高的客户。

主动定位可以显著减少客户流失，并节省吸引新客户的时间和金钱。其他好处包括更高的客户满意度和更高的 LTV。

除了流失预测之外，数据挖掘还有其他应用。 通过分析呼叫详细记录，他们可以找到客户最常呼叫的地点。 也许很大一部分客户会定期致电西班牙。 这些见解帮助他们设计相关的国际通话计划。

应对非结构化数据挑战 Astera

数据分析有助于发现电信提供商的盈利洞察。 除了制定相关的营销活动之外，还有其他好处。 从数据分析中获得的见解有助于减少呼叫欺诈和更好的网络优化。

然而，有效的分析需要结构化且经过清理的数据集。 如果没有准确的数据，即使是最强大的分析工具也将无效。 提取、准备和组合来自多个来源的数据对于查看完整情况至关重要。

人工智能驱动的企业级工具，例如 Astera Centerprise ADPB能够显著提升企业利用结构化和非结构化数据获取洞察的方式。它通过整合和标准化来自不同来源的数据，使其适于分析，并确保其适用于各种下游应用，从而赋能企业。

该工具还支持不同的数据延迟，具有基于云的数据准备工具，并允许用户使用英语命令开发和自动化管道。 Astera Centerprise 旨在节省 ETL、ELT 和数据准备过程中的时间并提高准确性。

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