据 Gartner公司当今，全球 80% 至 90% 的数据都是非结构化的，并且以每年 61% 的速度增长。进一步说明一下，结构化企业数据库可以包含多达数十 TB 的数据（包括备份和重复记录）。但是，当我们谈论非结构化数据集（例如从 IoT 设备生成的数据集）时，其大小可能达到 艾字节 （百万 TB）.

非结构化数据的数量和复杂性使得非结构化数据管理对于各种规模的组织都变得越来越重要。在过去的几十年里，企业存储的数据类型和处理方式发生了巨大变化。云存储和大数据的同步增长也助长了非结构化数据的兴起。

但在讨论非结构化数据管理及其重要性之前，让我们先清楚地了解非结构化数据对于企业来说是什么，以及它与结构化数据有何不同。

我们还将看看一些 非结构化数据挑战，如何克服它们，以及你可以做些什么来利用 用于分析的非结构化数据 和商业智能（BI）功能。

什么是非结构化数据？

非结构化数据可以定义为没有预定义模型或格式的任何形式的数据。 此类数据是从各种来源生成的，包括音频文件、视频、图像、社交媒体帖子和文本文件。

大多数组织都有管理和分析结构化数据的强大策略。但真正的价值在于管理这一波新的半结构化数据或非结构化内容。

了解更多： 了解结构化、半结构化和非结构化数据

非结构化数据管理的重要性

数据是组织拥有的最重要的非人力资产，但很少有组织能够从其掌握的大量非结构化数据中提取全部价值。

然而，利用大数据可以为企业带来许多机遇。企业可以通过分析非结构化数据从新维度查看信息，从而改善决策。

以下是管理非结构化数据可以带来益处的两个关键领域：

商业智能

实现商业智能的良好方法是利用内部和外部数据来 数据分析. 很容易从内部访问结构化数据 数据库但使用第三方 API 和网络上可用的开源数据集中的信息却很困难。这是因为用户必须先处理这些数据，然后才能将其输入 BI 系统。然而，使用非结构化数据可以帮助您从新的角度评估信息。

例如，您可以使用 Hotjar 等工具研究客户互动，从而找出在线商店客户购买旅程中的瓶颈。您可以使用这些信息来改善网站的整体设计，使号召性用语更有效，最终对转化率产生积极影响。

产品开发

每个组织都希望改进其产品开发流程，而捕获和分析非结构化数据可以帮助实现这一目标。来自社交媒体等来源的数据大部分是非结构化的，但其中包含有价值的见解，可以帮助公司开发产品以满足尚未满足的需求。

例如，如果你知道客户在社交媒体上谈论什么，你就可以更多地了解他们的兴趣和行为模式。然后，你的产品开发团队可以利用所有这些信息，在数据驱动的需求预测的支持下推出新产品和服务，最终提高销售额。

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非结构化数据与结构化数据管理

结构化数据管理简单方便，特别是因为这种类型的数据高度组织化且格式良好。 关系数据库管理系统 和模式生成器只是用于存储、访问和管理结构化数据的数百种可用工具中的两个示例。

另一方面，非结构化数据管理（UDM）则没有那么简单，因为数据量显着增加并且缺乏一致的格式。 大多数非结构化数据是机器生成的（例如，通过物联网设备），缺乏适当的格式和一致性。 此外，可用的工具和技术较少也使非结构化数据管理成为一个挑战。 然而，尽管管理非结构化数据存储很复杂，但还是建议投资管理。 从长远来看，非结构化数据管理解决方案可以为您提供大量有意义的见解。

结构化数据和非结构化数据之间的主要区别之一是它们提供的信息类型。结构化数据库仅限于描述性或诊断性数据。但对于非结构化数据，您可以应用人工智能和机器学习算法来获取预测性和规范性数据。让我们看看这两种类型之间的更详细比较：

管理非结构化数据的关键要求

有效管理非结构化数据需要使用正确的技术和工具来简化流程。下面是索引非结构化数据需要满足的两个关键要求：

1. 存储所有内容： 管理数据的第一个关键要求是开始存储 所有的 您生成的数据。 随着存储数据的成本变得越来越便宜，长期保留数据在基于云的存储解决方案上每年每 TB 的成本只需几美元。
2. 将数据与存储分开： 现在您已经存储了所有这些信息，下一步就是使用这些数据来获得见解。 数据管理工具，如 Astera， 能帮你 提取非结构化数据 从各种来源 并整合它 处理结构化数据，以便数据分析工具获取所有信息

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非结构化数据管理的挑战

由于非结构化数据本身的复杂性和多样性，管理非结构化数据面临着一系列独特的挑战。以下是企业在处理非结构化数据时面临的一些关键挑战：

1. 缺乏标准化

与结构化数据不同，非结构化数据缺乏预定义的模式，因此难以进行有效分类、索引和存储。这种多变性可能会给构建一致的数据模型带来巨大挑战 数据管理框架.

解决方案： 实施使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 的 AI 驱动分类和索引解决方案可以帮助识别模式并对非结构化数据进行分类。这些技术动态生成元数据并建立灵活的框架以实现有效的存储和检索，而无需预定义的架构。

2. 容量和可扩展性

非结构化数据量不断增长（通常以 PB 或 EB 为单位），使得存储、检索和分析变得十分困难。传统系统通常无法扩展以有效处理这种海量数据。

解决方案： 具有弹性可扩展性的基于云的存储和处理平台可以处理大型动态数据集。将这些解决方案与分布式文件系统和并行处理框架配对可以优化存储效率并实现大规模高速数据分析。

3.数据集成

将非结构化数据与结构化数据系统集成非常复杂，因为关系数据库管理系统不是设计用于处理非结构化数据。

解决方案： 利用使用 API 的混合集成工具， 数据湖和中间件可以连接结构化和非结构化数据系统。这些工具允许不同系统之间无缝数据流动，并实现实时集成，同时保持数据完整性和一致性。

4.数据质量和一致性

非结构化数据通常来自多个来源，例如物联网设备、社交媒体或电子邮件，这可能会导致不一致和不准确。 数据质量 会妨碍分析和决策。

解决方案： 部署 数据质量解决方案 利用人工智能可以自动检测和纠正数据源之间的不一致问题。使用这些工具，用户可以实施验证框架，标准化格式并在提取过程中验证数据准确性，以保持分析的可靠性。

5. 工具可用性有限

虽然结构化数据可以使用成熟的关系数据库进行管理，但非结构化数据缺乏类似的工具。需要专门的解决方案，这可能涉及对人工智能和机器学习技术的大量投资。

解决方案： 企业可以投资专门针对非结构化数据管理的人工智能和机器学习解决方案，例如基于深度学习的 数据提取工具 或语义搜索系统。这些工具越来越普及，并能带来高投资回报率。

6. 安全性与合规性

确保非结构化数据的安全性和隐私性是一项挑战，因为这些数据通常包含分散在多种格式和位置的敏感信息。由于这种分散性，遵守 GDPR 和 HIPAA 等法规变得很复杂。

解决方案： 配备加密、访问控制和自动审计的数据治理平台可以帮助保护非结构化数据。集成映射敏感信息并为 GDPR 或 HIPAA 等法规提供详细报告的工具可确保合规性。

7.加工成本高

处理非结构化数据需要强大的计算资源和先进的算法，这会增加基础设施和运营费用。

解决方案： 可以通过使用提供现收现付模式和人工智能驱动的优化来减少资源消耗的经济高效的云解决方案来降低处理成本。

8. 搜索和检索

如果没有预定义的索引或标记，在非结构化数据集中定位特定信息可能是一个耗时且资源密集的过程。

解决方案： 实施智能搜索技术（例如语义搜索引擎和人工智能标记系统）可提高检索效率。这些解决方案支持上下文感知搜索，即使在庞大的非结构化数据集中也能确保更快、更准确的结果。

利用非结构化数据获取洞察 Astera的人工智能解决方案

虽然非结构化数据的挑战已经持续了一段时间，但人工智能技术的突破使得以下数据管理解决方案成为可能： Astera 帮助企业利用其非结构化数据。 Astera 我们的 AI 功能“智能”有助于简化和自动化非结构化数据管理。具体方法如下：

• 语义数据映射： 使用人工智能和机器学习（ML）算法， Astera 无论数据格式如何，智能可以分析数据背后的含义，并进行相应的映射。
• 人工智能提取： 通过利用人工智能从非结构化文档中提取数据，您可以自动化提取过程，从而节省数小时的手动工作和数千美元。
• 文件类型支持： 您不再受文件类型的限制。无论您的非结构化数据是 PDF 还是 Excel 文件，您都可以轻松提取，且准确度相同。
• 内置验证检查： 数据质量至关重要，这就是为什么您可以依赖我们内置的验证检查并节省重复检查输出所花费的时间。
• 智能搜索您的数据： 借助我们的 RAG 解决方案，您可以在几秒钟内进行智能搜索以提取上下文相关的关键细节。
• 卓越的准确性和效率： 使用我们的人工智能平台，以无与伦比的准确性和效率管理数 TB 的非结构化数据。
• 轻松集成： 利用我们庞大的连接器库以及与所有流行的内部部署和云解决方案的兼容性，您可以在数小时内部署工作流程，并在几分钟内集成您的数据。

Astera的人工智能数据提取解决方案 旨在提取结构化和非结构化数据。通过提供可视化用户界面和自动化功能，该软件可以简化原本复杂的非结构化数据管理流程。

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