什麼是非結構化數據？

非結構化數據是不駐留在傳統行列資料庫中的資訊。它通常包含大量文本，但可能包括日期、數位和事實等數據。

各種規模的組織都依賴非結構化數據來做出關鍵的業務決策、確定財務預測以及與客戶互動，但數據科學家必須先成功提取和組織非結構化數據，然後才能將其投入使用。

有了正確的工具，數據科學家可以輕鬆地推斷、分析和使用非結構化數據來實現業務目標。

非結構化數據的含義是什麼？

非結構化數據沒有預定義的結構，在以下來源中很常見：

• 電子郵件
• PDF格式
• 圖像
• 音訊檔
• 視頻檔
• 社交媒體帖子

雖然非結構化數據與結構化數據的組織不同，但您仍然可以對其進行分析以查找趨勢和見解。為此，企業需要投資於大數據技術，例如 OpenText™ IDOL 非結構化數據分析，可輕鬆處理大量非結構化數據。

非結構化數據與結構化數據

結構化數據是以預定義方式組織的資訊。這包括在具有行和列的表中排列的數據。這種類型的數據通常駐留在關係資料庫中。結構化數據通常更易於訪問、管理和分析。

非結構化數據沒有預定義的數據模型或結構。常見的非結構化數據範例包括客戶資訊、產品目錄和財務記錄。由於此類數據不是以預定義的方式組織的，因此使用傳統方法進行處理和分析更加困難。

如何存儲非結構化數據？

非結構化數據通常存儲在非關係資料庫（如Hadoop或NoSQL）中，並由非結構化數據分析程式 （如）處理 OpenText™ IDOL™.這些資料庫可以存儲和處理大量非結構化數據。

非結構化資料的常見儲存格式包括：

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

非結構化數據有哪些優勢？

使用非結構化數據有很多好處。數據科學家使用非結構化數據來改善客戶服務、有針對性的營銷活動並做出明智的業務決策。

非結構化數據的一些最常見的好處是：

• 改善客戶服務： 企業可以通過分析社交媒體帖子和在線評論中的客戶情緒來提供更好的客戶服務。
• 有針對性的營銷活動：營銷團隊可以使用非結構化數據來識別客戶需求。然後，這些資訊可以幫助他們創建有針對性的營銷活動。
• 更好的業務決策：非結構化數據可以讓企業發現原本難以識別的趨勢和見解。這些信息最終有助於利益相關者做出準確的判斷並改進他們的公司。

解析后，公司可以對非結構化數據做些什麼？

一些公司已經通過文本分析和自然語言處理（NLP）成功解析了非結構化數據。這些技術可幫助組織篩選大量非結構化數據，以找到他們正在尋找的資訊塊。更重要的是，解析非結構化數據確實有幾個關鍵優勢，例如：

• 無限使用：非結構化數據不是預定義的，這意味著擁有者可以無限地使用它。
• 多種格式：用戶可以以各種格式存儲非結構化數據。
• 經濟實惠的存儲成本：與結構化資訊相比，企業擁有更多的原始非結構化數據。存儲非結構化數據既方便又經濟高效。
• 檔提取：支援 1,500 多種檔案格式，以及具有獨立檔格式檢測、內容解密、文本提取、子文件處理、非本機渲染和結構化匯出解決方案的文檔檔閱讀器和檔提取，從而從數據中獲得更多見解。
• 人工智慧數位助理：一旦分析了數據，就會從許多不同的來源提取自然語言對話，以提供高度匹配的問題答案。您網站的訪問者可以與自動化的、類似人類的自然語言數位助理聊天。
• AI視頻監控和分析：即時或回顧性地自動監控數千個閉路電視攝像機。標記視頻、發送警報、查看並分發給感興趣的各方。包括面部識別、事件分析、車牌識別等。
• OpenText™ IDOL™ 自然語言問答和聊天機器人：訪問各種來源以獲得高度匹配的答案，並以自然語言格式進行回應。通過 AI 和 ML 為客戶建立人機對話聊天體驗。

非結構化數據面臨哪些挑戰？

使用非結構化數據可能具有挑戰性。由於此類資訊不是以預定義的方式組織的，因此分析更具挑戰性。

此外，非結構化數據通常存儲在非關係資料庫中，這使得查詢更加困難。非結構化數據的一些最常見的挑戰是：

• 安全隱患： 保護非結構化數據可能很複雜，因為使用者可以將這些資訊分散到許多存儲格式和位置。
• 指數化差： 由於其任意性，索引通常是一個具有挑戰性且容易出錯的過程。
• 對數據科學家的需求：非結構化數據通常需要數據科學家對其進行解析並做出解釋。
• 昂貴的數據分析設備：高級數據分析軟體對於解析非結構化數據是必要的，但對於預算緊張的公司來說，它可能遙不可及。
• 多種數據格式：非結構化數據沒有特定的格式，因此很難在原始狀態下使用。

如何分析非結構化數據？

分析非結構化數據的方法有很多種。用戶可以使用文本挖掘和情感分析等 NLP 技術處理非結構化數據。此外，利益相關者可以通過具有機器學習功能的工具分析非結構化數據。

分析非結構化數據的一些標準方法是：

• 文本挖掘：這種技術從基於文本的來源中提取有價值的資訊。例如，文本挖掘可以分析客戶評論以識別模式和趨勢。
• 情緒分析：此技術可識別基於文本的來源中的情緒。例如，情緒分析可以檢查社交媒體帖子，以確定對品牌或產品的積極或消極情緒。
• 機器學習：此技術可在數據中查找模式和見解。例如，具有機器學習功能的工具可以檢查客戶行為以識別趨勢。

怎麼能 OpenText IDOL 非結構化數據分析有説明嗎？

OpenText 非結構化數據分析平臺可幫助組織分析此類資訊。 OpenText IDOL 包括用於收集、處理和分析非結構化數據的工具和技術。

關鍵特徵 IDOL 包括：

• 圖像分析：此功能使企業能夠從圖像中提取含義。例如，圖像分析可以識別圖片中的物件或在擁擠的圖像中查找人臉。
• 音訊分析：此功能使企業能夠從音訊檔中提取含義。例如，音訊分析可以識別對話中的關鍵字或檢測語音中的情緒。
• 存儲庫數據訪問和連接器：用戶可以輕鬆連接到各種數據源。這包括社交媒體、企業應用程式和資料庫。
• 認知搜尋： OpenText IDOL 使企業能夠使用自然語言查詢查找資訊。例如，認知搜索可以幫助數據科學家查找包含特定關鍵字或短語的文檔。
• 面向 OEM 和 SDK 的非結構化數據分析軟體：使用我們的軟體開發工具組構建利用非結構化資料所需的應用程式和API。

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