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非結構化數據是什麼?2023年不可不知

近年,我們常常聽到人說非結構化數據(Unstructured Data 又稱非結構化資料)極速增長,越來越多,但到底是什麼東西?非結構化資料意思是指沒有固定格式或組織的數據,例如圖片、影像視頻、音頻、文本、社交媒體內容等。非結構性數據與 結構化數據 不同,後者是指有明確的欄位和值的數據,例如數據庫表、電子表格、XML文件等。結構化資料英文為 Structured Data,亦有所謂半結構化數據(半結構化資料 / semi-structured data),但那留另篇才談,本篇集中談非結構化數據。

非結構化問題和特點:

  • 數量龐大:產生速度和規模遠超過結構性數據,根據一些預測,到2025年,全球數據的80%將是非結構性數據。
  • 多樣性:類型和格式非常多元,從文字到圖像,從音頻到視頻,從JSON到PDF,每種類型都有自己的特點和需求。
  • 複雜性:內容和品質往往難以量化和評估,例如情感分析、圖像識別、語音轉寫等,都需要高級的算法和技術來處理。

非結構化數據帶來的挑戰

  • 儲存:通常佔用更多的空間,並且需要更靈活的儲存方案,例如分佈式文件系統、雲儲存、對象儲存等。
  • 處理:通常需要更多的計算資源和時間來處理,並且需要更多的工具和框架來支持。
  • 分析:通常需要更多的人工智能和機器學習技術來分析,並且需要更多的專業知識和經驗來解讀,例如自然語言處理、電腦視覺、深度學習等。

非結構化數據的商業應用

  • 可以提供豐富的信息和洞察力,幫助企業更好地了解客戶、市場、競爭對手、產品、服務等方面的情況,從而提高決策效率和質量,創造更多的商業機會和價值。例如:
  • 用於文本分析,通過對客戶評論、反饋、投訴等文本數據的分析,企業可以獲得客戶的情感、偏好、需求、意見等信息,從而改善客戶體驗和滿意度,提高客戶忠誠度和留存率。
  • 用於圖像識別,通過對圖像數據的識別和分類,企業可以實現自動化的視覺搜索、人臉識別、物品識別等功能,從而提高服務效率和質量,降低成本和風險。
  • 用於視頻分析,通過對視頻數據的分析,企業可以獲得視頻內容的主題、風格、情感等信息,從而提高視頻的吸引力和傳播力,增加流量和收入。
  • 用於音頻分析,通過對音頻數據的分析,企業可以獲得音頻內容的語言、話題、情感等信息,從而提高音頻的理解和利用,增加聽眾和收益。
    綜上所述,非結構性數據可以有很多商業價值,但是要有效地利用非結構性數據,企業需要有合適的技術和工具,例如人工智能、大數據分析、雲計算等,來處理和分析非結構性數據,並將其轉化為有用的知識和行動。

內文參考:https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/10/16/what-is-unstructured-data-and-why-is-it-so-important-to-businesses-an-easy-explanation-for-anyone/

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