管理非结构化数据

据IDC调查，当前企业80%的数据为非结构化数据或半结构化数据，而结构化数据是他们管理的重点，数据的大头-非结构化数据却被忽视。然而，非结构化数据也有着它的价值。

管理好非结构化数据对于公司释放有价值资产、高效决策和高效部署显得至关重要。管理好非结构化数据才能最大限度地发挥非结构化数据的价值。

我们首先要来说一下结构化数据和非结构化数据的区别：非结构化数据与结构化数据的区别在于数据的组织形式和可操作性：

（1）结构化数据

结构化数据是以表格形式组织的数据，如数据库中的表格，具有明确的格式和结构，易于存储和管理。
结构化数据通常包括数字、日期、文本等字段，能够通过查询和分析工具进行快速检索和分析。

（2）非结构化数据

非结构化数据是指没有固定格式的数据，如文本文档、电子邮件、音频、视频、社交媒体帖子等。
非结构化数据难以用传统的数据库表格进行存储和管理，因为其没有明确的结构和标准化的格式。
非结构化数据通常包含丰富的信息，但也更难以分析和利用。

当今企业面临的主要挑战之一是试图利用非结构化数据，即无法有效存储在关系数据库中的数据信息，因为它不使用预设的数据模型。

多年来，大多数公司一直在积累大量非结构化数据，包括图像、音频或视频剪辑、电子邮件、社交媒体、文档等。因此，他们坐拥一个数据宝库，而这些数据没有得到很好利用。所有这些数据都包含有价值的信息，可以帮助组织做出更好、更明智的业务决策，增强其流程和产品，并提高运营效率。这意味着公司需要清理和丰富它以使其可用。

非结构化数据管理的挑战

存储在孤岛中的数据：每个部门或团队通常收集自己的数据，并以不同的格式和不同的系统存储这些数据。但是，企业应该将其数据存储在一个位置，以便员工可以快速访问它。
数据的质量：非结构化数据通常需要先清理，然后才能进行组织。对于公司来说，清理和准备大量数据可能具有挑战性；但是，为了充分利用数据，必须进行数据清理。
数据成本大：随着组织非结构化数据的增加，非结构化数据庞大，种类繁多，数据复杂，他们需要将其存储在不同的地方，这增加了数据管理的成本。公司应该压缩和优化他们的数据，以减少存储量，并尽量减少他们将使用的空间量。这有助于组织有效地管理其数据并降低成本。

如何管理非结构化数据

非结构化的数据相对于结构化数据管理难度大，核心在于其不规则性，难以用一个通用的方法就能够管理好，结合多年的数据管理经验，以下是帮助组织管理其非结构化数据的五种策略：

可见性和盘点非结构化数据

要管理好非结构化数据，首先需要有效收集好非结构化数据，了解其基本情况，让企业相关人员都能够看到、知道拥有这些数据。为了有效地管理其非结构化数据，企业需要建立对以下事项的可见性：

非结构数据盘点：

他们拥有多少数据
谁拥有数据
谁能够访问数据
数据的年龄
数据的存储位置
数据包含哪些类型的信息
存储数据的成本是多少

这种数据常见的问题是不知道有什么数据和有哪些数据，因为非结构化数据通常存放在数据孤岛中，这意味着每个部门都存储自己的音频、视频、文档、应用程序数据、报告等，因此很难在整个企业中共享。如果公司不知道他们拥有哪些非结构化数据，他们就无法就如何管理这些数据做出明智的决策。

清理杂乱数据

组织需要先清理非结构化数据，然后才能对其进行编目录。重复、不可靠、过时或不准确的数据会导致数据质量低下，通常来讲，非结构化数据占用空间都比较大，如果重复存储不仅浪费资源，还带来查阅的困难，影响数据使用效率。

公司应使用数据清理（也称为数据清理）和清理工具来清除过时、冗余、不准确、不完整和或不相关的数据。消除这些过剩数据使公司能够更轻松地整理和评估其系统中的相关数据。清理非结构化数据使组织更容易处理数据，因为它还可以修复结构错误和拼写错误。

所以在组织分析其非结构化数据时高效清理，清理非结构化数据对于公司充分利用非结构化数据至关重要。

丰富你的数据

数据扩充通过将组织的数据与来自其他来源（包括外部第三方来源）的其他数据相结合，提高了数据分析的准确性。这使公司能够积累更多的数据点，通过增强现有数据来做出更明智的决策。丰富数据或将数据添加到数据中，可以为非结构化数据带来有效的结构，提高其可靠性，并使其更有价值。

非结构化数据尽量结构化

在整理非结构化数据时，尽最大思路，将非结构化数据转化为结构化数据，这样对于管理数据就非常的规范和统一。例如对于一些非结构化的数据，我们建立相应的结构化数据标签，数据目录等，能够快速找到其对于的非结构化数据。另一方面，例如对于一些存在的文本文档等文件信息，可将其转结构化数据。比如采用OCR技术，将图片的信息转化为文字信息，这样就可以快速检索和提取。

借助高效的数据管理工具

正所谓“工欲善其事，必先利其器”，好的非结构化数据管理工具、产品或者服务将能够促使企业更高效地管理好非结构化数据。为了更好地管理非结构化数据，组织应该选择高效的数据管理工具。这些工具可以帮助组织实现数据的自动化管理，提高数据处理速度和准确性。

同时，基于标准的管理工具可以确保数据的可迁移性和可扩展性，为组织的长期发展奠定基础。在选择数据管理工具时，需要考虑工具的功能、性能、易用性以及可定制性等方面，以确保工具能够满足组织实际需求。

当涉及到管理非结构化数据时，有许多软件产品可以提供帮助。以下是一些常用的非结构化数据管理软件产品的例子：

（1）Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，可以用于存储和处理大规模的非结构化数据，包括文本、音频、视频等。它的分布式文件系统（HDFS）可以存储非结构化数据，并且可以使用MapReduce等工具进行数据处理和分析。

（2）MongoDB：MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，适用于存储和管理非结构化数据。它使用灵活的文档模型，可以轻松存储和检索各种非结构化数据，如JSON文档、图像、视频等。

（3）Elastic Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）：Elastic Stack是一个用于搜索、分析和可视化大规模非结构化数据的开源工具组合。Elasticsearch用于实时搜索和分析非结构化数据，Logstash用于数据收集和处理，Kibana用于数据可视化和仪表板展示。

（4）Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式的NoSQL数据库系统，适合存储大量非结构化数据。它具有高可用性和可扩展性，适用于存储日志、时间序列数据、多媒体文件等非结构化数据。

这些软件产品提供了各种工具和功能，可以帮助企业有效地管理非结构化数据，包括存储、处理、分析和可视化，从而更好地利用非结构化数据为业务决策和发展提供支持，企业可以结合自身情况针对性选择。

总结

据IDC调查，目前企业结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，这些非结构化数据每年增长率达60%。如何管理好这80%的数据，是现代化企业数据管理中关键的一环。对于非结构化数据的管理包括步骤包括数据盘点、数据清理、数据丰富、归类和整合数据，分析和应用等。