在這個數字化時代，數據無處不在，它們構成了我們理解和分析世界的基礎。在眾多的數據類型中，結構化數據和非結構化數據是最常見的兩種形式。

什么是結構化數據？

結構化數據是指那些以固定格式或模式存儲的信息，通常可以被快速檢索和處理。這類數據最典型的例子就是數據庫表格中的信息，例如客戶名單、銷售記錄等。結構化數據的特點包括：

格式固定：每條數據都有明確的字段和定義。

易于查詢：通過SQL等查詢語言可以高效地進行搜索和篩選。

標準化：數據格式統一，便于管理和分析。

什么是非結構化數據？

與結構化數據相對的是非結構化數據，這類數據沒有預定義的模式或結構，形式多樣且難以直接處理。常見的非結構化數據包括電子郵件、社交媒體帖子、圖像、音頻文件等。非結構化數據的特點有：

形式多樣：可以是文本、圖片、視頻等多種形式。

難以索引：由于缺乏固定的格式，非結構化數據不易于直接檢索。

復雜性高：需要使用更高級的技術來提取有價值的信息。

下面是一些示例，以更好地理解非結構化數據的概念。

文本文檔。可能會遇到文本文檔形式的非結構化數據，這些數據可以是純文本文件 (.txt)、Microsoft Word 文檔（.doc、.docx）、PDF 文件 (.pdf)、HTML 文件 (.html) 等文字處理格式。它們主要包含書面內容，可能包括文本、表格和圖像等元素。

電子郵件。作為電子通信的一種形式，電子郵件通常包含非結構化文本數據和各種文件附件，例如圖像、文檔或電子表格。

圖片。圖像文件有多種格式，例如 JPEG（.jpg、.jpeg）、PNG（.png）、GIF（.gif）、TIFF（.tiff）等。這些文件存儲視覺信息，需要計算機視覺等專門技術來分析和提取數據。

音頻文件。音頻數據通常以 MP3 (.mp3)、WAV (.wav) 和 FLAC (.flac) 等格式呈現。這些文件包含聲音信息，需要音頻處理技術來提取有意義的見解。

視頻文件。視頻數據采用流行的格式，例如 MP4 (.mp4)、AVI (.avi)、MOV (.mov) 等。分析視頻需要結合計算機視覺和音頻處理技術，因為它們包含視覺和聽覺信息。

日志文件。日志文件由各種系統或應用程序生成，通常包含非結構化文本數據，可以深入了解系統性能、安全性和用戶行為。

傳感器數據。來自可穿戴設備、工業設備和其他物聯網設備中嵌入的傳感器的信息也可以是非結構化的，包括溫度讀數、GPS 坐標等。

社交媒體帖子及評論。來自微信、微博、抖音等社交媒體平臺的數據包含文本、圖像和其他沒有預定義結構的多媒體內容。

這些只是非結構化數據格式的幾個示例，不過，企業的 90% 以上非結構化數據應該也是這幾種格式。

兩者的關聯與區別

雖然結構化數據和非結構化數據看似截然不同，但它們之間存在著密切的聯系。在實際應用中，兩者往往相互補充：

業務決策支持：結構化數據可用于構建報表和統計分析，而非結構化數據則能提供更深入的洞察，如顧客反饋的情感分析。

數據集成：企業可能需要將非結構化數據轉化為結構化數據，以便更好地整合到現有的數據庫系統中。

人工智能應用：機器學習模型常常需要結合結構化和非結構化數據來訓練，以獲得更全面的學習效果。

盡管有著緊密的聯系，結構化數據和非結構化數據在多個方面存在顯著的區別：

存儲方式：結構化數據通常存儲在關系型數據庫中，而非結構化數據則可能存放在文件系統、NoSQL數據庫或云存儲中。

處理難度：結構化數據容易處理和分析，而非結構化數據則需要更多的預處理步驟。

應用場景：結構化數據適用于需要快速查詢的場景，而非結構化數據則更適合于挖掘隱藏的模式和趨勢。

如何治理非結構化數據？

首先回顧一下，針對相對成熟的結構化數據，我們是如何開展治理工作的。

參考：非結構化數據治理解決方案

1）結構化數據治理

首先，我們需要確立常用的模型和需要堅持的原則，比如明確DAMA（Data Management Association）戰略一致性模型、明確PDCA（Plan-Do-Check-Act）原則。

其次，我們要建立統籌數據治理的組織結構。

如果參照DAMA模型，企業需要建立數據治理監理委員會、數據治理委員會、數據治理辦公室、數據治理業務組。

然后，我們確立某一個核心業務場景做切入，正式啟動數據治理工作。

這里涉及到一些執行階段和細節，比如：

數據標準制定

主數據管理

數據建模

元數據管理

指標管理

數據質量監控

數據安全管理

這些每一塊都有相對成熟的方法論和最佳實踐，本文不做展開，感興趣的可以到網本公眾號搜索相關文章資料。

參考：企業數據治理體系及實施過程解析

2）非結構化數據治理

參考結構化數據治理，非結構化數據治理該如何開展呢？

其實，第一步（模型和原則）和第二步（組織結構）這兩塊都是可復用的，差異點在第三步，也是最重要的步驟。

網上有一些人，上來就說要對非結構化數據進行盤點，先盤清楚企業內部有哪些非結構化數據，存儲在哪里，由誰在負責等等。

如果盤都沒盤清楚，何談治理。

看起來不無道理，但這里涉及到一個成本問題，要知道非結構化數據是結構化數據的 4 倍不止，且每年保持 60%以上的增長。

此外，萬事都講究投入產出，不能為了盤點而盤點，也不能為了治理而治理。

相比于 HOW，我們更應該投入精力搞清楚 WHY 和 WHAT。

這么多種非結構化數據，哪些重要，哪些次要？哪些先治理？哪些后治理？哪些對業務影響大？哪些對業務影響小？這些問題都不搞清楚，就悶頭干活，很顯然是非常不明智的。這里就需要遵循一個原則：以終為始，也就是目標牽引原則。結構化治理我們往往是為了優化一些核心報表、流程或者模型，同樣的，針對非結構化數據，我們也需要確立一些最核心的場景。比如目前業務最關注的一個場景，就是提高 AI 客服回答準確率，減少人工支撐的成本。則可以先問圍繞著客服相關的數據，比如產品知識庫、常見問題、產品使用教學視頻等非結構化數據進行治理。除了這類需要對知識庫治理的場景外，也有一些是基于技術手段，做流程自動化的場景。比如針對費用報銷場景，使用 OCR 技術自動對發票做識別，然后用 RPA 驗證發票真偽，自動驗證報銷金額是否匹配，實現快速報銷、記賬。總之，不要為了治理而治理，在項目啟動初期，要錨定一個具體的業務痛點，快速驗證拿到結果，更容易得到業務方和老板的支持，逐步加大治理范圍。

非結構化數據中臺

非結構化數據中臺，作為數據中臺的重要分支，專注于非結構化數據的整合、治理、洞察與價值釋放。

它不僅能夠解決非結構化數據量大、種類繁多、難以管理的難題，還能通過智能化手段，挖掘數據背后的深層價值，為數據驅動型組織提供強有力的數據支撐。

在建設非結構化數據中臺前，企業需明確自身需求，確定建設目標。這包括確定非結構化數據的來源、范圍、存儲方式以及期望達成的數據治理和洞察效果等。

根據建設目標，構建合理的數據架構是關鍵。這包括設計數據采集、存儲、處理、分析和應用的完整流程，確保非結構化數據能夠高效、安全地流動和共享。

數據治理是非結構化數據中臺建設的核心環節。企業需建立完善的數據質量管理體系，確保數據的準確性、完整性和一致性；同時，還需制定合理的數據訪問權限和安全策略，保障數據安全。

借助人工智能、機器學習等先進技術，可以顯著提升非結構化數據的處理效率和洞察能力。企業應根據自身需求，引入合適的智能化工具和技術，實現非結構化數據的自動化處理和分析。

非結構化數據中臺建設的最終目的是推動業務融合和創新。企業需將數據洞察結果與業務流程緊密結合，實現數據驅動的業務決策和運營優化；同時，還需注重數據文化的培育，提高全員數據意識和應用能力。

1 金融行業

在金融行業，非結構化數據中臺可應用于風控管理、客戶關系管理、投資決策等多個領域。

通過對客戶郵件、聊天記錄、社交媒體信息等非結構化數據的分析，金融機構可以更準確地評估客戶信用狀況，優化信貸審批流程，提升風控能力；同時，還能洞察市場趨勢，為投資決策提供科學依據。

2 政府與公共服務

政府與公共服務領域同樣離不開非結構化數據的支持。在智慧城市建設中，非結構化數據中臺可以整合各類傳感器數據、視頻監控資料、社交媒體輿情等非結構化信息，助力城市管理者實現精細化管理和科學決策。此外，在疫情防控、災害預警等方面，非結構化數據也發揮著不可替代的作用。

3 消費品與零售行業

在消費品與零售行業，非結構化數據中臺可用于消費者行為分析、商品推薦、市場趨勢預測等場景。通過對消費者評論、社交媒體互動、購物記錄等非結構化數據的挖掘，企業可以深入了解消費者需求，優化商品結構，提升顧客滿意度和忠誠度。