什么是非结构化数据？- 不同类型的数据
结构化、半结构化和非结构化数据之间的差异
非结构化数据是存在于非规范化和不可识别的数据结构中的信息。通常，这包括不存储在数据库中的文本、图像、音频和视频文件。特别是在大数据的环境中，非结构化数据具有巨大的重要性。
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不同形式的数据
数字数据可以被分为三个不同的类别。这些主要是通过不同程度的结构化来区分的。
非结构化数据
文件类型是已知的，但内容本身是完全独立的。它们不位于确定的数据库中，因此非常难以分析。此外，企业中的大部分数据都是非结构化的
- 例子包括企业数字资产。
- 演示文稿
- 视频
- 图片
- 文本
- 等。
半结构化数据
有一定的基本结构，但内容本身是非结构化的。这些文件包含某些信息，如元数据，但仍然不容易处理，因为大部分信息是非结构化的。因此，它们应被划分为结构化数据和非结构化数据。
- 一个例子是电子邮件：主题、收件人和发件人是确定的，但其余的数据是不确定的。
结构化数据
结构化数据总是有一个预定义的行和列的格式（例如CRM系统）。因此，一方面，它们很容易在SQL数据库的帮助下找到/处理，但是，如果它们是建立在关系模型上的，它们也会避免信息的重复（数据冗余）。
结构化数据的例子有，例如，条形码、日志统计或客户数据库。Excel表格也包含手动创建的、结构化的数据。
非结构化数据的知识内容
存储在非结构化数据中的知识最初比以结构化形式存储的知识更 “丰富”。这是由于通常情况下，从上下文中可以推断出比结构化数据更多的内容（例如，电子邮件的情感和背景）。对于结构化的数据，详细的上下文往往会丢失。因此，非结构化数据更难解释，往往是数据科学家的一个案例。
一个经常被混淆的问题是大数据和非结构化数据之间。大数据不一定是非结构化的，也可以是结构化的形式（例如，Netflix的流媒体数据）。同时，也有不属于大数据的非结构化数据，如图像或视频等单个媒体资产。
挑战和解决方案
非结构化数据的问题是，计算机发现很难对这些数据进行分配、分析和进一步处理。公司中最相关的信息通常以非结构化的形式存在。为了能够自动处理这些信息，使用了人工智能领域的方法，如自然语言处理或深度学习。其目的是在这些技术的帮助下提取信息，并使其为软件所理解。然后这个软件可以以各种方式处理信息，如企业搜索引擎。
最大的挑战是要实时分析和处理来自不同来源和文件格式的大量数据。这在今天的解决方案中是不可能的。相反，需要可扩展的解决方案，也能处理未来不断增长的数据量。
例子。
合同是各种谈判、协议和修改的结果。如果你只看结果，那么就很难找出哪些事情与合同双方有关，哪些事情影响了合同的签订。在过去，这可以由雇员评估相关文件来完成，如投诉信或供应商交货的问题。这有可能依靠雇员的直觉和知识。然而，今天的数据量使员工和公司不堪重负，因为如此多的知识被储存起来，但员工根本无法有效地获取。
今天，生成和存储数据不再是一个问题。每个工具都能存储数据并使其随时可用。今天的公司需要可扩展的解决方案，能够有效地处理相应的信息并将其数字化。
非结构化数据的未来
由于社交媒体、语音助手和其他数据生产者，非结构化数据的比例在未来将继续增加。这使得今天的公司更有必要制定一个处理非结构化数据的良好策略，因为这对公司未来的成功至关重要。这不仅应基于非结构化文本文件，而且还包括其他快速增长的文件格式，如图像、音频和视频文件。此外，这一点也不应该被忽视，因为公司总是以不同的媒体形式生产信息（传单、播客、说明视频等……）。
总结
公司内部的大部分知识是以非结构化的形式存储的。公司必须为自己的未来定位，使员工能够获得知识，并使用相应的可扩展方法。许多有前途的技术正在快速开发，尤其是由初创公司开发，成功的例子比比皆是。那些设法在早期阶段开辟新天地并信任和理解新技术的人，不仅能够保持其竞争优势，甚至还能扩大其竞争优势。
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