如何管理和应用非结构化数据：示例、工具、技术和最佳实践

在当今数据驱动的世界中，组织积累了大量信息，可以释放重要的见解并为决策提供信息。这个数字宝库中有 80% 是非结构化数据，缺乏预定义的格式或组织，这一比例令人震惊。想象一下，到 2022 年，用户每分钟发送 2.314 亿封电子邮件、上传 500 小时的 YouTube 视频并在 Instagram 上分享 6.6 万张照片。当然，利用这个巨大的非结构化数据池可以为企业提供大量机会来更好地了解其客户、市场和运营，最终推动增长和成功。

本文深入探讨非结构化数据领域，强调其重要性，并提供实用指导，帮助从这一经常被忽视的资源中提取有价值的见解。我们将讨论不同的数据类型、存储和管理选项，以及用于非结构化数据分析的各种技术和工具。通过全面了解这些方面，可以利用非结构化数据的真正潜力并将其转化为战略资产。

一 什么是非结构化数据

1. 非结构化数据定义

非结构化数据是指任何不具有预定义结构或组织的数据。与数据库中组织成整齐的行和列的结构化数据不同，非结构化数据是未排序的庞大信息集合。它可以有不同的形式，例如文本文档、电子邮件、图像、视频、社交媒体帖子、传感器数据等。

想象一下一张杂乱的桌子上堆满了手写笔记、印刷文章、图画和照片。这些混乱的信息类似于非结构化数据。它内容丰富，但如果不先进行排序和分类，就无法立即使用或搜索。

2.非结构化数据类型

非结构化数据大致可以分为两类：

人类生成的非结构化数据，包括人们创建的各种形式的内容，例如文本文档、电子邮件、社交媒体帖子、图像和视频；和

另一方面，机器生成的非结构化数据是由设备和传感器生成的，包括日志文件、GPS 数据、物联网 (IoT)输出和其他遥测信息。

无论是人类还是机器生成的非结构化数据都难以处理，因为它通常需要先进的技术和工具来提取有意义的见解。然而，尽管存在这些挑战，它仍然是一种宝贵的资源，如果分析得当，可以为企业提供独特的见解和竞争优势。

3.非结构化数据示例和格式

许多非结构化数据类型和格式在其保存的内容和存储信息的方式方面差异很大。让我们探讨一些示例，以更好地理解非结构化数据的概念。

文本文档。可能会遇到文本文档形式的非结构化数据，这些数据可以是纯文本文件 (.txt)、Microsoft Word 文档（.doc、.docx）、PDF 文件 (.pdf)、HTML 文件 (.html) 等文字处理格式。它们主要包含书面内容，可能包括文本、表格和图像等元素。

电子邮件。作为电子通信的一种形式，电子邮件通常包含非结构化文本数据和各种文件附件，例如图像、文档或电子表格。

图片。图像文件有多种格式，例如 JPEG（.jpg、.jpeg）、PNG（.png）、GIF（.gif）、TIFF（.tiff）等。这些文件存储视觉信息，需要计算机视觉等专门技术来分析和提取数据。

音频文件。音频数据通常以 MP3 (.mp3)、WAV (.wav) 和 FLAC (.flac) 等格式呈现。这些文件包含声音信息，需要音频处理技术来提取有意义的见解。

视频文件。视频数据采用流行的格式，例如 MP4 (.mp4)、AVI (.avi)、MOV (.mov) 等。分析视频需要结合计算机视觉和音频处理技术，因为它们包含视觉和听觉信息。

日志文件。日志文件由各种系统或应用程序生成，通常包含非结构化文本数据，可以深入了解系统性能、安全性和用户行为。

传感器数据。来自可穿戴设备、工业设备和其他物联网设备中嵌入的传感器的信息也可以是非结构化的，包括温度读数、GPS 坐标等。

社交媒体帖子。来自 Twitter、Facebook 或消息应用程序等社交媒体平台的数据包含文本、图像和其他没有预定义结构的多媒体内容。

这些只是非结构化数据格式的几个示例。随着数据世界的发展，可能会出现更多格式，并且现有格式可能会进行调整以适应新的非结构化数据类型。

4.非结构化数据和大数据

非结构化数据和大数据是相关的概念，但它们并不相同。非结构化数据是指缺乏预定义格式或组织的信息。相比之下，大数据是指使用传统数据管理工具难以处理、存储和分析的大量结构化和非结构化数据。

区别在于，非结构化数据是大数据中的一种数据类型，而大数据是涵盖各种数据类型的总体术语，包括结构化和半结构化数据。

因此，我们要明确区分属于大数据世界的所有类型的信息。

非结构化数据、半结构化数据、结构化数据

结构化、非结构化和半结构化数据具有不同的属性，使它们彼此区分开来。

结构化数据采用表、行和列的格式，遵循具有特定数据类型、关系和规则的明确定义的固定模式。固定模式意味着数据的结构和组织是预先确定的且一致的。它通常存储在关系数据库管理系统（DBMS）中，例如SQL Server、Oracle和MySQL，并由数据分析师和数据库管理员管理。结构化数据的分析通常使用 SQL 查询和数据挖掘技术来完成。

非结构化数据是不可预测的，并且没有固定的模式，这使得分析更具挑战性。如果没有固定的模式，数据的结构和组织可能会有所不同。它包括文本、图像、音频和视频等多种格式。文件系统、数据湖和大数据处理框架（例如 Hadoop 和 Spark）通常用于管理和分析非结构化数据。

半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，具有松散的模式，可以适应不同的格式和不断变化的需求。松散的模式允许一定的数据结构灵活性，同时保持一般的组织。常见格式包括 XML、JSON 和 CSV。半结构化数据通常遵循分层或图形数据模型存储在 NoSQL 数据库中，例如 MongoDB、Cassandra 和 Couchbase。

二 如何管理非结构化数据

有效存储和管理非结构化数据对于希望充分发挥非结构化数据潜力的组织至关重要。有几个关键的考虑因素和方法可以确保对这一宝贵资源的最佳管理。

1.非结构化数据收集

由于信息数量庞大、种类繁多且复杂，非结构化数据收集带来了独特的挑战。该过程需要从不同来源提取数据，通常是通过 API。为了快速收集大量信息，可能需要使用各种数据摄取工具和ELT（提取、加载、转换）流程。

应用程序编程接口( API ) 支持不同软件应用程序之间的交互，并允许从各种来源（例如社交媒体平台、新闻网站和其他在线服务）无缝提取数据。

例如，开发人员可以使用Baidu API访问和收集 Baidu 平台上的公共推文、用户个人资料和其他数据。

数据摄取工具是设计用于从各种来源收集、导入和处理数据到中央数据存储系统或存储库的软件应用程序或服务。

Apache NiFi是一种开源数据集成工具，可自动在系统之间移动和转换数据，提供基于 Web 的界面来设计、控制和监控数据流。

Logstash是一个服务器端数据处理管道，可以实时从多个源获取数据、进行转换并将其发送到各种输出目的地，例如 Elasticsearch 或文件存储。

收集非结构化数据后，下一步就是有效地存储和处理这些数据。这需要组织投资先进的解决方案来处理非结构化数据固有的复杂性和数量。

2.非结构化数据存储

复杂性、异构性和大量非结构化数据也需要专门的存储解决方案。与结构化数据不同，不能仅将其保存在 SQL 数据库中。系统必须配备以下组件来存储非结构化数据。

可扩展性。非结构化数据有呈指数级增长的潜力。存储解决方案必须具有水平扩展（添加更多机器）和垂直扩展（向现有机器添加更多资源）的能力，以满足不断扩展的存储需求。

灵活性。由于非结构化数据可以具有可变的格式和大小，因此存储解决方案需要具有足够的适应性，以适应不同的数据类型，并在数据格式发生变化时进行调整。

有效访问和检索信息。为了实现这一目标，存储解决方案应提供低延迟访问、高吞吐量，并支持多种数据检索方法，例如搜索、查询或过滤。这确保了快速有效地访问和检索数据。

数据的持久性和可用性。非结构化数据存储解决方案必须确保数据持久性（防止数据丢失）和可用性（确保数据在需要时可访问）。这就是为什么必须有某种数据复制、备份策略和故障转移机制。

数据安全和隐私。存储解决方案必须提供强大的安全措施，例如加密、访问控制和数据脱敏，以保护敏感信息。这些强大的安全措施可确保数据始终安全且私密。

有几种广泛使用的非结构化数据存储解决方案，例如数据湖（例如，Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob Storage）、NoSQL 数据库（例如，MongoDB、Cassandra）和大数据处理框架（例如，Hadoop、Apache Spark）。此外，现代云数据仓库和数据湖屋可能是达到相同目的的不错选择。

数据湖提供了一种灵活且经济高效的方法来管理和存储非结构化数据，确保高耐用性和可用性。它们可以以其本机格式存储大量原始数据，使组织能够运行大数据分析，同时提供数据转换以及与各种工具和平台集成的选项。

Amazon S3作为数据湖存储平台，使组织能够存储、分析和管理大数据工作负载，包括备份和归档。它提供低延迟访问、几乎无限的存储以及与第三方工具和其他 AWS 服务的各种集成选项。

谷歌云存储也可以用作数据湖系统。它允许组织在 Google Cloud Platform 基础设施上存储和访问数据。它提供全局边缘缓存、多个存储类别、根据需求自动扩展以及易于使用的RESTful API以实现高效的数据访问。

Microsoft Azure Blob Storage专为大规模分析工作负载而设计，是一种可扩展的云存储服务，特别适合非结构化数据，包括文本和二进制数据。它提供对数据的低延迟访问，并与其他 Azure 服务（例如 Azure Databricks和 Azure Synapse Analytics）集成，以进行高级处理和分析。该服务还支持Azure CDN（内容交付网络）和异地冗余存储等功能，有助于优化其性能。

NoSQL数据库在处理非结构化数据时也很有用：它们为不同的信息格式提供灵活且可扩展的存储选项，从而实现高效的查询和检索。

MongoDB是一种常用的开源 NoSQL 数据库，它以灵活的类似 JSON 的格式存储和管理大量非结构化数据。它具有水平可扩展性和丰富的查询语言，简化了数据操作。

Apache Cassandra是一种 NoSQL 数据库，以其高可扩展性和分布式而闻名，用于处理多个商用服务器上的大量非结构化数据。它提供高可用性、可调一致性以及 CQL（Cassandra 查询语言）中强大的查询语言。

大数据处理框架

由于非结构化数据的复杂性和数据量，处理非结构化数据的计算量可能很大。为了应对这一挑战，可以使用解决方案将巨大的工作负载分布到多个集群上。利用这些分布式计算系统，可以有效地处理和管理非结构化数据，最终增强公司的决策能力。

下面介绍的大数据处理框架可以管理大量非结构化数据，提供计算机集群上的分布式处理能力。

Apache Hadoop是一个开源分布式处理框架，可以在集群上分析和存储大量非结构化数据。Hadoop 生态系统还拥有各种工具和库来管理大型数据集。然而，与其他解决方案相比，它可能需要更多的努力来学习。

Apache Spark是一种高速、多功能的集群计算框架。它支持大型非结构化数据集的近实时处理。此外，它还提供多种语言的高级API、内存处理功能以及与多个存储系统的轻松集成。

3.非结构化数据搜索

浏览大量非结构化数据需要先进的搜索功能来有效地定位相关信息。专门的搜索和分析引擎通过提供专为处理非结构化数据而定制的索引、搜索和分析功能来满足这一需求。这些工具可帮助组织提取有价值的见解、发现隐藏的模式并根据非结构化数据做出明智的决策。

以下工具经过专门设计，旨在应对非结构化数据搜索和分析的独特挑战。

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，能够水平扩展、复杂查询以及对非结构化数据强大的全文搜索能力。它基于 Apache Lucene 构建，与大量其他数据处理工具集成，并提供用于高效数据访问的 RESTful API。

Apache Solr是一个基于 Apache Lucene 构建的开源搜索平台，提供强大的全文搜索、分面搜索和非结构化数据的高级分析功能。它支持分布式搜索和索引（路由），并且可以轻松地与 Hadoop 等大数据处理框架集成。

如果需要更高级的非结构化数据分析，可以关注不同的机器学习技术。

4.非结构化数据分析

对音频、图像、文本和视频等不同数据类型的正确分析和解释需要使用先进技术——机器学习和人工智能。机器学习驱动的技术，包括自然语言处理 (NLP)、音频分析和图像识别，对于发现隐藏的知识和见解至关重要。

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，是一种促进计算机理解、解释和生成人类语言的技术。它主要用于分析基于文本的非结构化数据，例如电子邮件、社交媒体帖子和客户评论。

文本分类是 NLP 的核心技术，它简化了文本组织和分类，以便于理解和使用。该技术可以实现标签重要性或识别反馈中的负面评论等任务。情感分析是一种常见的文本分类应用程序，根据作者的感受、判断或意见对文本进行分类。这使得品牌能够了解受众的看法、确定客户服务任务的优先顺序并确定行业趋势。

另一种处理非结构化文本数据的 NLP 方法是信息提取 (IE)。IE 检索预定义信息，例如姓名、事件日期或电话号码，并将其组织到数据库中。IE是智能文档处理的重要组成部分，它利用 NLP 和计算机视觉自动从各种文档中提取数据，对其进行分类，并将其转换为标准化的输出格式。

图像识别识别图像中的物体、人物和场景。它对于分析照片和插图等视觉数据非常有用。对象检测等图像识别技术使组织能够识别用户生成的内容、分析产品图像并从扫描文档中提取文本以进行进一步分析。

视频分析涉及从视频数据中提取重要信息，例如识别镜头中的模式、对象或活动。该技术可用于多种用途，包括安全和监控、客户行为分析以及制造质量控制。运动检测、对象跟踪和活动识别等技术使组织能够深入了解其运营、客户和潜在威胁。

音频分析工具可以处理和分析音频数据，包括录音、音乐和环境声音，以提取有用的信息或识别模式。音频分析技术，例如语音识别、情绪检测和说话人识别，广泛应用于娱乐（内容生成、音乐推荐）、客户服务（呼叫中心分析、语音助理）和安全（语音生物识别、声学事件）等多个行业。检测）。

如果数据项目需要构建自定义 ML 模型，可以选择特定于任务的平台来帮助有效地从非结构化数据中发现模式、趋势和关系。相当多的机器学习和人工智能平台提供了处理和分析文本、音频和图像等各种非结构化数据类型的功能，可用于构建和部署人工智能模型。例如，可以使用下面列出的模型构建或训练自己的 ML 模型。然而，他们需要有一个数据科学团队来根据数据训练模型。

TensorFlow是一个开源机器学习框架，可容纳许多机器和深度学习算法。它能够处理非结构化数据类型，并提供广泛的库和工具来构建、训练和部署人工智能模型。

IBM Watson是一系列 AI 服务和工具的集合，具有自然语言处理、情感分析和图像识别等功能，用于处理非结构化数据。它提供了一系列预构建的模型和 API，以及用于创建定制模型的工具，使 AI 功能轻松集成到现有系统中。

最后，如果为自定义任务训练模型，可能需要利用数据标签。从实际意义上讲，数据标签涉及使用有助于机器学习模型学习模式并准确执行特定任务的相关信息来注释或标签原始数据，例如文本、图像、视频或音频。

例如，在训练 NLP 模型进行情感分析时，人类注释者会用相应的情感标签文本样本，例如积极、消极或中性。同样，注释器在图像识别中标签图像中的对象或区域，以帮助模型学习正确检测和分类它们。在视频分析中，数据标签可能涉及标签对象、跟踪其运动或识别特定活动。最后，对于音频分析，标签可以包括转录语音、识别说话者或标签音频中的特定事件。

当然，这些只是众多技术中的一小部分。某些工具的选择在很大程度上取决于具体的数据项目和业务目标。

三 非结构化数据的最佳实践

了解和实施最佳实践可以帮助释放非结构化数据环境的真正潜力。接下来，让我们探索管理和利用非结构化数据的有效策略，使企业能够发现有价值的见解并推动明智的决策。

制定清晰的数据策略。定义组织的非结构化数据分析目标和要求。确定数据源、要执行的分析类型以及指导工作的预期结果。

构建数据架构。为了有效利用非结构化数据，需要分配资源来创建支持各种数据类型的存储、管理和分析的全面数据架构。强大的数据架构为高效处理、可扩展性以及与其他系统的无缝集成奠定了基础，因此招募经验丰富的数据架构师和其他数据团队成员来设计、实施和维护所述架构至关重要。

选择正确的工具和平台。完成上一步之后，必须根据组织的特定需求、数据类型和资源评估并选择适当的非结构化数据分析工具和平台。考虑解决方案的可扩展性、灵活性和集成能力。

开展数据治理。建立强大的数据治理政策和流程，以确保数据质量、安全性和合规性。实施数据编目、分类和元数据管理可以更轻松地访问和检索非结构化数据，从而实现更彻底的分析。

建立一支熟练的分析团队。必须组建一支具有数据科学、机器学习和领域知识专业知识的多学科团队，因为这样的团队可以有效地分析非结构化数据。必须提供培训和支持来发展他们的技能并确保他们跟上行业趋势。

培育数据驱动的文化。通过提高数据素养和强调数据驱动决策的重要性，可以在整个组织内鼓励数据驱动的思维方式。与相关利益相关者和部门分享从非结构化数据分析中获得的见解可以支持协作决策并培育数据驱动的文化。

试点和迭代。为了确保非结构化数据分析计划的可行性和有效性，最好从小规模试点项目开始。利用从这些试点中获得的知识来完善方法并扩大成功的项目，以实现持续的成功。

确保数据安全和隐私。实施强大的安全措施并遵守相关的数据保护法规，以保护非结构化数据的隐私和安全。必要时保持数据匿名或假名有助于维护隐私。与利益相关者保持数据处理实践的透明度也很重要。

测量和优化。通过跟踪相关指标和 KPI 定期评估非结构化数据分析工作的绩效和影响至关重要。这样做可以优化流程、工具和技术，从而最大限度地发挥非结构化数据的价值。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。

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