非結構化數據如何應用

① 如何處理非結構化數據

非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。

面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。

② 將非結構化數據轉化為結構化數據有哪些方法

非結構化數據轉化為結構化數據有以下幾個方法：
1. 傳統方法——樹
雖然絕大多數數據是非結構化格式的，但是結構化數據普遍存在於各類商業應用軟體和系統中，例如產品數據存儲，交易日誌，ERP和CRM 系統中都存在大量結構化數據，這些結構化數據仍應用著陳舊的數據技術處理，如基於規則的系統，決策樹等。這樣的方法需要人工進行特徵提取，操作繁瑣且需要耗費大量人力進行數據標簽。
非結構化數據，也就是通常使用的雜亂無章的文本數據。非結構化數據通常是不能用結構化數據的常規方法以傳統方式進行分析或處理的，所以這也成為AI領域一個常見的難題，要理解非結構化數據通常需要輸入整段文字，以識別其潛在的特徵，然後查看這些特徵是否出現在池中的其他文本中。因此，在處理此類任務時，深度學習以其出色的特徵提取能力一騎絕塵，於是所有人都開始想著把神經網路用在結構化數據上——建個全連接層，把每一列的內容作為輸入，再有一個確定好的標簽，就可以進行訓練和推理了。
2. 新型利器——深度學習
需要尋找結構化數據的語義，目前要解決的問題主要有：
①數據清洗。要在結構化數據 AI 應用上有所成果，首先需要解決人工數據清洗和准備的問題，找到極少或者沒有人為干預的自動化方法，才能使得這一應用可落地可拓展。
②異構數據。處理結構化數據的其中一大挑戰在於，結構化數據可能是異構的，同時組合了不同類型的數據結構，例如文本數據、定類數據、數字甚至圖像數據。其次，數據表有可能非常稀疏。想像一個 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 個可能值（例如製造商的類型，大小，價格等），行則有幾百萬行。由於只有一小部分列值的組合有意義，可以想像，這個表格可能的組合空間有多麼「空」。
③語義理解。找到這些結構化數據的語義特徵。處理結構化數據並不僅僅依賴於數據本身的特徵 (稀疏，異構，豐富的語義和領域知識），數據表集合 (列名，欄位類型，域和各種完整性約束等）可以解碼各數據塊之間的語義和可能存在的交互的重要信息。也就是說，存儲在資料庫表中的信息具有強大的底層結構，而現有的語言模型（例如 BERT）僅受過訓練以編碼自由格式的文本。
3. 結構化數據清洗
除了某些特定的需求外，經過預處理之後的結構化數據，應該滿足以下特點：
①所有值都是數字–機器學習演算法取決於所有數據都是數字；
②非數字值（在類別或文本列中的內容）需要替換為數字標識符；
③標識並清除具有無效值的記錄；
④識別並消除了無關的類別；
⑤所有記錄都需要使用相同的一致類別。

③ MongoDB挑戰傳統資料庫：非結構化資料庫的迭新不容小覷

相比甲骨文中國在中國市場的裁員風波，同為資料庫服務的MongoDB顯得更為樂觀。「MongoDB是中國開發者最喜歡用的一個資料庫。」MongoDB全球渠道及亞太區銷售高級副總裁Alan Chhabra帶著一點自信和驕傲在媒體面前宣稱。

中國企業的數字化轉型正進入關鍵期，在打造開放、高效、靈活、共享的雲計算基礎設施的同時，資料庫的更新換代也被提上了日程。

日前，非結構化資料庫平台提供商MongoDB在上海舉辦用戶大會，MongoDB全球渠道及亞太區銷售高級副總裁Alan Chhabra接受了億歐企業服務頻道的采訪， 並針對去年修改開源協議，在SSPL的不同許可機制下授權伺服器軟體的爭議以及其他疑問作出回應。

資料庫的本質是解決數據的存儲和管理問題。 Alan Chhabra表示，對企業發展具有戰略意義的資料庫正在催生巨大的市場。

在這些潛力頗大的資料庫中，市場上目前存在著的是關系型的傳統資料庫和以Mongo DB為代表的非關聯式新型資料庫。傳統資料庫比較典型的是甲骨文旗下的Oracle資料庫、IBM推出的大數據平台Hadoop和Stream Computing、微軟的SQL Server、SAP以及EMC Greenplum。 他們的主要差別在於資料庫的結構化和非結構化。

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫表示和存儲，表現為二維形式的數據，存儲和排列很有規律，這對查詢和修改等操作很有幫助，但擴展性和靈活性欠佳。 非結構化資料庫就是各種文檔、圖片、視頻/音頻等沒有固定結構的數據，一般直接整體進行存儲為二進制的數據格式。 目前涵蓋分布式資料庫、圖資料庫、流資料庫、時空資料庫和眾包資料庫等多個領域。

MongoDB是文檔型的非結構化新型資料庫，Alan Chhabra表示， 與傳統資料庫相比，更能滿足用戶數據存儲量大、計算靈活的需求。「在某些客戶某些案例上，我們已經取代了傳統資料庫，比如甲骨文。」

當前， 軟體對於商業模式的改變、開發人員地位的提高，以及企業向雲端遷移的趨勢 都讓數據服務公司的發展得到了助力。但從畢馬威會計事務所對首席信息官的調查結果來看， 88%的首席信息官認為他們未能從數字化戰略中充分獲益；82%的首席信息官認為其所在機構在利用技術推動業務發展方面並非「卓有成效」。 也就是說， 大多數公司的數字化戰略是以失敗告終的。

在此背景下，更加靈活、性能更加強大的新型資料庫在一些領域獲得了試驗田豐收，並且可以看到，隨著客戶數據需求的繁雜程度的日益增加，傳統資料庫也在自我革新，以迎頭趕上數據浪潮的大變革。

MongoDB成立於2007年，2017年在納斯達克上市。最初，MongoDB是一項面向技術愛好者的技術，如今已成為一項企業級的業務關鍵技術。通過不斷開發資料庫即服務（Database-as-a-Service）產品，積極擁抱雲計算，MongoDB在過去十年裡，為開發人員提供了處理數據的方法。正因如此，它也成了企業數字化轉型戰略的一個關鍵部分。

MongoDB提供的產品主要包括MongoDB雲服務MongoDB Atlas、MongoDB Mobile、MongoDB企業版和MongoDB Stitch等十餘個相關產品。Alan Chhabra表示，產品包括了 開源版、付費版和雲版。

2018 年 10 月，MongoDB宣布其開源許可證將從GNU AGPLv3切換到SSPL，新許可證將適用於新版本的MongoDB Community Server以及打過補丁的舊版本，這一舉動引發了行業熱議。基於GNU AGPLv3協議，企業可以將MongoDB作為公共服務但這需要企業開源自己的軟體或是獲得MongoDB的商業授權，事實卻是MongoDB發現許多企業正在違反協議「瘋狂試探」甚至已經違反協議。 SSPL（ Server Side Public License）顧名思義，要求使用者必須得到伺服器端公共許可證，這一協議會進一步約束商業公司使用MongoDB服務。

Alan Chhabra向億歐解釋， SSPL 針對的是提供MongoDB託管服務的雲服務廠商。 也就是說，如果不是雲服務廠商，沒有公然售賣MongoDB產品，而只是作為應用後台資料庫來使用的話，那麼無論你是電商、物聯網、金融、社交、 游戲 、移動應用等等，一概都不會有任何影響。 「MongoDB的宗旨還是為了始終支持並保護創新開放。」

但此開源協議的修改明顯帶來了市場用戶的「掉粉」，比如Linux 社區的接連「棄用」，以及AWS 、IBM、微軟推出了兼容MongoDB的相關產品來服務用戶。

資料庫開源的商業變現與創新形成的矛盾，目前似乎還尚未找到解決方案。

Alan Chhabra在大會上也透露了MongoDB的未來計劃， 即將基於智能運營數據平台和下一代基礎架構、文化、方法論和安全，推動原有系統的現代化、數據即服務、雲數據策略、業務敏捷性，進而幫助客戶實現以數據驅動的數字化轉型。

針對MongoDB在中國的發展情況， Alan Chhabra表示，公司將以創新立足，持續引領資料庫技術發展潮流，與合作夥伴攜手助力中國企業的數字化轉型。

MongoDB北亞區副總裁蘇玉龍認為：「中國是數據大國，而數據就是未來的石油。如何利用好數據，讓數據石油助力中國企業騰飛是MongoDB希望在中國達成的事情。隨著中國企業數字化轉型逐漸走向深入，MongoDB資料庫的價值得到不斷釋放。」

本文作者龔晨霞，微信Gcx847076575，歡迎關注企業服務和產業互聯網的朋友加微信交流。

④ 如何處理非結構化數據

非結構化數據 已經存在相當長一段時間了，它出現的時間比計算機誕生的時間還要早。像古埃及的象形文字(升體書)、流傳已久的各大宗教經文等等，都早在晶元出現以前就有了。而搜索引擎同樣也存在了相當長一段，雖然沒有印刷文字的歷史那麼久遠。不過，要說揭開保存在這些非結構化數據里的寶貴信息的秘密，就算是用現在已經非常成熟的搜索引擎，也還沒有得到什麼理想效果。為什麼會這樣呢?進去的是垃圾，出來的必是廢物(Garbage In, Garbage Out) 對搜索引擎而言，要解開非結構化數據中真正有用的東西，還缺乏一個重要的因素。為了讓大家容易理解這個欠缺的因素，這里引用一下IT界里的一句明言「Garbage In, Garbage Out」，簡稱GIGO，類似於「種瓜得瓜，種豆得豆」的意思，也就是說如果你輸入到計算機里的是一些亂七八糟的無用信息，那麼計算機輸出的結果也是無用的廢品，也代表了信息技術最難解決的問題之一，體現了對數據質量的要求。當我們用一個強大的搜索引擎來對基本上未經凈化、未經清洗、未經集成的文本數據進行搜索時，會出現什麼結果呢?就如上面的明言所示，搜索引擎最後返回給終端用戶的結果也是未經清洗和集成的。 為了使文本搜索變得真正有意義，在執行搜索操作之前，必須把需要對其進行搜索的文本進行集成。如果完成了集成的步驟，那麼你輸進去的就不再是「垃圾」，而出來的也就不再是「廢物」了。 互聯網對壘企業數據 在互聯網上搜索信息的時候，要進行數據清洗(data scrubbing)很難。試圖清洗和集成遍布在互聯網上的數據基本上是徒勞無益之舉，就跟要把整個太平洋的水倒出來的難度差不多。 但對於企業數據來說，又是另一回事了，原因有二。首先，涉及到企業數據的話，數據量就很有限了——相對於幾乎無限的互聯網數據而言。其二，和互聯網數據不同，幾乎所有的企業數據都是和企業的業務相關的。保守而言，互聯網上只有很小一部分數據是和任一企業的業務相關的，即使是像IBM這樣的規模龐大，經營業務繁雜的企業。 因此，集成企業的文本數據，或者說為了搜索和分析而對這些數據進行預處理，其實現的可能性就非常大。 1)客戶資料——與客戶溝通有關的數據 2)安全數據——與事故、檢修、維護、授權及其他安全相關的數據 3)合同數據——與企業具體的合同相關的數據 4)舉證數據——與訴訟過程相關的數據 5)法規數據——與敏感的企業事件和交易等相關的描述數據集成的好處 集成企業文本數據的重要好處之一就是，這些數據一旦被集成了，就可以輸入到資料庫被重復使用。

⑤ 什麼是非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。

計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。

非結構化數據的特點：

分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。

終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。

以上內容參考：

網路-非結構化數據

⑥ 如何處理非結構化數據

我認為這其中最大的一部分是來自於社交媒體的移動平台產生的數據和海量的電子郵件。據InformationWeek報道，英特爾估計到2015年，全球至少有25億人會頻繁使用互聯網，產生的數據量必將越來越多，我們需要更多的資源用於存儲和處理這些數據信息。這一觀點引發了數據分析師紛紛開始研究非結構化數據的潛力;例如，谷歌的阿維納什考希克就公開聲稱「非結構化數據的高潮將至。」 在此，我希望與您分享一些您可以用來處理非結構化數據的方法： 在雲計算在分發數據，只儲存更多的非結構化數據，希望您能利用先進的大數據分析與預測分析平台看到有用的數據模式。 開發更強大的分析引擎以便分析數據，其中大部分將在雲中實時進行。 將暗數據/暗社交和紫外數據轉化為可用的結構化數據信息，您能從中獲得見解，正如我曾經提及的分裂分析角度。 將盡可能多的數據合並為大型數據文件，奧巴馬團隊在2012年的選舉在所做的准備工作就是一個很好合並的例子，合並幾個不同的資料庫，可以使得數據分析和預測見解更容易。 清潔數據：這是假設非結構化數據是臟的，或者說是對目前的分析狀態沒有有用的。您可以清除重復的信息，確保實體命名的一致性，清空稀疏的數據集。考慮檢查Saleforce Data.com的關鍵社交數據，這關繫到客戶數據記錄到社交媒體帳戶和網上在線內容的帳戶。

⑦ 如何處理非結構化數據

非結構化數據 已經存在相當長一段時間了，它出現的時間比計算機誕生的時間還要早。像古埃及的象形文字(升體書)、流傳已久的各大宗教經文等等，都早在晶元出現以前就有了。而搜索引擎同樣也存在了相當長一段，雖然沒有印刷文字的歷史那麼久遠。不過，要說揭開保存在這些非結構化數據里的寶貴信息的秘密，就算是用現在已經非常成熟的搜索引擎，也還沒有得到什麼理想效果。為什麼會這樣呢?進去的是垃圾，出來的必是廢物(Garbage In, Garbage Out) 對搜索引擎而言，要解開非結構化數據中真正有用的東西，還缺乏一個重要的因素。為了讓大家容易理解這個欠缺的因素，這里引用一下IT界里的一句明言「Garbage In, Garbage Out」，簡稱GIGO，類似於「種瓜得瓜，種豆得豆」的意思，也就是說如果你輸入到計算機里的是一些亂七八糟的無用信息，那麼計算機輸出的結果也是無用的廢品，也代表了信息技術最難解決的問題之一，體現了對數據質量的要求。當我們用一個強大的搜索引擎來對基本上未經凈化、未經清洗、未經集成的文本數據進行搜索時，會出現什麼結果呢?就如上面的明言所示，搜索引擎最後返回給終端用戶的結果也是未經清洗和集成的。 為了使文本搜索變得真正有意義，在執行搜索操作之前，必須把需要對其進行搜索的文本進行集成。如果完成了集成的步驟，那麼你輸進去的就不再是「垃圾」，而出來的也就不再是「廢物」了。 互聯網對壘企業數據 在互聯網上搜索信息的時候，要進行數據清洗(data scrubbing)很難。試圖清洗和集成遍布在互聯網上的數據基本上是徒勞無益之舉，就跟要把整個太平洋的水倒出來的難度差不多。 但對於企業數據來說，又是另一回事了，原因有二。首先，涉及到企業數據的話，數據量就很有限了——相對於幾乎無限的互聯網數據而言。其二，和互聯網數據不同，幾乎所有的企業數據都是和企業的業務相關的。保守而言，互聯網上只有很小一部分數據是和任一企業的業務相關的，即使是像IBM這樣的規模龐大，經營業務繁雜的企業。 因此，集成企業的文本數據，或者說為了搜索和分析而對這些數據進行預處理，其實現的可能性就非常大。 1)客戶資料——與客戶溝通有關的數據 2)安全數據——與事故、檢修、維護、授權及其他安全相關的數據 3)合同數據——與企業具體的合同相關的數據 4)舉證數據——與訴訟過程相關的數據 5)法規數據——與敏感的企業事件和交易等相關的描述數據集成的好處 集成企業文本數據的重要好處之一就是，這些數據一旦被集成了，就可以輸入到資料庫被重復使用。換言之，只需要對企業文本數據進行一次集成，就可以被重復用於搜索和分析操作，不管重復利用多好次都沒問題。

⑧ 大家在非結構化數據的管理上都在使用哪些軟體啊

我們公司很多場景應用的XSKY星辰天合的XEDP 平台，他有多種應用介面。平台的塊存儲可以提供 RBD、SCSI、iSCSI、FC 標准介面，支持廣泛的虛擬化平台和資料庫應用，滿足雲基礎設施、資料庫以及開發測試等場景對 SAN 存儲的需求。

⑨ 「數據倉庫之父」談如何處理非結構化數據

毫無疑問，這是一個信息爆炸的時代。你的伺服器上充滿了各種各樣的數據。問題就提出來了，你如何處理那些非結構化數據？在本文中，讓「數據倉庫之父」 W.H.Inmon談談他自己的獨到見解。
雖說非結構化數據很難處理，但是它已經存在很久了，肯定比計算機的歷史還要久遠。不信的話，想想聖經，埃及象形文字，和卡馬河佛經這些骨灰級的東西，它們都是非結構化數據，它們的歷史可想而知了。這些非結構化數據絕對比那些矽片的出現的要早。搜索引擎雖然出現了一段時間，但也絕沒有印刷時代歷史悠久。即便現在的搜索引擎已經很完善了，但想隨心所欲的處理包含非結構化數據信息的時代還沒有到來，至少目前是這樣的。這是什麼原因造成的呢？
1、無用輸入，無用輸出 ：
只有實現非結構化數據到數據倉庫的抽取，搜索引擎才會釋放出非結構化數據的真正價值。實現非結構化數據的整合存在著困難，想想那些很早就提出來的信息技術難題：無用信息輸入，無用信息輸出（GIGO），就會知道即使功能再強大的搜索引擎，用來處理那些實質上未經提煉和整和的數據會得到什麼結果？搜索引擎的結果會告訴我們答案，返回給用戶的也將會是一些沒有提煉，無用的信息。
因此，在搜索之前，那些非結構化的文本數據需要被提煉整合。如果這個工作完成的話，就不會有無用信息的輸入，那麼將不會產生無用的輸出信息。
2、Internet數據和公司數據的差異 ：
通過搜索Internet來提煉數據收效甚微。通過Internet提煉和整合數據是白費力氣。試圖在Internet整合數據好比愚公移山，大海撈針。
但是公司數據就是另外一回事了，有以下兩個原因。第一，當提到公司數據，它的總量和類型是有限的，而Internet上的數據正好相反，無窮無盡。第二，不像Internet數據，公司數據幾乎和公司的事務相關。我可以很肯定的說，Internet上的數據上只有小部分的數據和公司的事務相關。
因此，整合公司文本數據，或者為了研究或者分析的目的而去整合，是非常可行的。
3、什麼樣的公司數據需要整合：
因此什麼樣的公司數據需要被整合呢？很明顯，有這么些類型的公司數據應該被整合，包括：
1．客戶數據——那些與客戶信息相關的數據
2．安全性數據——如意外事件，審查，修理，特約條款等等這些重要的事件
3．合同數據——與公司合同相關的數據
4．發現數據（Discovery data）——訴訟過程中的數據
5．順應性數據（Compliance data）——針對公司敏感事件和事務的描述
由此看出，公司數據限制很少，或者從理論上說，是沒有限制的。
4、數據整合的優勢：
整合公司文本數據的重大優點之一，就是一旦整合，它們就可以輸入到數據倉庫中，並且能重用。也就是說，公司文本數據只需要整合一次。整合之後，只要你願意，你可以多次研究和分析這些數據，可謂一勞永逸。
值得一提的是，在這公司文本數據整合後，就可以放入到數據倉庫中。一旦進入了數據倉庫，這些數據就能與結構數據結合到一起。
5、客戶信息分析 ：
舉個例子，如針對公司的客戶信息管理系統，就要分析客戶信息。通常會從客戶那裡收到e-mail。但是，一旦那些e-mail閱讀之後，通常就被放在一邊了。這些讀過的郵件將會存放到一個文件夾里，從此這些郵件就在那裡擱置著，與另外上千的e-mail堆放在一起。
問題是，當公司需要這些信息的時候，這些信息卻很難找到。當一些e-mail涉及到潛在的未來信息，就顯得更加重要了。
客戶瓊斯夫人案例分析
為了證明以上觀點，讓我們看看一個案例，這個案例的主角是一位叫瓊斯夫人的客戶。假設她上個月寫了一個e-mail來嚴厲批評公司的銷售人員，因為她的一個訂單被延誤了。而正好這個月，公司的另外銷售人員准備打電話給瓊斯夫人，請求下更多的訂單。這是時候，對於那個銷售人員來說，上個月的來自瓊斯夫人的e-mail重不重要呢？
答案當然是非常重要的。如果我們想給瓊斯夫人推銷更多的新產品，這個時候關於客戶最近的任何信息都是非常重要的，無論正面了解的信息，還是從瓊斯夫人那裡反饋的信息。因此，擺在我們公司面前的問題就是如何找到那些與客戶相關的e-mail？如何過濾掉那些不相關的e-mail？
這里說的例子，只是其中的一個，許多的例子都需要用到非結構文本數據，如果為公司文本數據設計一個專門的整合過程，將這些公司文本數據能存儲到一個數據倉庫里，查找、過濾信息就好辦多了。
註：數據無非包括結構化數據和非結構化數據。結構化數據可以很輕松的被導入到數據倉庫中，因為不管是3NF還是星型模型，它們在結構上都屬於結構化數據。而非結構化數據包括音頻、圖像、e-mail、電子表格、txt文本、文檔、報告等。

作者簡介

比爾•恩門（Bill Inmon），被稱為數據倉庫之父，最早的數據倉庫概念提出者，在資料庫技術管理與資料庫設計方面，擁有逾35年的經驗。他是「企業信息工廠」的合作創始人與「政府信息工廠」的創始人。