非结构化数据如何应用

① 如何处理非结构化数据

非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。

面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。

② 将非结构化数据转化为结构化数据有哪些方法

非结构化数据转化为结构化数据有以下几个方法：
1. 传统方法——树
虽然绝大多数数据是非结构化格式的，但是结构化数据普遍存在于各类商业应用软件和系统中，例如产品数据存储，交易日志，ERP和CRM 系统中都存在大量结构化数据，这些结构化数据仍应用着陈旧的数据技术处理，如基于规则的系统，决策树等。这样的方法需要人工进行特征提取，操作繁琐且需要耗费大量人力进行数据标签。
非结构化数据，也就是通常使用的杂乱无章的文本数据。非结构化数据通常是不能用结构化数据的常规方法以传统方式进行分析或处理的，所以这也成为AI领域一个常见的难题，要理解非结构化数据通常需要输入整段文字，以识别其潜在的特征，然后查看这些特征是否出现在池中的其他文本中。因此，在处理此类任务时，深度学习以其出色的特征提取能力一骑绝尘，于是所有人都开始想着把神经网络用在结构化数据上——建个全连接层，把每一列的内容作为输入，再有一个确定好的标签，就可以进行训练和推理了。
2. 新型利器——深度学习
需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：
①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。
②异构数据。处理结构化数据的其中一大挑战在于，结构化数据可能是异构的，同时组合了不同类型的数据结构，例如文本数据、定类数据、数字甚至图像数据。其次，数据表有可能非常稀疏。想象一个 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 个可能值（例如制造商的类型，大小，价格等），行则有几百万行。由于只有一小部分列值的组合有意义，可以想象，这个表格可能的组合空间有多么“空”。
③语义理解。找到这些结构化数据的语义特征。处理结构化数据并不仅仅依赖于数据本身的特征 (稀疏，异构，丰富的语义和领域知识），数据表集合 (列名，字段类型，域和各种完整性约束等）可以解码各数据块之间的语义和可能存在的交互的重要信息。也就是说，存储在数据库表中的信息具有强大的底层结构，而现有的语言模型（例如 BERT）仅受过训练以编码自由格式的文本。
3. 结构化数据清洗
除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：
①所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字；
②非数字值（在类别或文本列中的内容）需要替换为数字标识符；
③标识并清除具有无效值的记录；
④识别并消除了无关的类别；
⑤所有记录都需要使用相同的一致类别。

③ MongoDB挑战传统数据库：非结构化数据库的迭新不容小觑

相比甲骨文中国在中国市场的裁员风波，同为数据库服务的MongoDB显得更为乐观。“MongoDB是中国开发者最喜欢用的一个数据库。”MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra带着一点自信和骄傲在媒体面前宣称。

中国企业的数字化转型正进入关键期，在打造开放、高效、灵活、共享的云计算基础设施的同时，数据库的更新换代也被提上了日程。

日前，非结构化数据库平台提供商MongoDB在上海举办用户大会，MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra接受了亿欧企业服务频道的采访， 并针对去年修改开源协议，在SSPL的不同许可机制下授权服务器软件的争议以及其他疑问作出回应。

数据库的本质是解决数据的存储和管理问题。 Alan Chhabra表示，对企业发展具有战略意义的数据库正在催生巨大的市场。

在这些潜力颇大的数据库中，市场上目前存在着的是关系型的传统数据库和以Mongo DB为代表的非关联式新型数据库。传统数据库比较典型的是甲骨文旗下的Oracle数据库、IBM推出的大数据平台Hadoop和Stream Computing、微软的SQL Server、SAP以及EMC Greenplum。 他们的主要差别在于数据库的结构化和非结构化。

结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据，存储和排列很有规律，这对查询和修改等操作很有帮助，但扩展性和灵活性欠佳。 非结构化数据库就是各种文档、图片、视频/音频等没有固定结构的数据，一般直接整体进行存储为二进制的数据格式。 目前涵盖分布式数据库、图数据库、流数据库、时空数据库和众包数据库等多个领域。

MongoDB是文档型的非结构化新型数据库，Alan Chhabra表示， 与传统数据库相比，更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。“在某些客户某些案例上，我们已经取代了传统数据库，比如甲骨文。”

当前， 软件对于商业模式的改变、开发人员地位的提高，以及企业向云端迁移的趋势 都让数据服务公司的发展得到了助力。但从毕马威会计事务所对首席信息官的调查结果来看， 88%的首席信息官认为他们未能从数字化战略中充分获益；82%的首席信息官认为其所在机构在利用技术推动业务发展方面并非“卓有成效”。 也就是说， 大多数公司的数字化战略是以失败告终的。

在此背景下，更加灵活、性能更加强大的新型数据库在一些领域获得了试验田丰收，并且可以看到，随着客户数据需求的繁杂程度的日益增加，传统数据库也在自我革新，以迎头赶上数据浪潮的大变革。

MongoDB成立于2007年，2017年在纳斯达克上市。最初，MongoDB是一项面向技术爱好者的技术，如今已成为一项企业级的业务关键技术。通过不断开发数据库即服务（Database-as-a-Service）产品，积极拥抱云计算，MongoDB在过去十年里，为开发人员提供了处理数据的方法。正因如此，它也成了企业数字化转型战略的一个关键部分。

MongoDB提供的产品主要包括MongoDB云服务MongoDB Atlas、MongoDB Mobile、MongoDB企业版和MongoDB Stitch等十余个相关产品。Alan Chhabra表示，产品包括了 开源版、付费版和云版。

2018 年 10 月，MongoDB宣布其开源许可证将从GNU AGPLv3切换到SSPL，新许可证将适用于新版本的MongoDB Community Server以及打过补丁的旧版本，这一举动引发了行业热议。基于GNU AGPLv3协议，企业可以将MongoDB作为公共服务但这需要企业开源自己的软件或是获得MongoDB的商业授权，事实却是MongoDB发现许多企业正在违反协议“疯狂试探”甚至已经违反协议。 SSPL（ Server Side Public License）顾名思义，要求使用者必须得到服务器端公共许可证，这一协议会进一步约束商业公司使用MongoDB服务。

Alan Chhabra向亿欧解释， SSPL 针对的是提供MongoDB托管服务的云服务厂商。 也就是说，如果不是云服务厂商，没有公然售卖MongoDB产品，而只是作为应用后台数据库来使用的话，那么无论你是电商、物联网、金融、社交、 游戏 、移动应用等等，一概都不会有任何影响。 “MongoDB的宗旨还是为了始终支持并保护创新开放。”

但此开源协议的修改明显带来了市场用户的“掉粉”，比如Linux 社区的接连“弃用”，以及AWS 、IBM、微软推出了兼容MongoDB的相关产品来服务用户。

数据库开源的商业变现与创新形成的矛盾，目前似乎还尚未找到解决方案。

Alan Chhabra在大会上也透露了MongoDB的未来计划， 即将基于智能运营数据平台和下一代基础架构、文化、方法论和安全，推动原有系统的现代化、数据即服务、云数据策略、业务敏捷性，进而帮助客户实现以数据驱动的数字化转型。

针对MongoDB在中国的发展情况， Alan Chhabra表示，公司将以创新立足，持续引领数据库技术发展潮流，与合作伙伴携手助力中国企业的数字化转型。

MongoDB北亚区副总裁苏玉龙认为：“中国是数据大国，而数据就是未来的石油。如何利用好数据，让数据石油助力中国企业腾飞是MongoDB希望在中国达成的事情。随着中国企业数字化转型逐渐走向深入，MongoDB数据库的价值得到不断释放。”

本文作者龚晨霞，微信Gcx847076575，欢迎关注企业服务和产业互联网的朋友加微信交流。

④ 如何处理非结构化数据

非结构化数据 已经存在相当长一段时间了，它出现的时间比计算机诞生的时间还要早。像古埃及的象形文字(升体书)、流传已久的各大宗教经文等等，都早在芯片出现以前就有了。而搜索引擎同样也存在了相当长一段，虽然没有印刷文字的历史那么久远。不过，要说揭开保存在这些非结构化数据里的宝贵信息的秘密，就算是用现在已经非常成熟的搜索引擎，也还没有得到什么理想效果。为什么会这样呢?进去的是垃圾，出来的必是废物(Garbage In, Garbage Out) 对搜索引擎而言，要解开非结构化数据中真正有用的东西，还缺乏一个重要的因素。为了让大家容易理解这个欠缺的因素，这里引用一下IT界里的一句明言“Garbage In, Garbage Out”，简称GIGO，类似于“种瓜得瓜，种豆得豆”的意思，也就是说如果你输入到计算机里的是一些乱七八糟的无用信息，那么计算机输出的结果也是无用的废品，也代表了信息技术最难解决的问题之一，体现了对数据质量的要求。当我们用一个强大的搜索引擎来对基本上未经净化、未经清洗、未经集成的文本数据进行搜索时，会出现什么结果呢?就如上面的明言所示，搜索引擎最后返回给终端用户的结果也是未经清洗和集成的。 为了使文本搜索变得真正有意义，在执行搜索操作之前，必须把需要对其进行搜索的文本进行集成。如果完成了集成的步骤，那么你输进去的就不再是“垃圾”，而出来的也就不再是“废物”了。 互联网对垒企业数据 在互联网上搜索信息的时候，要进行数据清洗(data scrubbing)很难。试图清洗和集成遍布在互联网上的数据基本上是徒劳无益之举，就跟要把整个太平洋的水倒出来的难度差不多。 但对于企业数据来说，又是另一回事了，原因有二。首先，涉及到企业数据的话，数据量就很有限了——相对于几乎无限的互联网数据而言。其二，和互联网数据不同，几乎所有的企业数据都是和企业的业务相关的。保守而言，互联网上只有很小一部分数据是和任一企业的业务相关的，即使是像IBM这样的规模庞大，经营业务繁杂的企业。 因此，集成企业的文本数据，或者说为了搜索和分析而对这些数据进行预处理，其实现的可能性就非常大。 1)客户资料——与客户沟通有关的数据 2)安全数据——与事故、检修、维护、授权及其他安全相关的数据 3)合同数据——与企业具体的合同相关的数据 4)举证数据——与诉讼过程相关的数据 5)法规数据——与敏感的企业事件和交易等相关的描述数据集成的好处 集成企业文本数据的重要好处之一就是，这些数据一旦被集成了，就可以输入到数据库被重复使用。

⑤ 什么是非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。

非结构化数据的特点：

分析数据不需要一个专业性很强的数学家或数据科学团队，公司也不需要专门聘请IT精英去做。真正的分析发生在用户决策阶段，即管理一个特殊产品细分市场的部门经理，可能是负责寻找最优活动方案的市场营销者，也可能是负责预测客户群体需求的总经理。

终端用户有能力、也有权利和动机去改善商业实践，并且视觉文本分析工具可以帮助他们快速识别最相关的问题，及时采取行动，而这都不需要依靠数据科学家。

以上内容参考：

网络-非结构化数据

⑥ 如何处理非结构化数据

我认为这其中最大的一部分是来自于社交媒体的移动平台产生的数据和海量的电子邮件。据InformationWeek报道，英特尔估计到2015年，全球至少有25亿人会频繁使用互联网，产生的数据量必将越来越多，我们需要更多的资源用于存储和处理这些数据信息。这一观点引发了数据分析师纷纷开始研究非结构化数据的潜力;例如，谷歌的阿维纳什考希克就公开声称“非结构化数据的高潮将至。” 在此，我希望与您分享一些您可以用来处理非结构化数据的方法： 在云计算在分发数据，只储存更多的非结构化数据，希望您能利用先进的大数据分析与预测分析平台看到有用的数据模式。 开发更强大的分析引擎以便分析数据，其中大部分将在云中实时进行。 将暗数据/暗社交和紫外数据转化为可用的结构化数据信息，您能从中获得见解，正如我曾经提及的分裂分析角度。 将尽可能多的数据合并为大型数据文件，奥巴马团队在2012年的选举在所做的准备工作就是一个很好合并的例子，合并几个不同的数据库，可以使得数据分析和预测见解更容易。 清洁数据：这是假设非结构化数据是脏的，或者说是对目前的分析状态没有有用的。您可以清除重复的信息，确保实体命名的一致性，清空稀疏的数据集。考虑检查Saleforce Data.com的关键社交数据，这关系到客户数据记录到社交媒体帐户和网上在线内容的帐户。

⑦ 如何处理非结构化数据

非结构化数据 已经存在相当长一段时间了，它出现的时间比计算机诞生的时间还要早。像古埃及的象形文字(升体书)、流传已久的各大宗教经文等等，都早在芯片出现以前就有了。而搜索引擎同样也存在了相当长一段，虽然没有印刷文字的历史那么久远。不过，要说揭开保存在这些非结构化数据里的宝贵信息的秘密，就算是用现在已经非常成熟的搜索引擎，也还没有得到什么理想效果。为什么会这样呢?进去的是垃圾，出来的必是废物(Garbage In, Garbage Out) 对搜索引擎而言，要解开非结构化数据中真正有用的东西，还缺乏一个重要的因素。为了让大家容易理解这个欠缺的因素，这里引用一下IT界里的一句明言“Garbage In, Garbage Out”，简称GIGO，类似于“种瓜得瓜，种豆得豆”的意思，也就是说如果你输入到计算机里的是一些乱七八糟的无用信息，那么计算机输出的结果也是无用的废品，也代表了信息技术最难解决的问题之一，体现了对数据质量的要求。当我们用一个强大的搜索引擎来对基本上未经净化、未经清洗、未经集成的文本数据进行搜索时，会出现什么结果呢?就如上面的明言所示，搜索引擎最后返回给终端用户的结果也是未经清洗和集成的。 为了使文本搜索变得真正有意义，在执行搜索操作之前，必须把需要对其进行搜索的文本进行集成。如果完成了集成的步骤，那么你输进去的就不再是“垃圾”，而出来的也就不再是“废物”了。 互联网对垒企业数据 在互联网上搜索信息的时候，要进行数据清洗(data scrubbing)很难。试图清洗和集成遍布在互联网上的数据基本上是徒劳无益之举，就跟要把整个太平洋的水倒出来的难度差不多。 但对于企业数据来说，又是另一回事了，原因有二。首先，涉及到企业数据的话，数据量就很有限了——相对于几乎无限的互联网数据而言。其二，和互联网数据不同，几乎所有的企业数据都是和企业的业务相关的。保守而言，互联网上只有很小一部分数据是和任一企业的业务相关的，即使是像IBM这样的规模庞大，经营业务繁杂的企业。 因此，集成企业的文本数据，或者说为了搜索和分析而对这些数据进行预处理，其实现的可能性就非常大。 1)客户资料——与客户沟通有关的数据 2)安全数据——与事故、检修、维护、授权及其他安全相关的数据 3)合同数据——与企业具体的合同相关的数据 4)举证数据——与诉讼过程相关的数据 5)法规数据——与敏感的企业事件和交易等相关的描述数据集成的好处 集成企业文本数据的重要好处之一就是，这些数据一旦被集成了，就可以输入到数据库被重复使用。换言之，只需要对企业文本数据进行一次集成，就可以被重复用于搜索和分析操作，不管重复利用多好次都没问题。

⑧ 大家在非结构化数据的管理上都在使用哪些软件啊

我们公司很多场景应用的XSKY星辰天合的XEDP 平台，他有多种应用接口。平台的块存储可以提供 RBD、SCSI、iSCSI、FC 标准接口，支持广泛的虚拟化平台和数据库应用，满足云基础设施、数据库以及开发测试等场景对 SAN 存储的需求。

⑨ “数据仓库之父”谈如何处理非结构化数据

毫无疑问，这是一个信息爆炸的时代。你的服务器上充满了各种各样的数据。问题就提出来了，你如何处理那些非结构化数据？在本文中，让“数据仓库之父” W.H.Inmon谈谈他自己的独到见解。
虽说非结构化数据很难处理，但是它已经存在很久了，肯定比计算机的历史还要久远。不信的话，想想圣经，埃及象形文字，和卡马河佛经这些骨灰级的东西，它们都是非结构化数据，它们的历史可想而知了。这些非结构化数据绝对比那些硅片的出现的要早。搜索引擎虽然出现了一段时间，但也绝没有印刷时代历史悠久。即便现在的搜索引擎已经很完善了，但想随心所欲的处理包含非结构化数据信息的时代还没有到来，至少目前是这样的。这是什么原因造成的呢？
1、无用输入，无用输出 ：
只有实现非结构化数据到数据仓库的抽取，搜索引擎才会释放出非结构化数据的真正价值。实现非结构化数据的整合存在着困难，想想那些很早就提出来的信息技术难题：无用信息输入，无用信息输出（GIGO），就会知道即使功能再强大的搜索引擎，用来处理那些实质上未经提炼和整和的数据会得到什么结果？搜索引擎的结果会告诉我们答案，返回给用户的也将会是一些没有提炼，无用的信息。
因此，在搜索之前，那些非结构化的文本数据需要被提炼整合。如果这个工作完成的话，就不会有无用信息的输入，那么将不会产生无用的输出信息。
2、Internet数据和公司数据的差异 ：
通过搜索Internet来提炼数据收效甚微。通过Internet提炼和整合数据是白费力气。试图在Internet整合数据好比愚公移山，大海捞针。
但是公司数据就是另外一回事了，有以下两个原因。第一，当提到公司数据，它的总量和类型是有限的，而Internet上的数据正好相反，无穷无尽。第二，不像Internet数据，公司数据几乎和公司的事务相关。我可以很肯定的说，Internet上的数据上只有小部分的数据和公司的事务相关。
因此，整合公司文本数据，或者为了研究或者分析的目的而去整合，是非常可行的。
3、什么样的公司数据需要整合：
因此什么样的公司数据需要被整合呢？很明显，有这么些类型的公司数据应该被整合，包括：
1．客户数据——那些与客户信息相关的数据
2．安全性数据——如意外事件，审查，修理，特约条款等等这些重要的事件
3．合同数据——与公司合同相关的数据
4．发现数据（Discovery data）——诉讼过程中的数据
5．顺应性数据（Compliance data）——针对公司敏感事件和事务的描述
由此看出，公司数据限制很少，或者从理论上说，是没有限制的。
4、数据整合的优势：
整合公司文本数据的重大优点之一，就是一旦整合，它们就可以输入到数据仓库中，并且能重用。也就是说，公司文本数据只需要整合一次。整合之后，只要你愿意，你可以多次研究和分析这些数据，可谓一劳永逸。
值得一提的是，在这公司文本数据整合后，就可以放入到数据仓库中。一旦进入了数据仓库，这些数据就能与结构数据结合到一起。
5、客户信息分析 ：
举个例子，如针对公司的客户信息管理系统，就要分析客户信息。通常会从客户那里收到e-mail。但是，一旦那些e-mail阅读之后，通常就被放在一边了。这些读过的邮件将会存放到一个文件夹里，从此这些邮件就在那里搁置着，与另外上千的e-mail堆放在一起。
问题是，当公司需要这些信息的时候，这些信息却很难找到。当一些e-mail涉及到潜在的未来信息，就显得更加重要了。
客户琼斯夫人案例分析
为了证明以上观点，让我们看看一个案例，这个案例的主角是一位叫琼斯夫人的客户。假设她上个月写了一个e-mail来严厉批评公司的销售人员，因为她的一个订单被延误了。而正好这个月，公司的另外销售人员准备打电话给琼斯夫人，请求下更多的订单。这是时候，对于那个销售人员来说，上个月的来自琼斯夫人的e-mail重不重要呢？
答案当然是非常重要的。如果我们想给琼斯夫人推销更多的新产品，这个时候关于客户最近的任何信息都是非常重要的，无论正面了解的信息，还是从琼斯夫人那里反馈的信息。因此，摆在我们公司面前的问题就是如何找到那些与客户相关的e-mail？如何过滤掉那些不相关的e-mail？
这里说的例子，只是其中的一个，许多的例子都需要用到非结构文本数据，如果为公司文本数据设计一个专门的整合过程，将这些公司文本数据能存储到一个数据仓库里，查找、过滤信息就好办多了。
注：数据无非包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据可以很轻松的被导入到数据仓库中，因为不管是3NF还是星型模型，它们在结构上都属于结构化数据。而非结构化数据包括音频、图像、e-mail、电子表格、txt文本、文档、报告等。

作者简介

比尔•恩门（Bill Inmon），被称为数据仓库之父，最早的数据仓库概念提出者，在数据库技术管理与数据库设计方面，拥有逾35年的经验。他是“企业信息工厂”的合作创始人与“政府信息工厂”的创始人。