數字世界中生成的數據量每分鐘都在增加，大量數據被稱為“大數據”。 我們可以將數據分類為結構化，非結構化或半結構化。 結構化或半結構化的數據相對易于存儲，處理和分析。 但是，非結構化數據并非如此。 根據定義，它沒有預定義的結構，例如圖像，音頻文件和視頻記錄。

本文討論了處理各種維度的非結構化數據時面臨的挑戰。 作為示例，您將找到一系列幫助您入門的工具：數據庫工具，自動化測試工具，數據分析工具等。 了解這些工具將幫助您探索實體直接或間接與支持非結構化數據的技術配合使用的不同維度。

非結構化數據的數據分析—面臨的挑戰

使用非結構化數據時面臨著多個挑戰，即：

• 這種類型的數據是原始的和無組織的

• 很難確定數據是否相關

• 查找高質量數據非常棘手

• 搜索信息和索引是一個挑戰

• 需要更多處理

在涉及人工智能，機器智能等的現代技術出現之前，處理非結構化數據的數據分析非常棘手。 現在可以使用大數據工具來支持，提取，處理，存儲數據并從中獲取業務價值。

此外，本文還將提供項目可以使用的工具的示例。

非結構化數據的示例

這是一個令人困惑的事實：您是否知道互聯網上生成的80％的數據是非結構化數據？

不幸的是，事實并非如此，事實是仍然有大量數據尚未用于商業價值！ 令人擔憂的是，企業沒有從業務中獲取利益，而沒有從數據中提取解決方案。

但是，好消息是，技術正在以足夠快的速度發展，以幫助將非結構化數據解碼為現實！

那么，非結構化數據是什么樣的呢？這里有些例子：

• 豐富的媒體：例如，由圖像，音頻和視頻數據格式組成的天氣數據，空間分析數據等

• 物聯網數據：例如，傳感器數據，股票行情信息等

• 社交媒體生成的數據：例如，涉及用戶活動，情緒分析等的數據

讓我們以社交媒體帖子為例。您認為我們如何從生成的數據中獲取價值？我們可以問一些問題：

• 某個特定主題上有幾條趨勢？

• 喜歡/不喜歡多少帖子？

這種分析很簡單。但是，如果我們要分析以下方面：

• 對于Facebook —在評論部分，有多少人對某個熱門話題表現出積極的情緒？

• 對于Twitter-組織可以分析這些推文，以了解客戶對產品的滿意度。

在諸如上述的用例中，情感分析就成為了圖片。情感分析基于自然語言處理（NLP）和機器學習算法進行。它們有助于確定社交媒體帖子背后的情感，組織可以據此得出營銷策略，確定客戶滿意度等等。

因此，盡管處理這種類型的數據并非易事，但我們擁有先進的技術來幫助您導航和支持您的業務決策。根據檢索到的數據，組織現在可以提出建議，關聯，查找相似性等等。

在多維中存儲，處理和利用非結構化數據—工具演練

非結構化數據不能存儲在傳統的關系數據庫和數據倉庫中，因為它們不與行列類型的數據關聯。而且，它們占用大量的存儲空間。但是，有些工具（如下所述）可以在多個維度上支持非結構化數據：

• 大數據工具：例如，Hadoop可以存儲和處理不斷變化的復雜非結構化數據。

• NoSQL數據庫：例如，MongoDB是基于文檔的NoSQL數據庫類型，Redis是基于鍵值的NoSQL數據庫，而Neo4j是基于圖的。

• 數據湖：非結構化數據也存儲在數據湖中。在這里，數據被集成為其原始格式。 Google，Oracle和Teradata等公司提供數據湖存儲解決方案。

以下是一些流行的工具，可以對數據進行操作：

• Apache Flume可幫助將非結構化數據導入，聚合和移動到Hadoop HDFS中。例如，可以使用它檢索實時運行的數據流。

• StormStorm還支持將非結構化數據提取到Hadoop中。這個基于事件的系統基于螺栓和噴嘴的概念。

• Spark是將非結構化數據導入Hadoop的另一種選擇。

所有這些工具都提供了高可用性，可伸縮性和安全性，這對于組織而言至關重要。

另外，以下外部平臺可與非結構化數據無縫協作：

• 商業智能軟件：這些工具能夠分析，挖掘和報告，以幫助組織從非結構化數據中得出商業決策。例如，Zoho Analytics和YellowFin是可以幫助實現此目的的流行工具。

• 數據集成工具：這些工具通過將來自多個來源的非結構化數據進行組合，以進一步用于業務用例進行分析，從而更進一步。 SAP數據集成器，Hovo Data和Microsoft Azure是一些流行的工具。

• DataOps工具：當人員，流程和技術一起工作以在整個數據利用周期內向組織和運營機構提供有用的數據時，DataOps應運而生。例如，用于數據的IBM CloudPak幫助支持這些功能。

• 測試自動化工具：許多支持自動化測試活動的新時代工具也具有與支持非結構化數據的數據庫的集成功能。例如，TestProject工具與Teradata數據庫，Oracle數據庫，PostgreSQL數據庫等集成在一起。

結論

如今，大數據正以超快的速度增長。在數據類型中，由于涉及的復雜性，挖掘非結構化數據的價值是最大的挑戰之一。生成的非結構化數據構成了絕大多數數據，因此也不能忽略。非結構化數據對于所有組織和企業都至關重要-幫助做出明智的決策并分析數據。

但是，我們現在很幸運，技術不斷發展，可以幫助分析和利用非結構化數據，以發揮最大潛力，幫助企業邁向數據驅動的理想。 例如，高級分析和深度學習可以幫助識別內容，情緒等。 因此，企業已經開始使用他們的分析數據來幫助他們以探索，處理和利用這一寶貴資產的思維方式蓬勃發展。 因此，我們需要在所有可能的維度上繼續解碼非結構化數據！ 延長數據生命周期對于任何組織都至關重要，因此，我們需要擁抱充分利用這些寶貴數據。

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