如何管理和應用非結構化資料：示例、工具、技術和最佳實踐

來源：資料驅動智慧

在當今資料驅動的世界中，組織積累了大量資訊，可以釋放重要的見解併為決策提供資訊。這個數字寶庫中有 80% 是非結構化資料，缺乏預定義的格式或組織，這一比例令人震驚。想象一下，到 2022 年，使用者每分鐘傳送 2.314 億封電子郵件、上傳 500 小時的 YouTube 影片並在 Instagram 上分享 6.6 萬張照片。當然，利用這個巨大的非結構化資料池可以為企業提供大量機會來更好地瞭解其客戶、市場和運營，最終推動增長和成功。

本文深入探討非結構化資料領域，強調其重要性，並提供實用指導，幫助從這一經常被忽視的資源中提取有價值的見解。我們將討論不同的資料型別、儲存和管理選項，以及用於非結構化資料分析的各種技術和工具。透過全面瞭解這些方面，可以利用非結構化資料的真正潛力並將其轉化為戰略資產。

一 什麼是非結構化資料

1. 非結構化資料定義

非結構化資料是指任何不具有預定義結構或組織的資料。與資料庫中組織成整齊的行和列的結構化資料不同，非結構化資料是未排序的龐大資訊集合。它可以有不同的形式，例如文字文件、電子郵件、影像、影片、社交媒體帖子、感測器資料等。

想象一下一張雜亂的桌子上堆滿了手寫筆記、印刷文章、圖畫和照片。這些混亂的資訊類似於非結構化資料。它內容豐富，但如果不先進行排序和分類，就無法立即使用或搜尋。

2.非結構化資料型別

非結構化資料大致可以分為兩類：

• 人類生成的非結構化資料，包括人們建立的各種形式的內容，例如文字文件、電子郵件、社交媒體帖子、影像和影片；和

• 另一方面，機器生成的非結構化資料是由裝置和感測器生成的，包括日誌檔案、GPS 資料、物聯網 (IoT)輸出和其他遙測資訊。

無論是人類還是機器生成的非結構化資料都難以處理，因為它通常需要先進的技術和工具來提取有意義的見解。然而，儘管存在這些挑戰，它仍然是一種寶貴的資源，如果分析得當，可以為企業提供獨特的見解和競爭優勢。

3.非結構化資料示例和格式

許多非結構化資料型別和格式在其儲存的內容和儲存資訊的方式方面差異很大。讓我們探討一些示例，以更好地理解非結構化資料的概念。

文字文件。可能會遇到文字文件形式的非結構化資料，這些資料可以是純文字檔案 (.txt)、Microsoft Word 文件（.doc、.docx）、PDF 檔案 (.pdf)、HTML 檔案 (.html) 等文書處理格式。它們主要包含書面內容，可能包括文字、表格和影像等元素。

電子郵件。作為電子通訊的一種形式，電子郵件通常包含非結構化文字資料和各種檔案附件，例如影像、文件或電子表格。

圖片。影像檔案有多種格式，例如 JPEG（.jpg、.jpeg）、PNG（.png）、GIF（.gif）、TIFF（.tiff）等。這些檔案儲存視覺資訊，需要計算機視覺等專門技術來分析和提取資料。

音訊檔案。音訊資料通常以 MP3 (.mp3)、WAV (.wav) 和 FLAC (.flac) 等格式呈現。這些檔案包含聲音資訊，需要音訊處理技術來提取有意義的見解。

影片檔案。影片資料採用流行的格式，例如 MP4 (.mp4)、AVI (.avi)、MOV (.mov) 等。分析影片需要結合計算機視覺和音訊處理技術，因為它們包含視覺和聽覺資訊。

日誌檔案。日誌檔案由各種系統或應用程式生成，通常包含非結構化文字資料，可以深入瞭解系統效能、安全性和使用者行為。

感測器資料。來自可穿戴裝置、工業裝置和其他物聯網裝置中嵌入的感測器的資訊也可以是非結構化的，包括溫度讀數、GPS 座標等。

社交媒體帖子。來自 Twitter、Facebook 或訊息應用程式等社交媒體平臺的資料包含文字、影像和其他沒有預定義結構的多媒體內容。

這些只是非結構化資料格式的幾個示例。隨著資料世界的發展，可能會出現更多格式，並且現有格式可能會進行調整以適應新的非結構化資料型別。

4.非結構化資料和大資料

非結構化資料和大資料是相關的概念，但它們並不相同。非結構化資料是指缺乏預定義格式或組織的資訊。相比之下，大資料是指使用傳統資料管理工具難以處理、儲存和分析的大量結構化和非結構化資料。

區別在於，非結構化資料是大資料中的一種資料型別，而大資料是涵蓋各種資料型別的總體術語，包括結構化和半結構化資料。

因此，我們要明確區分屬於大資料世界的所有型別的資訊。

非結構化資料、半結構化資料、結構化資料

結構化、非結構化和半結構化資料具有不同的屬性，使它們彼此區分開來。

結構化資料採用表、行和列的格式，遵循具有特定資料型別、關係和規則的明確定義的固定模式。固定模式意味著資料的結構和組織是預先確定的且一致的。它通常儲存在關聯式資料庫管理系統（DBMS）中，例如SQL Server、Oracle和MySQL，並由資料分析師和資料庫管理員管理。結構化資料的分析通常使用 SQL 查詢和資料探勘技術來完成。

非結構化資料是不可預測的，並且沒有固定的模式，這使得分析更具挑戰性。如果沒有固定的模式，資料的結構和組織可能會有所不同。它包括文字、影像、音訊和影片等多種格式。檔案系統、資料湖和大資料處理框架（例如 Hadoop 和 Spark）通常用於管理和分析非結構化資料。

半結構化資料介於結構化資料和非結構化資料之間，具有鬆散的模式，可以適應不同的格式和不斷變化的需求。鬆散的模式允許一定的資料結構靈活性，同時保持一般的組織。常見格式包括 XML、JSON 和 CSV。半結構化資料通常遵循分層或圖形資料模型儲存在 NoSQL 資料庫中，例如 MongoDB、Cassandra 和 Couchbase。

二 如何管理非結構化資料

有效儲存和管理非結構化資料對於希望充分發揮非結構化資料潛力的組織至關重要。有幾個關鍵的考慮因素和方法可以確保對這一寶貴資源的最佳管理。

1.非結構化資料收集

由於資訊數量龐大、種類繁多且複雜，非結構化資料收集帶來了獨特的挑戰。該過程需要從不同來源提取資料，通常是透過 API。為了快速收集大量資訊，可能需要使用各種資料攝取工具和ELT（提取、載入、轉換）流程。

應用程式程式設計介面( API ) 支援不同軟體應用程式之間的互動，並允許從各種來源（例如社交媒體平臺、新聞網站和其他線上服務）無縫提取資料。

例如，開發人員可以使用Baidu API訪問和收集 Baidu 平臺上的公共推文、使用者個人資料和其他資料。

資料攝取工具是設計用於從各種來源收集、匯入和處理資料到中央資料儲存系統或儲存庫的軟體應用程式或服務。

• Apache NiFi是一種開源資料整合工具，可自動在系統之間移動和轉換資料，提供基於 Web 的介面來設計、控制和監控資料流。

• Logstash是一個伺服器端資料處理管道，可以實時從多個源獲取資料、進行轉換並將其傳送到各種輸出目的地，例如 Elasticsearch 或檔案儲存。

收集非結構化資料後，下一步就是有效地儲存和處理這些資料。這需要組織投資先進的解決方案來處理非結構化資料固有的複雜性和數量。

2.非結構化資料儲存

複雜性、異構性和大量非結構化資料也需要專門的儲存解決方案。與結構化資料不同，不能僅將其儲存在 SQL 資料庫中。系統必須配備以下元件來儲存非結構化資料。

• 可擴充套件性。非結構化資料有呈指數級增長的潛力。儲存解決方案必須具有水平擴充套件（新增更多機器）和垂直擴充套件（向現有機器新增更多資源）的能力，以滿足不斷擴充套件的儲存需求。

• 靈活性。由於非結構化資料可以具有可變的格式和大小，因此儲存解決方案需要具有足夠的適應性，以適應不同的資料型別，並在資料格式發生變化時進行調整。

• 有效訪問和檢索資訊。為了實現這一目標，儲存解決方案應提供低延遲訪問、高吞吐量，並支援多種資料檢索方法，例如搜尋、查詢或過濾。這確保了快速有效地訪問和檢索資料。

• 資料的永續性和可用性。非結構化資料儲存解決方案必須確保資料永續性（防止資料丟失）和可用性（確保資料在需要時可訪問）。這就是為什麼必須有某種資料複製、備份策略和故障轉移機制。

• 資料安全和隱私。儲存解決方案必須提供強大的安全措施，例如加密、訪問控制和資料脫敏，以保護敏感資訊。這些強大的安全措施可確保資料始終安全且私密。

有幾種廣泛使用的非結構化資料儲存解決方案，例如資料湖（例如，Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob Storage）、NoSQL 資料庫（例如，MongoDB、Cassandra）和大資料處理框架（例如，Hadoop、Apache Spark）。此外，現代雲資料倉儲和資料湖屋可能是達到相同目的的不錯選擇。

資料湖提供了一種靈活且經濟高效的方法來管理和儲存非結構化資料，確保高耐用性和可用性。它們可以以其本機格式儲存大量原始資料，使組織能夠執行大資料分析，同時提供資料轉換以及與各種工具和平臺整合的選項。

• Amazon S3作為資料湖儲存平臺，使組織能夠儲存、分析和管理大資料工作負載，包括備份和歸檔。它提供低延遲訪問、幾乎無限的儲存以及與第三方工具和其他 AWS 服務的各種整合選項。

• 谷歌雲端儲存也可以用作資料湖系統。它允許組織在 Google Cloud Platform 基礎設施上儲存和訪問資料。它提供全域性邊緣快取、多個儲存類別、根據需求自動擴充套件以及易於使用的RESTful API以實現高效的資料訪問。

• Microsoft Azure Blob Storage專為大規模分析工作負載而設計，是一種可擴充套件的雲端儲存服務，特別適合非結構化資料，包括文字和二進位制資料。它提供對資料的低延遲訪問，並與其他 Azure 服務（例如 Azure Databricks和 Azure Synapse Analytics）整合，以進行高階處理和分析。該服務還支援Azure CDN（內容交付網路）和異地冗餘儲存等功能，有助於最佳化其效能。

NoSQL資料庫在處理非結構化資料時也很有用：它們為不同的資訊格式提供靈活且可擴充套件的儲存選項，從而實現高效的查詢和檢索。

• MongoDB是一種常用的開源 NoSQL 資料庫，它以靈活的類似 JSON 的格式儲存和管理大量非結構化資料。它具有水平可擴充套件性和豐富的查詢語言，簡化了資料操作。

• Apache Cassandra是一種 NoSQL 資料庫，以其高可擴充套件性和分散式而聞名，用於處理多個商用伺服器上的大量非結構化資料。它提供高可用性、可調一致性以及 CQL（Cassandra 查詢語言）中強大的查詢語言。

大資料處理框架

由於非結構化資料的複雜性和資料量，處理非結構化資料的計算量可能很大。為了應對這一挑戰，可以使用解決方案將巨大的工作負載分佈到多個叢集上。利用這些分散式計算系統，可以有效地處理和管理非結構化資料，最終增強公司的決策能力。

下面介紹的大資料處理框架可以管理大量非結構化資料，提供計算機叢集上的分散式處理能力。

• Apache Hadoop是一個開源分散式處理框架，可以在叢集上分析和儲存大量非結構化資料。Hadoop 生態系統還擁有各種工具和庫來管理大型資料集。然而，與其他解決方案相比，它可能需要更多的努力來學習。

• Apache Spark是一種高速、多功能的叢集計算框架。它支援大型非結構化資料集的近實時處理。此外，它還提供多種語言的高階API、記憶體處理功能以及與多個儲存系統的輕鬆整合。

3.非結構化資料搜尋

瀏覽大量非結構化資料需要先進的搜尋功能來有效地定位相關資訊。專門的搜尋和分析引擎透過提供專為處理非結構化資料而定製的索引、搜尋和分析功能來滿足這一需求。這些工具可幫助組織提取有價值的見解、發現隱藏的模式並根據非結構化資料做出明智的決策。

以下工具經過專門設計，旨在應對非結構化資料搜尋和分析的獨特挑戰。

• Elasticsearch是一個實時分散式搜尋和分析引擎，能夠水平擴充套件、複雜查詢以及對非結構化資料強大的全文搜尋能力。它基於 Apache Lucene 構建，與大量其他資料處理工具整合，並提供用於高效資料訪問的 RESTful API。

• Apache Solr是一個基於 Apache Lucene 構建的開源搜尋平臺，提供強大的全文搜尋、分面搜尋和非結構化資料的高階分析功能。它支援分散式搜尋和索引（路由），並且可以輕鬆地與 Hadoop 等大資料處理框架整合。

如果需要更高階的非結構化資料分析，可以關注不同的機器學習技術。

4.非結構化資料分析

對音訊、影像、文字和影片等不同資料型別的正確分析和解釋需要使用先進技術——機器學習和人工智慧。機器學習驅動的技術，包括自然語言處理 (NLP)、音訊分析和影像識別，對於發現隱藏的知識和見解至關重要。

自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個子領域，是一種促進計算機理解、解釋和生成人類語言的技術。它主要用於分析基於文字的非結構化資料，例如電子郵件、社交媒體帖子和客戶評論。

文字分類是 NLP 的核心技術，它簡化了文字組織和分類，以便於理解和使用。該技術可以實現標籤重要性或識別反饋中的負面評論等任務。情感分析是一種常見的文字分類應用程式，根據作者的感受、判斷或意見對文字進行分類。這使得品牌能夠了解受眾的看法、確定客戶服務任務的優先順序並確定行業趨勢。

另一種處理非結構化文字資料的 NLP 方法是資訊提取 (IE)。IE 檢索預定義資訊，例如姓名、事件日期或電話號碼，並將其組織到資料庫中。IE是智慧文件處理的重要組成部分，它利用 NLP 和計算機視覺自動從各種文件中提取資料，對其進行分類，並將其轉換為標準化的輸出格式。

影像識別識別影像中的物體、人物和場景。它對於分析照片和插圖等視覺資料非常有用。物件檢測等影像識別技術使組織能夠識別使用者生成的內容、分析產品影像並從掃描文件中提取文字以進行進一步分析。

影片分析涉及從影片資料中提取重要資訊，例如識別鏡頭中的模式、物件或活動。該技術可用於多種用途，包括安全和監控、客戶行為分析以及製造質量控制。運動檢測、物件跟蹤和活動識別等技術使組織能夠深入瞭解其運營、客戶和潛在威脅。

音訊分析工具可以處理和分析音訊資料，包括錄音、音樂和環境聲音，以提取有用的資訊或識別模式。音訊分析技術，例如語音識別、情緒檢測和說話人識別，廣泛應用於娛樂（內容生成、音樂推薦）、客戶服務（呼叫中心分析、語音助理）和安全（語音生物識別、聲學事件）等多個行業。檢測）。

如果資料專案需要構建自定義 ML 模型，可以選擇特定於任務的平臺來幫助有效地從非結構化資料中發現模式、趨勢和關係。相當多的機器學習和人工智慧平臺提供了處理和分析文字、音訊和影像等各種非結構化資料型別的功能，可用於構建和部署人工智慧模型。例如，可以使用下面列出的模型構建或訓練自己的 ML 模型。然而，他們需要有一個資料科學團隊來根據資料訓練模型。

• TensorFlow是一個開源機器學習框架，可容納許多機器和深度學習演算法。它能夠處理非結構化資料型別，並提供廣泛的庫和工具來構建、訓練和部署人工智慧模型。

• IBM Watson是一系列 AI 服務和工具的集合，具有自然語言處理、情感分析和影像識別等功能，用於處理非結構化資料。它提供了一系列預構建的模型和 API，以及用於建立定製模型的工具，使 AI 功能輕鬆整合到現有系統中。

最後，如果為自定義任務訓練模型，可能需要利用資料標籤。從實際意義上講，資料標籤涉及使用有助於機器學習模型學習模式並準確執行特定任務的相關資訊來註釋或標籤原始資料，例如文字、影像、影片或音訊。

例如，在訓練 NLP 模型進行情感分析時，人類註釋者會用相應的情感標籤文字樣本，例如積極、消極或中性。同樣，註釋器在影像識別中標籤影像中的物件或區域，以幫助模型學習正確檢測和分類它們。在影片分析中，資料標籤可能涉及標籤物件、跟蹤其運動或識別特定活動。最後，對於音訊分析，標籤可以包括轉錄語音、識別說話者或標籤音訊中的特定事件。

當然，這些只是眾多技術中的一小部分。某些工具的選擇在很大程度上取決於具體的資料專案和業務目標。

三 非結構化資料的最佳實踐

瞭解和實施最佳實踐可以幫助釋放非結構化資料環境的真正潛力。接下來，讓我們探索管理和利用非結構化資料的有效策略，使企業能夠發現有價值的見解並推動明智的決策。

制定清晰的資料策略。定義組織的非結構化資料分析目標和要求。確定資料來源、要執行的分析型別以及指導工作的預期結果。

構建資料架構。為了有效利用非結構化資料，需要分配資源來建立支援各種資料型別的儲存、管理和分析的全面資料架構。強大的資料架構為高效處理、可擴充套件性以及與其他系統的無縫整合奠定了基礎，因此招募經驗豐富的資料架構師和其他資料團隊成員來設計、實施和維護所述架構至關重要。

選擇正確的工具和平臺。完成上一步之後，必須根據組織的特定需求、資料型別和資源評估並選擇適當的非結構化資料分析工具和平臺。考慮解決方案的可擴充套件性、靈活性和整合能力。

開展資料治理。建立強大的資料治理政策和流程，以確保資料質量、安全性和合規性。實施資料編目、分類和後設資料管理可以更輕鬆地訪問和檢索非結構化資料，從而實現更徹底的分析。

建立一支熟練的分析團隊。必須組建一支具有資料科學、機器學習和領域知識專業知識的多學科團隊，因為這樣的團隊可以有效地分析非結構化資料。必須提供培訓和支援來發展他們的技能並確保他們跟上行業趨勢。

培育資料驅動的文化。透過提高資料素養和強調資料驅動決策的重要性，可以在整個組織內鼓勵資料驅動的思維方式。與相關利益相關者和部門分享從非結構化資料分析中獲得的見解可以支援協作決策並培育資料驅動的文化。

試點和迭代。為了確保非結構化資料分析計劃的可行性和有效性，最好從小規模試點專案開始。利用從這些試點中獲得的知識來完善方法並擴大成功的專案，以實現持續的成功。

確保資料安全和隱私。實施強大的安全措施並遵守相關的資料保護法規，以保護非結構化資料的隱私和安全。必要時保持資料匿名或假名有助於維護隱私。與利益相關者保持資料處理實踐的透明度也很重要。

測量和最佳化。透過跟蹤相關指標和 KPI 定期評估非結構化資料分析工作的績效和影響至關重要。這樣做可以最佳化流程、工具和技術，從而最大限度地發揮非結構化資料的價值。