使用现代数据堆栈的非结构化数据

世界上大多数数据都是非结构化的，人类比机器更擅长处理此类信息，但我们无法大规模处理。人工智能时代的到来正在改变这种二分法，因为机器在学习如何处理非结构化数据方面做得越来越好。自数字时代开始以来，机器已经能够更好地管理结构化数据，但随着机器学习、革命性的 LLM 模型和生成式人工智能的发展，非结构化数据将在人类和机器如何协同理解世界方面发挥更重要的作用。

企业已经非常擅长捕获和存储非结构化数据。根据 Gartner 的数据，80%-90% 的企业数据都是非结构化的。非结构化数据的数量增长速度也比结构化数据快得多。从这些数据中创造商业价值是一个新兴的机会。

结构化数据与非结构化数据

结构化数据是经过良好组织和定义的数据。通常，它按列和行进行组织，并带有定义每行含义的架构。它通常也非常定性且易于分析。

非结构化数据更像我们每天接触的数据。它无组织，更定性，通常以原生格式存储。非结构化数据的示例包括：

• 短信
• 在社交媒体上发布
• 图片
• PDF 文档

半结构化数据是非结构化数据，但添加了某种结构或标签，使其更易于组织和分析。此类数据具有某种结构，但不遵循与传统关系数据库相同的结构。平面 CSV 文件、使用 XML 或 HTML 等标记语言创建的文件以及 JSON 文件是半结构化数据的常见示例。

非结构化数据挑战

非结构化数据无法搜索、过滤、排序或以其他方式操作。非结构化数据也很难找到和访问。这使得它很难用于大规模有价值的决策。

全球范围内运行的联网数字设备正在产生源源不断的非结构化数据流，并且呈指数级增长。短信、社交媒体帖子、传感器数据和日志文件等数据构成了每天产生的 3.28 亿 TB 数据。PDF、音频和视频文件等 Ritcher 非结构化数据也增加了大量非结构化数据，这些数据可以通过分析来支持更好的决策和性能更好的模型。

由于存储成本下降，企业正在保存越来越多的非结构化数据，从而产生更大的可用数据池。然而，这些数据的庞大数量使得寻找价值变得更加困难。这些挑战导致有价值的数据未被利用，从而错失了改善业务绩效的机会。

非结构化数据的价值

领导者可以从非结构化数据中创造价值以改善运营的方式是无限的，无法量化的。例如，非结构化数据可以提供有关客户行为和市场趋势的宝贵见解。分析特定客户群创建的社交媒体帖子可以让营销人员了解他们如何看待自己的品牌或客户感兴趣的主题。这种分析可以帮助产品经理尽早发现趋势并发现新产品的机会。

对外部通信进行精密分析可以衡量客户的感受。情绪分析可以通过分析电子邮件或与客户服务人员的互动来衡量客户对贵公司的体验是积极还是消极。

这些技术还可以跟踪内部电子邮件和通信中的情绪，以了解员工的心态。这些信息有助于防止员工倦怠和士气和生产力下降。当情绪分析检测到负面趋势时，管理者可以让团队休息一下。当员工感受到雇主关心他们并理解他们何时需要休息时，就会出现更强大的企业文化，从而推动增长。

快速分析各种通信也有助于识别欺诈行为。通过分析社交媒体帖子、电子邮件和客户服务通话记录，复杂的模型可以识别欺诈数据。人工智能对这些数据的分析可以发现通信中的不一致之处，从而标记出虚假信息。

计算机分析文档的能力可以显著提高生产率。通过分析法律文档数据库，组织可以有效地衡量其诉讼风险。存储、检索和分析监管文件中的财务数据也可以帮助财务分析师节省大量工作时间。

使用非结构化数据处理也可以简化处理来自旧系统的业务文档。虽然技术总是在向前发展，但并非所有公司都能跟上，但更先进的公司仍需要与它们合作。能够处理和存储基于文档的维护记录、发票或其他重要文书的系统可以提高生产力并分析趋势。

解决方案

管理和处理非结构化数据的关键是围绕它构建结构，将其转换为半结构化数据。标记策略正在不断发展，以使非结构化数据更易于发现和管理。以原始形式高效搜索世界上大量非结构化数据仍在不断发展，但搜索元数据或有关数据的数据已经更加成熟。

借助强大的元数据策略和管理平台，您可以使用 SQL 查询查找和访问非结构化数据。SQL 脚本可以通过引用基本元数据（例如文档 ID、时间戳、作者和文档类别）来访问数据。这很有用，但它并没有告诉您太多有关非结构化数据的内容或其含义的信息。要从非结构化数据的内容中提取更多见解，您需要丰富元数据。数据标记是实现此目的的一种方法。

可以手动标记数据，也可以创建自动化流程来标记数据。纯手动方法更容易出错、速度更慢，并且扩展性较差。通常，数据管理员会负责手动标记流程，以建立和维护一套数据标记标准，这给本来就很具有挑战性的职位带来了巨大的负担。

手动标记的局限性为通过 AI 辅助标记简化流程创造了机会。使用这种方法，标签是手动批准的，但 AI 助手会建议如何标记或分类数据，从而大大减少工作时间。例如，AI 机器人识别社会安全号码或地址，而数据管理员对数据进行分类，机器人会建议将这些数据归类为敏感信息。

自动数据标记

自动化更多数据标记流程需要更复杂的 ML 技术。随着更先进的 AI 技术的发展，市场上出现了多种方法。这些技术可帮助机器理解非结构化数据的内容，以便对其进行访问和分析。这些方法基于基础技术，例如光学字符识别 (OCR)、自然语言处理 (NLP) 以及监督和无监督学习。

光学字符识别

OCR 技术可识别文档或图像中的字符，使机器能够识别打字文档、PDF、图像或手写文档中的字母或单词。这项技术已经成熟，但为机器理解人类语言的能力奠定了基础。一旦机器能够识别字符，它们就可以将文本转化为含义，从而正确地标记内容。然后可以使用自然语言处理技术从非结构化数据中提取含义。

自然语言处理

NLP 模型基于能够处理人类语言的 AI 技术。机器学习和计算语言学使机器能够理解我们的通信，因此可以标记和组织文档、音频文件和其他通信。多年来，自然语言处理不断发展，融合了越来越复杂的 ML 和 AI 技术。简单的框架已经发展成为能够理解非结构化数据含义的深度学习无监督 AI 模型。

计算语言学是 NLP 技术的核心，因为它为计算机理解人类语言提供了框架。句法分析就是一个例子，它可以帮助机器根据单词的排列方式理解含义。情绪分析则是另一个例子，它可以帮助计算机理解人类语言的语气。这些技术相对成熟，为更复杂的深度学习模型奠定了基础，这些模型可以从非结构化数据中捕获更多含义。

监督学习

命名实体识别 (NER) 是训练 NLP 模型的核心任务。该过程涉及识别文本中的预定义实体并将其归类到特定类别中。医学术语、姓名、组织或地点是常见类别。为了训练模型，人类将围绕对不同实体进行分类创建特定的类别和规则。

文本分类是将文本分配到特定的预定义类别。例如，某些词可以归类为正面或负面。在支持单用例中，客户通信中的单词可以归类为反馈、投诉或问题，从而提供有关交互性质的更多信息。可以使用机器学习模型、人工定义的规则或两者结合对内容进行分类。使用基于规则的方法，规则定义文本的分类方式。例如，定义文档中使用关键字的频率的逻辑将决定如何对其进行分类。基于 ML 的方法使用机器学习模型来识别文本中的模式并自动对内容进行分类。结合这两种技术可以实现更精确的标记，并且 AI 最终可以学会在无需帮助的情况下标记文本。

无监督学习技术和向量

人工智能学习技术已经出现，无需人类帮助即可理解文本含义。可以将这种含义转化为数字的技术也即将面世，以便通过用于分析结构化数据的传统数据查询工具进行搜索。

主题建模是另一种 NLP 技术，其中无监督 AI 模型可以识别文本主体中的一组或一组单词。该模型可以了解某些单词在特定类型的文档中很常见。主题建模的一个例子是识别合同或发票中常见的单词并相应地标记它们。

依赖图将识别单词之间的关系，使 AI 模型能够更好地理解文本的含义。这包括句子中单词之间的语法关系，例如动词与名词的关系。语言中的这些关联类型为向量分析提供了基础，其中单词之间的关系可以表示为向量。

向量使一切运转起来。

向量嵌入是一种将单词、句子和其他非结构化数据转换为机器学习模型和查询引擎可以理解的数字的技术。这使 ML 能够分析文本并对内容进行适当分类。

在数据库中嵌入向量还允许分析师创建复杂的 SQL 查询，以根据其含义和上下文提取文档、文本或数据。这可以实现强大而复杂的查询，从结构化和非结构化来源提取数据。它还支持语义搜索。

在所有非结构化数据存储中搜索矢量数据可能既麻烦又低效。组织良好的元数据可以缩小需要搜索的数据量，从而支持语义搜索。元数据可以过滤数据，以减少搜索资产所需的资源。

强大的元数据管理策略可以优化在非结构化数据中查找含义的过程。集中元数据管理允许从同一位置访问非结构化和结构化数据。此元数据还可以支持中央数据目录，分析师可以更轻松地找到结构化和非结构化数据。

数据产品

一旦非结构化数据被标记或创建了嵌入向量，就可以使用 SQL 查询访问数据，并且可以合并和丰富数据集以增加更多业务价值。数据产品是打包结构化和非结构化数据的绝佳方式，使其对业务领导者和分析师更有益。

可以创建数据产品，将丰富的结构化数据与更具情境的非结构化数据合并，以提供更深入的洞察。例如，结构化的金融市场数据和投资组合数据可以与新闻、财务报表和社交媒体情绪等非结构化内容合并。然后可以将这些数据输入到可以分析投资组合价值波动背后驱动因素的模型中。

结构化和非结构化数据也可用于预测人类行为。可以构建数据产品，将销售数据与社交媒体平台上的情绪分析相结合，以了解社交平台上关注您品牌的聊天如何影响销售。

在医疗保健领域，结构化测试数据可以与医生的笔记相结合，以提供更全面的背景信息。此类解决方案还可以分析大量病例，以找出联系、相关性和趋势。

保险理赔员需要处理大量有价值的非结构化数据，这些数据很难大规模访问和分析。可以开发数据产品来结合非结构化数据和结构化数据，以支持更准确的预测，从而实现更好的风险评估。例如，将理赔员的现场报告和笔记与索赔金额、事故地点和车辆类型等结构化数据相结合，可用于帮助识别趋势和模式，从而支持更好的风险评估。

使用非结构化数据和无监督 AI 非常棘手，可能会导致幻觉或不良结果。数据产品结合了数据治理和人工监督，以提供更严格的监督。数据产品生产者可以评估数据沿袭，以更好地了解底层 NLP 模型，数据产品消费者可以对基于这些复杂数据模型的分析结果的质量提供反馈。

机器将不断提高对非结构化数据的理解能力，从而带来新的用例和商业机会。需要监控无监督学习模型，以降低人工智能犯下代价高昂的错误的风险。