數(shù)字世界中生成的數(shù)據(jù)量每分鐘都在增加，大量數(shù)據(jù)被稱為“大數(shù)據(jù)”。 我們可以將數(shù)據(jù)分類為結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化。 結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相對易于存儲，處理和分析。 但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并非如此。 根據(jù)定義，它沒有預定義的結(jié)構(gòu)，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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時面臨的挑戰(zhàn)。 作為示例，您將找到一系列幫助您入門的工具：數(shù)據(jù)庫工具，自動化測試工具，數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)配合使用的不同維度。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析—面臨的挑戰(zhàn)

使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時面臨著多個挑戰(zhàn)，即：

• 這種類型的數(shù)據(jù)是原始的和無組織的

• 很難確定數(shù)據(jù)是否相關(guān)

• 查找高質(zhì)量數(shù)據(jù)非常棘手

• 搜索信息和索引是一個挑戰(zhàn)

• 需要更多處理

在涉及人工智能，機器智能等的現(xiàn)代技術(shù)出現(xiàn)之前，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析非常棘手。 現(xiàn)在可以使用大數(shù)據(jù)工具來支持，提取，處理，存儲數(shù)據(jù)并從中獲取業(yè)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例

這是一個令人困惑的事實：您是否知道互聯(lián)網(wǎng)上生成的80％的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？

不幸的是，事實并非如此，事實是仍然有大量數(shù)據(jù)尚未用于商業(yè)價值！ 令人擔憂的是，企業(yè)沒有從業(yè)務中獲取利益，而沒有從數(shù)據(jù)中提取解決方案。

但是，好消息是，技術(shù)正在以足夠快的速度發(fā)展，以幫助將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解碼為現(xiàn)實！

那么，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)格式組成的天氣數(shù)據(jù)，空間分析數(shù)據(jù)等

• 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)：例如，傳感器數(shù)據(jù)，股票行情信息等

• 社交媒體生成的數(shù)據(jù)：例如，涉及用戶活動，情緒分析等的數(shù)據(jù)

讓我們以社交媒體帖子為例。您認為我們?nèi)绾螐纳傻臄?shù)據(jù)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(xiàn)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(chǎn)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(jù)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(shù)據(jù)并非易事，但我們擁有先進的技術(shù)來幫助您導航和支持您的業(yè)務決策。根據(jù)檢索到的數(shù)據(jù)，組織現(xiàn)在可以提出建議，關(guān)聯(lián)，查找相似性等等。

在多維中存儲，處理和利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)—工具演練

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能存儲在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中，因為它們不與行列類型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

• 大數(shù)據(jù)工具：例如，Hadoop可以存儲和處理不斷變化的復雜非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

• NoSQL數(shù)據(jù)庫：例如，MongoDB是基于文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫類型，Redis是基于鍵值的NoSQL數(shù)據(jù)庫，而Neo4j是基于圖的。

• 數(shù)據(jù)湖：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也存儲在數(shù)據(jù)湖中。在這里，數(shù)據(jù)被集成為其原始格式。 Google，Oracle和Teradata等公司提供數(shù)據(jù)湖存儲解決方案。

以下是一些流行的工具，可以對數(shù)據(jù)進行操作：

• Apache Flume可幫助將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)流。

• StormStorm還支持將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取到Hadoop中。這個基于事件的系統(tǒng)基于螺栓和噴嘴的概念。

• Spark是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(guān)重要。

另外，以下外部平臺可與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無縫協(xié)作：

• 商業(yè)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中得出商業(yè)決策。例如，Zoho Analytics和YellowFin是可以幫助實現(xiàn)此目的的流行工具。

• 數(shù)據(jù)集成工具：這些工具通過將來自多個來源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行組合，以進一步用于業(yè)務用例進行分析，從而更進一步。 SAP數(shù)據(jù)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(shù)一起工作以在整個數(shù)據(jù)利用周期內(nèi)向組織和運營機構(gòu)提供有用的數(shù)據(jù)時，DataOps應運而生。例如，用于數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫的集成功能。例如，TestProject工具與Teradata數(shù)據(jù)庫，Oracle數(shù)據(jù)庫，PostgreSQL數(shù)據(jù)庫等集成在一起。

結(jié)論

如今，大數(shù)據(jù)正以超快的速度增長。在數(shù)據(jù)類型中，由于涉及的復雜性，挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價值是最大的挑戰(zhàn)之一。生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)成了絕大多數(shù)數(shù)據(jù)，因此也不能忽略。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對于所有組織和企業(yè)都至關(guān)重要-幫助做出明智的決策并分析數(shù)據(jù)。

但是，我們現(xiàn)在很幸運，技術(shù)不斷發(fā)展，可以幫助分析和利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以發(fā)揮最大潛力，幫助企業(yè)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動的理想。 例如，高級分析和深度學習可以幫助識別內(nèi)容，情緒等。 因此，企業(yè)已經(jīng)開始使用他們的分析數(shù)據(jù)來幫助他們以探索，處理和利用這一寶貴資產(chǎn)的思維方式蓬勃發(fā)展。 因此，我們需要在所有可能的維度上繼續(xù)解碼非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)！ 延長數(shù)據(jù)生命周期對于任何組織都至關(guān)重要，因此，我們需要擁抱充分利用這些寶貴數(shù)據(jù)。

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