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非結構化資料管理是指收集、儲存、維護、監控和處理未預先定義、且不易儲存在资料库表中的資料，例如 Excel 試算表。?

什麼是非结构化资料？

事實上，許多現今的資料，據專家稱，估計高達 90% 的企業資料是非結構化資料，這意味著它不符合任何傳統資料模式或架構，如典型的關聯式资料库（想像一下 Excel 電子表格的有組織行列）。?

非結構化資料可由人類活動或機器產生，且包含 Word 文件、電子郵件內容、影像和影片檔案、社群媒體內容、PowerPoint 簡報、衛星影像、手機資料記錄和錄音對話等。?

非结构化与结构化资料

结构化资料可以整理成整齐有序的试算表，过去管理起来比非结构化资料更容易。其中包含客户档案、库存清单、会计资料和差旅预订等资讯。?

如前所述，非结构化资料与结构化资料格式不同，但使用方式也与结构化资料不同。它比量化更质化，而且比起简单的关联式数字和价值观，往往更能代表想法、想法和感受。

雖然管理資料可能比結構化資料更困難，但非結構化資料含有大量珍貴的深度資訊。想像一下，能夠查看非結構化資料，並找出一天中最佳的時機，吸引零售購物區的顧客，或同時分析即時駕駛資料和天氣資料，以判斷城市交通如何、何時及為何備份。或者，如果您可以查看社群媒體內容，了解您的客戶如何回應近期推出的产物，或是您的品牌聲譽如何因為产物召回而波動？ 這就是非結構化資料的力量。?

非结构化资料与大数据分析

非結構化資料是組織目前想要分析的最常見資料類型。如同上述範例，使用資料分析系統來分析非結構化資料，這些系統可提供嚴重的數字破碎能力，以及 AI 和機器學習功能，可以帶來人類無法快速發現的驚人深度資訊，甚至完全無法察覺。資料分析應用程式可以查看多個未連線的資料流，例如過去一年的銷售數字、天氣資料、社群媒體活動、近期新聞事件等，以尋找前所未有的模式和關聯性。透過對這些模式的深入見解，組織可以找到更有效的方法，來自訂消費者體驗、提供更好、更有效率的服務、建立新的收入來源、更快速地回應客戶和市場趨勢，以及不斷演進的需求等。

非结构化资料的分析与管理工具与资料库

虽然非结构化资料储存、管理、分析和处理比结构化资料更為复杂，但现今有许多工具和应用程式可帮助组织管理非结构化资料，并擷取其中隐藏的价值。我们来深入了解资料分析和管理工具和资料库，这些工具使非结构化资料变得较不复杂。?

热门非结构化资料分析工具

非結構化資料的最佳資料分析工具通常包含 AI 和機器學習功能。他們通常也配備自然語言處理（NLP），這是一種人工智慧，無需傳統定義的格式即可分析和剖析非結構化資訊。這些工具可以分析電子郵件、社群媒體、客戶支援記錄等內容，以了解資料的背景和重要性。其他功能包括文字挖掘、取證分析內容、作者分析，以及文字設計。

非结构化资料最常用的资料分析工具包括：?

• MongoDB 圖表：為即时深度资讯与内嵌式分析提供强大的视觉化
• Microsoft 的 Power BI：提供资料整合和强大的视觉化功能，以获得更深入的深度资讯
• Apache Hadoop：拥有一个工具组，可让您轻鬆分析并剖析复杂的资料集
• Apache Spark：為即时分析提供快速处理
• 罢补产濒别补耻：提供强大的视觉化功能，适合非技术使用者
• 惭辞苍办别测尝别补谤苍：作為视觉化和资料分析的全方位工具
• 搁补辫颈诲惭颈苍别谤：提供建立预测性资料模型的坚实平台
• 碍狈滨惭贰：是允許高度進階自訂的開放原始碼产物

热门非结构化资料库

如前所述，非結構化資料與傳統關聯式资料库不符，傳統關聯式资料库通常使用結構化查詢語言（SQL）。因此，大多數企業組織都使用 NoSQL 资料库處理非結構化資料。NoSQL 意指“不只是 SQL”，並指非關聯式资料库。它不會像關聯式资料库一樣將資料拆成單獨的表格，所以它不是“表列”。NoSQL 资料库有四種不同類型，包括文件式资料库、鍵值儲存、寬欄導向资料库和圖表资料库。?

儲存非結構化資料的 NoSQL 资料库包括：?

• MongoDB 这是最常用的文件资料库，提供所有储存资料的单一检视。
• Apache Cassandra：这是一个以资料栏為基础的开源分散式宽栏资料库系统，具有极高的扩充性与快速性。
• 贰濒补蝉迟颈肠厂别补谤肠丑：因為這個開源的分散式 NoSQL 资料库系統可以儲存和搜尋大量資料，並使用模糊比對（或傳回與搜尋字詞大致相符的結果），所以非常適合全文搜尋。
• Amazon DynamoDB：這種高度可擴充的金鑰值配對式分散式资料库系統，可以輕鬆處理每天 10 兆次的要求。
• Apache HBase：另一個高度可擴展的開源分散式资料库系統，它能夠以大量資料（至少 PB）運行得最好，並提供隨機和即時的資料存取。
• Neo4j 此以图表為基础的资料库适合大数据分析应用程式，而且通常是使用案例的首选资料库，包括知识图表、网路管理、诈骗侦测、个人化等。
• Redis：这款开源记忆体内资料储存系统可作為快取、讯息代理程式和资料库，提供快速的效能。
• 翱谤颈别苍迟顿叠：这个开源专案将文件和图表结合為单一资料库，并提供快速的读取/写入作业。

热门非结构化资料管理工具

要想找出管理非结构化资料的最佳工具，要记住几件事。您需要工具来帮助您完成以下工作：

• 储存并组织资料，使其可存取并搜寻：AWS 或 Microsoft Azure 等云端供應商為非結構化資料提供可擴充的儲存，以资料库、資料倉儲或資料湖泊的形式呈現。組織有時會選擇將高度敏感的非結構化資料儲存在就地部署的儲存解决方案中。
• 清理非结构化资料：這是一個重要的步驟，需要整合資料結構、標準化資料集、修正資料錯誤、解決語法錯誤、找出並解決資料中的落差等等。有數種工具可供選擇，包括 OpenRefine、Trifacta Wrangler、WinPure、TIBCO Clarity、Melissa Clean Suite 和 Data Ladder。
• 视觉化非结构化资料：定義為「以圖形方式呈現資訊、強調資料模式與趨勢，並協助讀者快速取得深度資訊的方式」。由於這是資料分析的一部分，上述許多分析工具可協助您將資料視覺化。其他解决方案包括 Microsoft Power BI、Looker、Domo、Klipfolio 和 Qlik Sense。??

结构化与非结构化资料管理—比较

我们已经提到了结构化资料与非结构化资料之间的一般差异，现在让我们更深入地看看管理资料有何差异。?

結構化資料的優點在於能輕鬆被機器學習應用程式剖析。其有條理的本質使其易於操作和查詢。結構化資料對於非資料科學家的人而言也更加易於使用，如今有許多成熟、經過審查的解决方案，可用於分析、搜尋和處理資料。?

然而，结构化资料虽然能整齐地放入关联式资料库，但设定时可能很复杂，而且资料有条理的配置会让日后难以变更。由於资讯符合预先定义的结构，因此通常只能用於原本预定的目的。此外，结构化资料通常储存在资料仓储中，资料仓储是刚性且高度定义的。当组织想要以不同方式使用结构化资料时，这使得时间和精力变得昂贵。?

另一方面，非结构化资料不会以任何预先定义的格式储存。由於储存方式為原生格式，因此可灵活运用於各种使用案例与需求。此外，由於非预先定义的非结构化资料收集通常快速又简单。它最常储存在资料湖泊中，而非资料仓储，而且这些湖泊具有高度可扩充性，可以容纳大量资料。?

然而，非結構化資料的缺點是準備和分析通常較為複雜複雜。它需要受過訓練的資料科學家，他們知道如何清理和使用資料，也要了解各種資料集與他人的關係。非結構化資料也需要更專業的工具來剖析和分析。雖然解决方案目前正逐漸成熟，但它們仍然比分析結構化資料的工具更年輕，並且有一種方法能夠與产业在結構化資料操作和分析方面所習慣的能力相匹配。

為何管理非结构化资料比较困难

非结构化资料较难管理，因為：嗯，它是非结构化资料。这导致了我们在前面章节中提到的一系列问题。组织、分析、处理、储存和擷取更加困难。查询或搜寻资料也比结构化资料更困难，因為缺乏固定或预先定义的格式，以及其所封装的各种资料类型。?

扩充性也可能是非结构化资料的问题，因為传统储存系统需要组织在系统中增加更多磁碟或储存节点，才能横向扩充。这种横向扩充模式并非无限，而且随着时间的推移，价格可能越来越昂贵。?

非結構化資料需要能夠高效且符合成本效益地擴展的儲存裝置。許多非結構化資料的儲存解决方案都是物件儲存解决方案，因為物件式資料儲存包含了詳細的中繼資料和獨特的 ID，讓資料存取和擷取更加簡單。非結構化資料儲存也應該具有彈性，以允許各種資料類型，並簡化對歸檔資料的存取。?

虽然非结构化资料通常比结构化资料更难以管理及使用，但值得付出额外的努力。非结构化资料拥有丰富的隐藏模式和深度资讯，可以為您的组织提供创新方式，在当今日益激烈的市场中竞争和成功。