数据让企业不堪重负。根据《人工智能与信息管理报告》(AI & Information Management Report)，大多数企业(64%)管理着至少 1 PB 的数据，41% 的企业管理着至少 500 PB 的数据。

随着公司积累了大量数据，管理和利用这些数据以推动更好的业务决策的过程变得更加复杂，尤其是非结构化数据的增长带来了新的挑战，非结构化数据是指任何不适合传统数据库结构的文件或信息。

非结构化数据由数字视频文件、文档、文本文件、电子邮件、图像甚至社交媒体内容组成，是每个组织都面临的 “房间里的大象 ”问题。由于非结构化数据--暗数据的主要组成部分--没有被分类，因此无法被随时使用，这也代表了尚未开发的价值。事实上，根据德勤的数据，只有 18% 的组织能够利用这些数据。

非结构化数据的隐患和价值

由于非结构化数据的格式多种多样(文本、图像、音频、视频)，因此很难实现标准化。数据集之间不一致的非结构化数据格式也增加了维护高质量数据的难度。因此，与结构化数据相比，非结构化数据更难监控和保护。文档、电子邮件或社交媒体内容等非结构化格式中嵌入的敏感信息可能不那么容易识别。如果非结构化数据集包含个人或敏感的客户或员工数据，这可能会导致因不遵守 HIPAA、GDPR 或 CCPA 而被罚款。

手头有这么多结构化数据，企业可能会认为非结构化数据不会增加价值，但事实并非如此。事实上，非结构化数据可以提供更深入的见解，使公司在竞争中处于领先地位。然而，在此之前，企业必须掌握手头的所有数据。虽然大部分非结构化数据都是数字数据，但有些企业仍有大量尚未数字化的纸质记录。通过结合使用软件和文档扫描仪，可以扫描硬拷贝并将其与非结构化数据整合在一起。

从时间和资源的角度来看，这似乎是一项太大的投资，对人类来说也是一项繁重的工作;然而，人工智能可以从根本上改变企业利用非结构化数据的方式，使企业能够提取有价值的见解，并通过人机协作推动决策。

自动收集数据，然后进行整理

要想更有条理地构建非结构化数据，首先要使用能自动完成数据收集过程的人工智能工具。微软 Azure 认知服务、Tableau 和 DataRobot 是自动收集和摄取电子邮件、网站或物联网设备等各种来源的非结构化数据的几个选择。

多模态人工智能模型可以分析图像和视频，对物体、人物或场景进行识别和分类，并根据内容对照片/视频库中的图像进行标记和分类。人工智能还可以清理非结构化数据源中的 “嘈杂 ”或无关数据，例如过滤掉垃圾邮件、无关文本，或去除低质量图像中的伪影。

收集到非结构化数据后，可将其整理成文本、音频和图像等类别，以便于管理和检索。在这一阶段，元数据标签，例如关键字、作者和创建日期，可以提高可搜索性和分类。数据标签可以通过使用明确定义主题或情感的标签进一步简化分类，将它们分组以便于分析。

情绪，将它们分组以便于分析

人工智能还能有效地将非结构化数据与结构化数据相结合，以丰富洞察力。其中一个例子是从社交媒体内容或客户对购买数据或交易历史的反馈中添加上下文信息，从而创建更丰富的数据集，推动更有洞察力的分析。

统一数据的“淘金热”

毫无疑问，有效管理非结构化数据对于成功的整体数据管理计划至关重要，但管理非结构化数据可能会很复杂、令人难以承受、资源密集且难以分析，因为非结构化数据无法整齐地融入传统数据库。结构化数据可以很容易地转化为商业智能，而非结构化数据则不同，通常需要经过大量处理才能提供可操作的见解。

幸运的是，有很多商业智能工具，如 Tableau 和 Power BI，可以有效地将从非结构化数据中获得的洞察力可视化，从而做出更好的决策。分析非结构化数据时，可以通过提供更全面的视图来增强预测模型。例如，将结构化数据(如销售数字)与非结构化数据(如客户对话或产品描述)相结合，可以揭示更深层次的模式和相关性，从而改进预测，帮助企业做出更明智的战略决策。

虽然非结构化数据可以提供有价值的洞察力，帮助企业做出更好的决策，但其复杂性、资源需求、安全问题和集成挑战需要认真监督和管理。企业必须采用正确的技术和流程来减轻非结构化数据的弊端，最大限度地发挥其商业价值。

作者 Scott Francis 是 PFU America, Inc. 的技术传播专家，他拥有 30 多年的文档成像专业知识，负责理光行业领先扫描仪技术的传播工作。