在人工智慧和機器學習領域，數據驅動應用程式的激增令人矚目。然而，挑戰在於處理那些違反傳統結構、以多樣化和無組織格式存在的資料。這就是 掌握商業 非結構化資料的管理發揮關鍵作用的地方——它是處理不完全符合表格結構的資訊的關鍵。
非結構化資料包含一系列數位資訊格式，從電子表格、PDF、影像到視訊和音訊檔案。它的普遍性在整個數位領域是顯而易見的，幾乎在每個造訪的網站上都能感受到它的存在。無論是部落格評論、電子商務平台上的產品評論或其他用戶生成的內容，非結構化資料都滲透到線上領域。
臉部辨識等先進技術的應用有助於從非結構化資料中破解並提取有意義的見解。在這裡探索利用人工智慧和機器學習的力量進行有效資料管理的創新解決方案。
揭開非結構化資料的複雜性
非結構化資料是指未以電腦可以輕鬆讀取的 掌握商業 方式組織的任何資料 義大利電話號碼數據 。非結構化資料通常由文字組成，但也可以是圖像、視訊或音頻，有時甚至是這些內容的組合。
非結構化資料通常被稱為“暗物質”，因為如果沒有自然語言處理軟體 (NLP) 等特殊工具就很難對其進行分析。 NLP 充當了這個資料荒野中的燈塔，使電腦能夠理解人類語言，進而將其轉換為結構化資料。
這個變革性流程促進了與 Excel 或 Tableau 等商業智慧應用程式的集成，將非結構化資料從默默無聞轉變為和諧地有助於明智決策的領域。’
定義非結構化數據
非結構化資料是沒有正式資 掌握商業 料模型的任何資料 15 家最佳電子商務企業行銷機構 。它可以儲存在資料庫、文件或文件中。非結構化資料通常在形式上是非結構化的，並且可能難以處理和分析。
非結構化資料可以包括：
一個。電子郵件；
b. 電子表格（例如 Microsoft Excel）；
c. Word 文件（例如，Microsoft Word）。
非結構化資料處理的挑戰
一個。非結構化資料不易管理。
b.非結構化資料不容易受到保護。
c.非結構化資料不容易理解。
d.非結構化資料不容易整合、共享或分析。
有效獲取非結構化數據
非結構化資料通常以圖像、 印度數據 視訊、音訊和文字的形式存在。獲取此類資訊可能很困難，因為它不是以傳統方式組織的。例如，如果您想在 Facebook、Twitter 甚至 Instagram 等社交媒體平台上查找客戶在您所在城市最喜歡的就餐地點的信息，則需要一些時間和精力才能開始。
非結構化資料來源包括：
一個。 Facebook 和 Twitter 等社群媒體平台；
b.電子郵件（內部和外部）；
c.透過手機發送簡訊；
d.員工使用 Microsoft Word 或 Google Docs 等辦公室軟體建立的文件；
e.由 Bing/Google Search Console 等搜尋引擎索引的網頁，其中包括 Amazon 和 Walmart Marketplace 等電子商務網站的產品評論。
組織非結構化資訊進行分析
組織非結構化資訊可以幫助您更好地理解它。這很重要，因為與結構化資料不同，沒有規則來管理非結構化資訊的組織方式。
您可以透過多種方式組織非結構化資料：
一個。以個人或組織名稱命名；
b.按日期範圍；
c.按主題（例如銷售的產品）；
d.或任何其他適合您業務需求的方案。
然而，手動組織和標記資料非常耗時且容易出錯 – 因此，如果您只需要對文件進行簡單分類，最好使用 Excel 或 SQLite 等工具。如果這種方法的文檔太多（例如數萬個），那麼請考慮使用專用軟體。
自然語言處理 (NLP) 技術
自然語言處理（NLP）是電腦科學的一個領域，專注於電腦和人類（自然）語言之間的互動。 NLP 可用於從文字文件、電子郵件、社交媒體貼文等非結構化資料中提取資訊。 NLP 也用於文字探勘、語音辨識、機器翻譯以及許多其他涉及分析人類語言內容的應用
NLP 的目標是讓機器能夠理解人類口語或書面語言，以便它們可以用人類自己的語言與人類進行交流，而無需使用者先學習程式語言。
影像和視訊分析工具
影像和視訊分析工具可用於查找模式、檢測異常並識別趨勢。它們對於分析影像和影片非常有用，因為它們可用於識別物體、人物、地點和事件。影像/視訊分析也可用於追蹤環境的變化（例如，偵測建築物何時被摧毀）。最後，圖像/視訊分析可以透過識別可疑活動或個人來幫助監控安全性。
語音辨識和音訊數據處理
語音辨識是一種將口語單字轉換為文字的技術。它可用於許多不同的應用，例如聽寫和轉錄、電腦和其他設備的免持控制等等。
語音辨識的工作原理是將音訊分解為稱為幀的小片段。每個幀都包含有關當時語音特徵的時域資訊（例如：音調和強度）。語音辨識器使用這些數據來創建聲學模型或表示您的語言中所有可能的聲音，這些聲音可以作為單字或短語的一部分發出。然後它將這個聲學模型與你實際所說的進行比較；如果它們之間有足夠的相似性，那麼我們就說它「辨識」了所說的內容。
建構整體商業智能
對您的業務的整體看法是做出明智決策和了解客戶的基礎。為了建立這樣的視圖，您需要匯集有關您公司的所有不同資訊來源（從行銷活動到客戶服務電話），並將它們組織到一個可以輕鬆分析和採取行動的地方。
要建立商業智慧 (BI) 的整體視圖，首先確定哪些資料來源對於了解組織的運作方式最重要：
一個。客戶互動：客戶使用哪些管道？他們的偏好是什麼？他們多久聯繫一次客戶支援？他們往往會遇到哪些問題？這些問題將有助於確定需要追蹤哪些訊息，以改善所有管道的客戶體驗。
一個。財務業績：銷售額是成長還是下降？成本成長速度是否快於收入成長速度？某些產品是否顯示出盈利跡象，而另一些產品則苦苦掙扎；如果是這樣，為什麼產品 X 經常發生這種情況，而不是 Y 產品，儘管具有相似的功能/優點等。
管理大量非結構化數據
非結構化資料的管理對於商業智慧至關重要。收集、分析並整合到公司流程中的資訊可用於做出有利於整個組織的決策。但是，如果您無法控制這些資訊及其相關政策，則可能弊大於利。
為了確保您的 BI 系統能夠有效率地處理大量非結構化資料：
一個。建立管理組織資訊資產的明確目標；這些將指導該領域今後的所有努力。
b.實施有效的治理策略來管理誰可以存取公司內的哪些類型的資訊（以及他們可以存取多長時間）。
非結構化資料的安全措施
對於非結構化和結構化資料來說，安全性是一個重要的考慮因素。採取必要的步驟來保護這兩組資訊至關重要，因為它們可能會被用來危害公司的安全或洩露敏感資訊。為了防止這種情況發生，遵循以下最佳實踐非常重要：
一個。建立一個安全網絡，只有授權人員才能存取他們所需的文件。這意味著建立防火牆、限制存取權限並對系統之間的所有資料傳輸進行加密。
b.確保所有員工接受正確資訊處理程序的適當培訓，以便他們在與敏感文件互動時避免犯錯（例如發送包含敏感資訊的電子郵件）。
除了上述措施之外，目前可用的多種解決方案還提供高級威脅防護功能，例如與反間諜軟體功能相結合的防毒軟體，專為因缺乏內部資源而難以管理自己的IT 基礎設施的企業而設計。
此外，使用檔案記錄儲存服務來保護出於合規或法律目的而需要保存的敏感資訊可能會更方便、更有效率；這有助於確保重要數據安全存儲，並在需要時輕鬆訪問，而不會佔用辦公室的寶貴空間。
結論
我們觸手可及的資訊如此之多，了解哪些數據是相關的以及如何有效地使用它們非常重要。非結構化資料管理是一個複雜的過程，需要仔細規劃和實施。但透過遵循這些提示，您將能夠創建一個明智的決策環境，幫助您的業務在當今的數位世界中發展。