管理非结构化数据需要什么工具？

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拉里奥尔顿
拉里奥尔顿
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管理非结构化数据需要什么工具？

非结构化数据是当今最重大的业务挑战之一。与定义数据（电子表格或清晰细分的调查响应中的信息）不同，非结构化数据可能是文本、视频或音频，而且其产量正在增加。

内容
集中信息
看看里面有什么
协作注意事项
事实上，据估计，多达80-90％ 的新数据是非 立陶宛电话号码数据 结构化的，从数据管理的角度来看，这带来了真正的挑战。

企业如何才能从非结构化数据中获取信息，以及如何以高效的方式管理它们生成的所有信息？这是一个充满挑战的过程，但只要使用正确的工具，就有可能实现。


集中信息
利用非结构化数据的第一步是找到一种方法来集中这些信息，这是当今许多企业的首要任务。事实上，56% 的企业表示将非结构化数据放入云端是首要任务。

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迁移并不完全是管理，但它是组织和评估非结构化数据的第一步，这一点很重要。然而，这项任务的最大障碍是缺乏 IT 能力和预算——但能够成功预算这些费用的企业可能会在这些数据中找到有利可图的见解，而不仅仅是弥补那些初始成本。

看看里面有什么
处理非结构化数据的下一个方面是从中提取更具体的信息，这可能是最复杂的元素。如何量化非结构化数据？有很多方法，但人工智能是最重要的工具之一，因为通过使用自然语言处理 (NLP) 等创新技术，系统可以识别常用术语、评估语气等等。

一旦企业能够“洞悉”非结构化数据，就会发现很多值得探索的东西。更好的数据管理可以推动业务增长，并有助于为许多运营变革提供方向。例如，企业已经利用从非结构化数据中获取的信息来提高安全性、改善医疗保健结果并根据员工的洞察力实现业务设施自动化——但让我们仔细看看。



医疗行业中常见的一种非结构化数据是影像，无论是 CT、MRI 还是 X 光。放射科医生评估非紧急影像的速度可能很慢，而且人眼的敏感度也有限。然而，当影像与 AI 技术相结合时，医疗机构可​​以更快、更准确地提供影像结果。

医疗保健领域中另一个可以从更好的非结构化数据管理和分析中获益的领域是药物开发。这似乎是一个相当结构化的领域，但根据我们对非结构化数据生产的了解，制药研究产生的非结构化数据比你想象的要多得多。该行业还难以对此类数据进行优先排序和组织，这对制药行业的协作和产品开发产生了负面影响。