在这个数字化时代，数据无处不在，它们构成了我们理解和分析世界的基础。在众多的数据类型中，结构化数据和非结构化数据是最常见的两种形式。

什么是结构化数据?

结构化数据是指那些以固定格式或模式存储的信息，通常可以被快速检索和处理。这类数据最典型的例子就是数据库表格中的信息，例如客户名单、销售记录等。结构化数据的特点包括：

格式固定：每条数据都有明确的字段和定义。

易于查询：通过SQL等查询语言可以高效地进行搜索和筛选。

标准化：数据格式统一，便于管理和分析。

什么是非结构化数据?

与结构化数据相对的是非结构化数据，这类数据没有预定义的模式或结构，形式多样且难以直接处理。常见的非结构化数据包括电子邮件、社交媒体帖子、图像、音频文件等。非结构化数据的特点有：

形式多样：可以是文本、图片、视频等多种形式。

难以索引：由于缺乏固定的格式，非结构化数据不易于直接检索。

复杂性高：需要使用更高级的技术来提取有价值的信息。

下面是一些示例，以更好地理解非结构化数据的概念。文本文档。可能会遇到文本文档形式的非结构化数据，这些数据可以是纯文本文件(.txt)、MicrosoftWord文档(.doc、.docx)、PDF文件(.pdf)、HTML文件(.html)等文字处理格式。它们主要包含书面内容，可能包括文本、表格和图像等元素。电子邮件。作为电子通信的一种形式，电子邮件通常包含非结构化文本数据和各种文件附件，例如图像、文档或电子表格。图片。图像文件有多种格式，例如JPEG(.jpg、.jpeg)、PNG(.png)、GIF(.gif)、TIFF(.tiff)等。这些文件存储视觉信息，需要计算机视觉等专门技术来分析和提取数据。音频文件。音频数据通常以MP3(.mp3)、WAV(.wav)和FLAC(.flac)等格式呈现。这些文件包含声音信息，需要音频处理技术来提取有意义的见解。视频文件。视频数据采用流行的格式，例如MP4(.mp4)、AVI(.avi)、MOV(.mov)等。分析视频需要结合计算机视觉和音频处理技术，因为它们包含视觉和听觉信息。日志文件。日志文件由各种系统或应用程序生成，通常包含非结构化文本数据，可以深入了解系统性能、安全性和用户行为。传感器数据。来自可穿戴设备、工业设备和其他物联网设备中嵌入的传感器的信息也可以是非结构化的，包括温度读数、GPS坐标等。社交媒体帖子及评论。来自微信、微博、抖音等社交媒体平台的数据包含文本、图像和其他没有预定义结构的多媒体内容。

这些只是非结构化数据格式的几个示例，不过，企业的90%以上非结构化数据应该也是这几种格式。

两者的关联与区别

虽然结构化数据和非结构化数据看似截然不同，但它们之间存在着密切的联系。在实际应用中，两者往往相互补充：

业务决策支持：结构化数据可用于构建报表和统计分析，而非结构化数据则能提供更深入的洞察，如顾客反馈的情感分析。

数据集成：企业可能需要将非结构化数据转化为结构化数据，以便更好地整合到现有的数据库系统中。

人工智能应用：机器学习模型常常需要结合结构化和非结构化数据来训练，以获得更全面的学习效果。

尽管有着紧密的联系，结构化数据和非结构化数据在多个方面存在显著的区别：

存储方式：结构化数据通常存储在关系型数据库中，而非结构化数据则可能存放在文件系统、NoSQL数据库或云存储中。

处理难度：结构化数据容易处理和分析，而非结构化数据则需要更多的预处理步骤。

应用场景：结构化数据适用于需要快速查询的场景，而非结构化数据则更适合于挖掘隐藏的模式和趋势。

如何治理非结构化数据?

首先回顾一下，针对相对成熟的结构化数据，我们是如何开展治理工作的。参考：非结构化数据治理解决方案

1)结构化数据治理首先，我们需要确立常用的模型和需要坚持的原则，比如明确DAMA(DataManagementAssociation)战略一致性模型、明确PDCA(Plan-Do-Check-Act)原则。其次，我们要建立统筹数据治理的组织结构。如果参照DAMA模型，企业需要建立数据治理监理委员会、数据治理委员会、数据治理办公室、数据治理业务组。然后，我们确立某一个核心业务场景做切入，正式启动数据治理工作。这里涉及到一些执行阶段和细节，比如：数据标准制定主数据管理数据建模元数据管理

指标管理数据质量监控数据安全管理

这些每一块都有相对成熟的方法论和最佳实践，本文不做展开，感兴趣的可以到网本公众号搜索相关文章资料。参考：企业数据治理体系及实施过程解析2)非结构化数据治理参考结构化数据治理，非结构化数据治理该如何开展呢?其实，第一步(模型和原则)和第二步(组织结构)这两块都是可复用的，差异点在第三步，也是最重要的步骤。网上有一些人，上来就说要对非结构化数据进行盘点，先盘清楚企业内部有哪些非结构化数据，存储在哪里，由谁在负责等等。

如果盘都没盘清楚，何谈治理。看起来不无道理，但这里涉及到一个成本问题，要知道非结构化数据是结构化数据的4倍不止，且每年保持60%以上的增长。此外，万事都讲究投入产出，不能为了盘点而盘点，也不能为了治理而治理。

相比于HOW，我们更应该投入精力搞清楚WHY和WHAT。这么多种非结构化数据，哪些重要，哪些次要?哪些先治理?哪些后治理?哪些对业务影响大?哪些对业务影响小?这些问题都不搞清楚，就闷头干活，很显然是非常不明智的。这里就需要遵循一个原则：以终为始，也就是目标牵引原则。结构化治理我们往往是为了优化一些核心报表、流程或者模型，同样的，针对非结构化数据，我们也需要确立一些最核心的场景。

比如目前业务最关注的一个场景，就是提高AI客服回答准确率，减少人工支撑的成本。则可以先问围绕着客服相关的数据，比如产品知识库、常见问题、产品使用教学视频等非结构化数据进行治理。除了这类需要对知识库治理的场景外，也有一些是基于技术手段，做流程自动化的场景。比如针对费用报销场景，使用OCR技术自动对发票做识别，然后用RPA验证发票真伪，自动验证报销金额是否匹配，实现快速报销、记账。总之，不要为了治理而治理，在项目启动初期，要锚定一个具体的业务痛点，快速验证拿到结果，更容易得到业务方和老板的支持，逐步加大治理范围。

非结构化数据中台

非结构化数据中台，作为数据中台的重要分支，专注于非结构化数据的整合、治理、洞察与价值释放。它不仅能够解决非结构化数据量大、种类繁多、难以管理的难题，还能通过智能化手段，挖掘数据背后的深层价值，为数据驱动型组织提供强有力的数据支撑。在建设非结构化数据中台前，企业需明确自身需求，确定建设目标。这包括确定非结构化数据的来源、范围、存储方式以及期望达成的数据治理和洞察效果等。根据建设目标，构建合理的数据架构是关键。这包括设计数据采集、存储、处理、分析和应用的完整流程，确保非结构化数据能够高效、安全地流动和共享。数据治理是非结构化数据中台建设的核心环节。企业需建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性;同时，还需制定合理的数据访问权限和安全策略，保障数据安全。

借助人工智能、机器学习等先进技术，可以显著提升非结构化数据的处理效率和洞察能力。企业应根据自身需求，引入合适的智能化工具和技术，实现非结构化数据的自动化处理和分析。非结构化数据中台建设的最终目的是推动业务融合和创新。企业需将数据洞察结果与业务流程紧密结合，实现数据驱动的业务决策和运营优化;同时，还需注重数据文化的培育，提高全员数据意识和应用能力。

非结构化数据中台的应用场景1金融行业在金融行业，非结构化数据中台可应用于风控管理、客户关系管理、投资决策等多个领域。通过对客户邮件、聊天记录、社交媒体信息等非结构化数据的分析，金融机构可以更准确地评估客户信用状况，优化信贷审批流程，提升风控能力;同时，还能洞察市场趋势，为投资决策提供科学依据。2政府与公共服务政府与公共服务领域同样离不开非结构化数据的支持。在智慧城市建设中，非结构化数据中台可以整合各类传感器数据、视频监控资料、社交媒体舆情等非结构化信息，助力城市管理者实现精细化管理和科学决策。此外，在疫情防控、灾害预警等方面，非结构化数据也发挥着不可替代的作用。3消费品与零售行业在消费品与零售行业，非结构化数据中台可用于消费者行为分析、商品推荐、市场趋势预测等场景。通过对消费者评论、社交媒体互动、购物记录等非结构化数据的挖掘，企业可以深入了解消费者需求，优化商品结构，提升顾客满意度和忠诚度。