非结构化数据

什么是非结构化数据？

在当今数字化时代，数据来源纷繁复杂。客户互动、社交媒体活动、在线交易、传感器等都是数据生成的来源。所有数据可以分为结构化和非结构化数据。结构化数据可以以预先定义方式组织。轻松搜索和分析结构化数据都十分简单轻松。但是，非结构化数据没有预先定义的格式或架构，不便于搜索或分析。

非结构化数据的例子

非结构化数据可以以各种形式出现——文本、图像、音视频文件、社交媒体帖子、传感器数据等。这些数据通常需要特定的数据结构来组织，且不易分析。虽然分析非结构化数据存在种种挑战，但非结构化数据在业务运营中发挥着至关重要的作用。企业收集这些数据可以获得更多信息，从而做出明智的决策并改善业务流程。例如，从社交媒体收集的客户反馈可以帮助企业改进其产品和服务，或者通过收集传感器数据来预测设备故障并防止停机。

可搜索性和易用性

结构化数据通常更容易搜索和利用，而非结构化数据需要处理后才能进行搜索和分析。分析非结构化数据的涌现促进了专用分析工具的发展。通常，非结构化数据分析工具会使用机器学习技术进行学习。结构化数据分析也可能会使用到机器智能。但不同点在于，管理海量非结构化数据必须使用到机器学习和人工智能技术。几年前，研究人员在数据搜索过程中使用关键字搜索工具，便可找到相关的基本信息。但是，非结构化数据呈爆炸式增长，因此我们需要分析更复杂的数据和内容，如用户操作。

分析非结构化数据的挑战

传统的关系型数据库和数据管理工具并适用于分析非结构化数据。例如，用户需要搜索从各种角度拍摄的鞋子图片，使用关系型数据库显然不能完成任务。因为传统数据库无法从图像的原始像素值中理解鞋子样式、大小、颜色等信息。因此，需要专门的软件和技术（如自然语言处理和机器学习）来从非结构化数据中提取信息。

NLP、ML 和非结构化数据

自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，主要处理计算机和人类语言之间的交互。NLP 帮助计算机理解、解释和生成人类语言。 使用 NLP 技术分析客户评论、电子邮件和社交媒体帖子等非结构化数据，可以获取客户情绪、偏好和行为等信息。机器学习 （ML）是另一种分析非结构化数据的专门技术，允许计算机学习存储在某处的非结构化数据而您无需编程。ML 算法会使用大型非结构化数据集进行训练，从而帮助机器识别数据模式并进行预测。例如，ML 技术可以基于内容对图像和视频进行分类或根据传感器数据预测设备故障。

向量数据库

如何有效地分析非结构化数据？试试向量数据库！向量数据库通过理解数据含义而非通过关键字或标记（通常由用户手动输入）搜索图像、视频、文本、音频文件和其他非结构化数据。结合强大的 ML 模型，向量数据库可为语义搜索和推荐系统带来革命性的巨变。随着非结构化数据日益普及，ML 模型稳步增长。这些 ML 模型经过训练可以理解非结构化数据。word2vec 是一种早期 NLP 算法，使用神经网络学习单词关联。word2vec 模型可以将单个单词（不仅仅是英语，还有其他语言）转换为浮点值列表或向量。基于模型的训练方式，距离越近的向量，其表示的单词含义越相似。

总结

向量数据库通过理解数据含义而非通过关键字或标记（通常由用户手动输入）搜索图像、视频、文本、音频文件和其他非结构化数据。总之，非结构化数据分析伴随着挑战和机遇。虽然分析非结构化数据相比结构化数据更具挑战性，但非结构化数据也包含更丰富、更有价值的信息，可帮助企业做出明智的决策并改善其运营方式。此外，通过专门的软件和技术，例如向量数据库、NLP 和 ML 技术，企业可以解锁非结构化数据分析的力量，在当今以数据驱动的世界中获得竞争优势。