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数字世界中生成的数据量每分钟都在增加，大量数据被称为“大数据”。 我们可以将数据分类为结构化，非结构化或半结构化。 结构化或半结构化的数据相对易于存储，处理和分析。 但是，非结构化数据并非如此。 根据定义，它没有预定义的结构，例如图像，音频文件和视频记录。

本文讨论了处理各种维度的非结构化数据时面临的挑战。 作为示例，您将找到一系列帮助您入门的工具：数据库工具，自动化测试工具，数据分析工具等。 了解这些工具将帮助您探索实体直接或间接与支持非结构化数据的技术配合使用的不同维度。

非结构化数据的数据分析—面临的挑战

使用非结构化数据时面临着多个挑战，即：

• 这种类型的数据是原始的和无组织的

• 很难确定数据是否相关

• 查找高质量数据非常棘手

• 搜索信息和索引是一个挑战

• 需要更多处理

在涉及人工智能，机器智能等的现代技术出现之前，处理非结构化数据的数据分析非常棘手。 现在可以使用大数据工具来支持，提取，处理，存储数据并从中获取业务价值。

此外，本文还将提供项目可以使用的工具的示例。

非结构化数据的示例

这是一个令人困惑的事实：您是否知道互联网上生成的80％的数据是非结构化数据？

不幸的是，事实并非如此，事实是仍然有大量数据尚未用于商业价值！ 令人担忧的是，企业没有从业务中获取利益，而没有从数据中提取解决方案。

但是，好消息是，技术正在以足够快的速度发展，以帮助将非结构化数据解码为现实！

那么，非结构化数据是什么样的呢？这里有些例子：

• 丰富的媒体：例如，由图像，音频和视频数据格式组成的天气数据，空间分析数据等

• 物联网数据：例如，传感器数据，股票行情信息等

• 社交媒体生成的数据：例如，涉及用户活动，情绪分析等的数据

让我们以社交媒体帖子为例。您认为我们如何从生成的数据中获取价值？我们可以问一些问题：

• 某个特定主题上有几条趋势？

• 喜欢/不喜欢多少帖子？

这种分析很简单。但是，如果我们要分析以下方面：

• 对于Facebook —在评论部分，有多少人对某个热门话题表现出积极的情绪？

• 对于Twitter-组织可以分析这些推文，以了解客户对产品的满意度。

在诸如上述的用例中，情感分析就成为了图片。情感分析基于自然语言处理（NLP）和机器学习算法进行。它们有助于确定社交媒体帖子背后的情感，组织可以据此得出营销策略，确定客户满意度等等。

因此，尽管处理这种类型的数据并非易事，但我们拥有先进的技术来帮助您导航和支持您的业务决策。根据检索到的数据，组织现在可以提出建议，关联，查找相似性等等。

在多维中存储，处理和利用非结构化数据—工具演练

非结构化数据不能存储在传统的关系数据库和数据仓库中，因为它们不与行列类型的数据关联。而且，它们占用大量的存储空间。但是，有些工具（如下所述）可以在多个维度上支持非结构化数据：

• 大数据工具：例如，Hadoop可以存储和处理不断变化的复杂非结构化数据。

• NoSQL数据库：例如，MongoDB是基于文档的NoSQL数据库类型，Redis是基于键值的NoSQL数据库，而Neo4j是基于图的。

• 数据湖：非结构化数据也存储在数据湖中。在这里，数据被集成为其原始格式。 Google，Oracle和Teradata等公司提供数据湖存储解决方案。

以下是一些流行的工具，可以对数据进行操作：

• Apache Flume可帮助将非结构化数据导入，聚合和移动到Hadoop HDFS中。例如，可以使用它检索实时运行的数据流。

• StormStorm还支持将非结构化数据提取到Hadoop中。这个基于事件的系统基于螺栓和喷嘴的概念。

• Spark是将非结构化数据导入Hadoop的另一种选择。

所有这些工具都提供了高可用性，可伸缩性和安全性，这对于组织而言至关重要。

另外，以下外部平台可与非结构化数据无缝协作：

• 商业智能软件：这些工具能够分析，挖掘和报告，以帮助组织从非结构化数据中得出商业决策。例如，Zoho Analytics和YellowFin是可以帮助实现此目的的流行工具。

• 数据集成工具：这些工具通过将来自多个来源的非结构化数据进行组合，以进一步用于业务用例进行分析，从而更进一步。 SAP数据集成器，Hovo Data和Microsoft Azure是一些流行的工具。

• DataOps工具：当人员，流程和技术一起工作以在整个数据利用周期内向组织和运营机构提供有用的数据时，DataOps应运而生。例如，用于数据的IBM CloudPak帮助支持这些功能。

• 测试自动化工具：许多支持自动化测试活动的新时代工具也具有与支持非结构化数据的数据库的集成功能。例如，TestProject工具与Teradata数据库，Oracle数据库，PostgreSQL数据库等集成在一起。

结论

如今，大数据正以超快的速度增长。在数据类型中，由于涉及的复杂性，挖掘非结构化数据的价值是最大的挑战之一。生成的非结构化数据构成了绝大多数数据，因此也不能忽略。非结构化数据对于所有组织和企业都至关重要-帮助做出明智的决策并分析数据。

但是，我们现在很幸运，技术不断发展，可以帮助分析和利用非结构化数据，以发挥最大潜力，帮助企业迈向数据驱动的理想。 例如，高级分析和深度学习可以帮助识别内容，情绪等。 因此，企业已经开始使用他们的分析数据来帮助他们以探索，处理和利用这一宝贵资产的思维方式蓬勃发展。 因此，我们需要在所有可能的维度上继续解码非结构化数据！ 延长数据生命周期对于任何组织都至关重要，因此，我们需要拥抱充分利用这些宝贵数据。

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