数字世界中产生的数据量每分钟都在增加！这种海量数据被称为“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容易存储、处理和分析。但是，对于非结构化数据，情况并非如此。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。

本文讨论了在处理各个维度的非结构化数据时面临的挑战。作为示例，您将找到一个工具列表来帮助您开始使用该领域：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使用支持非结构化数据的技术的不同维度。

非结构化数据的数据分析——面临的挑战
在处理非结构化数据时面临着多重挑战，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。
   寻找高质量的数据很棘手。
   搜索信息和编制索引是一项挑战。
   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。大数据现在可以使用工具来支持、提取、处理、存储和从数据中获取业务价值。

此外，本文将提供项目可以使用的工具示例。

非结构化数据示例
这是一个让你难以置信的事实：你知道吗？80%互联网上生成的数据中有哪些是非结构化数据？

不幸且不那么美妙的事实是，仍有大量数据尚未用于商业价值！这是一个令人担忧的问题，因为企业无法从数据中提取解决方案，而不是为企业带来利益。

然而，好消息是技术现在发展得足够快，可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：例如天气数据、空间分析数据等，由图像、音频和视频数据格式组成
物联网数据：例如，传感器数据、股票信息等
社交媒体生成数据：例如，涉及用户活动、情绪分析等的数据
对这类数据进行关联、比较、关联和分析确实是一项挑战。

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？以下是我们可以提出的一些问题：

关于某个特定主题的热门帖子有多少？
有多少帖子被喜欢/不喜欢？
这种类型的分析很简单。但是，如果我们要分析以下方面：

对于 Facebook——在评论部分，有多少人对热门话题表现出积极情绪？
对于 Twitter——组织可以分析推文以了解客户对产品的满意度。
在一个用例中，例如上面提到的那些，情绪分析就出现了。情绪分析工作基于自然语言处理（NLP）和机器学习算法。它们有助于确定社交媒体帖子背后的情绪，组织可以据此制定营销策略、确定客户满意度等。

因此，尽管处理此类数据并不容易，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、相关性、发现相似性等等。

在多个维度中存储、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相关联。此外，它们占用了大量的存储空间。但是，有一些像下面提到的工具可以支持多个维度的非结构化数据：

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 是一种基于文档的 NoSQL 数据库，Redis 是一种基于键值的数据库NoSQL 数据库, 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，数据被集成到其原始格式中。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有助于将非结构化数据导入、聚合和移动到 Hadoop HDFS。例如，可以使用它检索实时运行数据流。
StormStorm 还支持将非结构化数据摄取到 Hadoop 中。这个基于事件的系统基于螺栓和喷口的概念。
Spark是将非结构化数据引入 Hadoop 的另一种替代方法。
所有这些工具都提供了对组织至关重要的高可用性、可扩展性和安全性。

此外，以下外部平台可以无缝处理非结构化数据：

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业务决策。例如，Zoho Analytics 和 YellowFin 是帮助做到这一点的流行工具。
数据集成工具：这些工具更进了一步，将来自多个来源的非结构化数据组合起来，以便稍后针对业务用例进行分析。SAP 数据集成器、Hevo Data 和 Microsoft Azure 是一些流行的工具。
DataOps 工具：当人员、流程和技术协同工作，在整个数据利用周期中为组织和运营提供有用的数据时，DataOps 应运而生。例如，IBM CloudPak for data help 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还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。
结论
如今，大数据正以超快的速度增长。在这些数据类型中，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，因此也不容忽视。非结构化数据对所有组织和企业都至关重要——有助于做出明智的决策和分析数据。

然而，我们现在有幸拥有不断发展的技术来帮助分析和利用非结构化数据以发挥其最大潜力，帮助企业朝着数据驱动的理想迈进。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分析的数据来帮助他们以探索、处理和利用这一宝贵资产的心态蓬勃发展。因此，我们需要继续解码所有维度的非结构化数据！增强数据生命周期对任何组织都至关重要，因此，我们需要充分利用这些有价值的数据。

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