近年，我們常常聽到人說非結構化數據(Unstructured Data 又稱非結構化資料)極速增長，越來越多，但到底是什麼東西？非結構化資料意思是指沒有固定格式或組織的數據，例如圖片、影像視頻、音頻、文本、社交媒體內容等。非結構性數據與 結構化數據 不同，後者是指有明確的欄位和值的數據，例如數據庫表、電子表格、XML文件等。結構化資料英文為 Structured Data，亦有所謂半結構化數據(半結構化資料 / semi-structured data)，但那留另篇才談，本篇集中談非結構化數據。
非結構化問題和特點：
- 數量龐大：產生速度和規模遠超過結構性數據，根據一些預測，到2025年，全球數據的80%將是非結構性數據。
- 多樣性：類型和格式非常多元，從文字到圖像，從音頻到視頻，從JSON到PDF，每種類型都有自己的特點和需求。
- 複雜性：內容和品質往往難以量化和評估，例如情感分析、圖像識別、語音轉寫等，都需要高級的算法和技術來處理。
非結構化數據帶來的挑戰
- 儲存：通常佔用更多的空間，並且需要更靈活的儲存方案，例如分佈式文件系統、雲儲存、對象儲存等。
- 處理：通常需要更多的計算資源和時間來處理，並且需要更多的工具和框架來支持。
- 分析：通常需要更多的人工智能和機器學習技術來分析，並且需要更多的專業知識和經驗來解讀，例如自然語言處理、電腦視覺、深度學習等。
非結構化數據的商業應用
- 可以提供豐富的信息和洞察力，幫助企業更好地了解客戶、市場、競爭對手、產品、服務等方面的情況，從而提高決策效率和質量，創造更多的商業機會和價值。例如：
- 用於文本分析，通過對客戶評論、反饋、投訴等文本數據的分析，企業可以獲得客戶的情感、偏好、需求、意見等信息，從而改善客戶體驗和滿意度，提高客戶忠誠度和留存率。
- 用於圖像識別，通過對圖像數據的識別和分類，企業可以實現自動化的視覺搜索、人臉識別、物品識別等功能，從而提高服務效率和質量，降低成本和風險。
- 用於視頻分析，通過對視頻數據的分析，企業可以獲得視頻內容的主題、風格、情感等信息，從而提高視頻的吸引力和傳播力，增加流量和收入。
- 用於音頻分析，通過對音頻數據的分析，企業可以獲得音頻內容的語言、話題、情感等信息，從而提高音頻的理解和利用，增加聽眾和收益。
綜上所述，非結構性數據可以有很多商業價值，但是要有效地利用非結構性數據，企業需要有合適的技術和工具，例如人工智能、大數據分析、雲計算等，來處理和分析非結構性數據，並將其轉化為有用的知識和行動。