非结构化数据管理与 AI Ready 数据准备白皮书预览版 _ Baklib.pdf

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⾮结构化数据管理与AIReady数据准备⽩⽪书预览

版

《⽩⽪书》预览版介绍了部分关于企业⾮结构化数据管理与AIReady的数据就绪实施策略。

⾮结构化数据管理与AI就绪⽩⽪书

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数据沼泽困境：

企业⾮结构化数据（⽂档/⾳视频/图纸）年增速达6%，但利⽤率不⾜15%（IDC04预估）

AI落地瓶颈：

73%企业表示⼤模型训练因数据质量差导致效果不达预期（中国AI产业联盟调研）

合规性焦虑：

数据安全法实施后，65%企业急需信息脱敏、权限、版本与合规管理⼯具

第⼀章⾮结构化数据基础认知

⾮结构化数据指的是缺乏预定义数据模型或组织的信息，这使得其分析和分类⽐结构化数据更具挑战

性。这类数据约占全球⽣成数据总量的80%到90%，涵盖了多种格式，如⽂本⽂档、图像等。⾳频和

视频与结构化数据不同，结构化数据在关系数据库中组织得近乎有序，可以轻松查询，⽽⾮结构化数据

通常以⽂本为主，不符合传统的⾏和列，因此具有固有的复杂性多样性。

1.1定义与占⽐

核⼼定义：缺乏预定义数据模型或组织结构的信息类型

数据占⽐：占全球数据总量的80%-90%（IDC05数据）

典型形态：

⾮结构化数据构成

5%

20%

⽂本⽂档

45%

⾳视频

图像

其他

30%

1.⾮结构化数据的特征

⾮结构化数据具有⼏个关键特征，这些特征使其区别于结构化数据：

缺乏组织性：⾮结构化数据没有以⼀种允许轻松访问或分析的⽅式组织起来。它可能分散在多个⽂

件、⽂件夹或数据库中，使检索特定信息变得复杂。

格式的多样性：⾮结构化数据以多种格式存在，包括⽂本、图像、⾳频和视频。这种多样性给有效

处理和分析数据带来了挑战。

⾼容量：⾮结构化数据的⽣成通常⾮常⼤，因此在管理与分析⽅⾯存在重⼤挑战。

动态和不可预测：⾮结构化数据可以是动态的，具有不同的以各种格式、语⾔和⻛格呈现信息的来

源，这可能会使分析⼯作复杂化。

特征维度具体表现AI就绪挑战指数

组织性缺失分散在多个存储系统★★★★★

格式多样性00+⽂件格式共存★★★★☆

数据体量05年达175ZB★★★★☆

动态⽣成速度实时流数据占⽐超60%★★★★☆

1.3⾮结构化数据示例

⾮结构化数据可以有多种形式，包括：⽂本⽂档：包含⾮结构化⽂本的电⼦邮件、报告和其他书⾯内

容。图像：不符合结构化格式的照⽚和视觉⽂件。⾳频⽂件：⾳乐、播客和其他由⾮结构化⾳频数据组

成的⾳频记录。视频：电影、录制的录像和其他呈现⾮结构化视觉内容的视频⽂件。社交媒体帖⼦：⽤

户在Twitter和Facebook等平台上⽣成的内容，包括⾮结构化的⽂本和多媒体元素。

第⼆章⾏业价值与挑战

.1⾮结构化数据的价值

虽然⾮结构化数据可以提供多种好处，但它也带来了独特的挑战：

好处

提⾼准确性：⾮结构化数据可以提供更准确的洞察⼒，因为它通常不太容易出现结构化数据中固有

的错误和偏差。

更⾼的灵活性：⾮结构化数据的多样性使得访问和分析更加灵活和动态，从⽽获得更深⼊的洞察。

增强客户体验：通过分析⾮结构化数据，企业可以提供更加个性化和吸引⼈的客户体验，从⽽提⾼

满意度。

挑战

复杂性分析：缺乏结构使得很难提取⻅解和有效管理数据，通常需要⾼级分析⼯具和技术。

⾼资源需求：管理和处理⾮结构化数据可能会导致资源密集型，需要在技术和专业知识上进⾏⼤量

投资才能从中获得价值。