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