非结构化数据隐藏的内容
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-04-14
非结构化数据是指那些不能整齐地放入电子表格中或可以很容易地用数字表示的数据，来自社交媒体帖子/提要，呼叫中心注释，电子邮件，语音邮件记录，图像和客户调查的数据都属于此数据类别，并为公司提供了巨大的背景价值，问题？挖掘这些资源以获得洞察力并非易事，非结构化数据集是分析工具的下一个未开发领域非结构化数据是圣杯，那么为什么所有的利益呢？因为统计数据，图表和图形只说明了一半，推文是公众认知度和情绪的良好指标，并且可以显着影响消费者的购买习惯，而且据估计今天生成的所有数据中有多达90％是非结构化的，这使其成为数据冰山中更大的底部。
建立连结
对于希望利用数据作为预测见解和公司战略基础的公司而言，仅依靠结构化数据就像聆听客户反馈的每一个十分之一，尽管这可能提供总体情绪和市场趋势的模糊描述，但几乎不可能做到专一，那么企业如何将容易看到的东西与下面的东西联系起来呢？正确的 分析供应商 是关键，尽管可以手动过滤掉非结构化数据的“噪音”（社交位和无关大的信息，不会影响更大的关系趋势），但是可以为分析公司提供更好的服务，这些分析工具可以提供“全视图”解决方案。更重要的是解决方案跨越障碍的能力，仅结构化和非结构化数据就具有价值，但通过准确和可复制的数据集，可以共同提供更准确的消费者情绪视图。
数据仓库架构的演变
我们谈到了数据仓库的好处，近年来数据仓库架构经历了相当大的发展，它们将继续发展到可预见的未来，数据仓库体系结构受到业务实践和目标的影响，这些实践和目标不断发展，原因是数据仓库结构合理，可以反映其所服务的业务，这是当今不断发展的数据仓库架构的一些主要业务驱动力。
报表对于业务运营越来越重要
报表是业务每天分发和使用信息以及监视运营的主要方式，这意味着企业必须保护其传统的数据仓库体系结构，该体系结构的主要目的是为报表以及管理仪表板，绩效管理和在线分析处理提供数据，发现分析对于新业务发展而言，与报告对既定运营的意义一样，面向发现的分析可帮助公司发现有关其业务，客户，合作伙伴和竞争格局的新事实，趋势，模式，异常值等，这就是为什么企业通过添加可以更好地帮助发现分析的新独立数据平台（例如列式数据库，数据设备，NoSQL数据库和Hadoop）来扩展其平均面向报表的数据仓库环境的原因。
大数据与“大数据”无关，而是与业务分析有关
从大数据中获取业务价值的理想方法是通过分析，因此满足业务分析（无论是大数据还是传统企业数据）的数据需求是当今数据仓库架构变革的主要驱动力，因为每个部门都有不同的要求，所以他们通常会为BI和分析构建自己的“影子程序”，为了防止每个部门中的系统成为数据孤岛，数据仓库体系结构变得更加联邦，几个数据库似乎起着单个实体的作用，来自多个源的所有数据都被呈现为好像存储在一个地方。这使体系结构计划可以扩展到不同部门中的不同系统。
企业越来越需要访问实时数据
现在的领先优势是事件处理，企业无需存储数据来查找发生了什么或可能发生了什么，而是需要在事件发生时采取行动，事件处理使企业能够主动而不是对风险作出反应，并创造机会，而不是追逐它们。尽管传统的数据仓库体系结构是为“静态数据”设计的，但“移动数据”的实时功能可以改型到该体系结构中。