① 如何處理非結構化數據
非結構化數據
已經存在相當長一段時間了，它出現的時間比計算機誕生的時間還要早。像古埃及的象形文字(升體書)、流傳已久的各大宗教經文等等，都早在晶元出現以前就有了。而搜索引擎同樣也存在了相當長一段，雖然沒有印刷文字的歷史那麼久遠。不過，要說揭開保存在這些非結構化數據里的寶貴信息的秘密，就算是用現在已經非常成熟的搜索引擎，也還沒有得到什麼理想效果。為什麼會這樣呢?進去的是垃圾，出來的必是廢物(Garbage In, Garbage Out)
對搜索引擎而言，要解開非結構化數據中真正有用的東西，還缺乏一個重要的因素。為了讓大家容易理解這個欠缺的因素，這里引用一下IT界里的一句明言「Garbage In, Garbage Out」，簡稱GIGO，類似於「種瓜得瓜，種豆得豆」的意思，也就是說如果你輸入到計算機里的是一些亂七八糟的無用信息，那麼計算機輸出的結果也是無用的廢品，也代表了信息技術最難解決的問題之一，體現了對數據質量的要求。當我們用一個強大的搜索引擎來對基本上未經凈化、未經清洗、未經集成的文本數據進行搜索時，會出現什麼結果呢?就如上面的明言所示，搜索引擎最後返回給終端用戶的結果也是未經清洗和集成的。
為了使文本搜索變得真正有意義，在執行搜索操作之前，必須把需要對其進行搜索的文本進行集成。如果完成了集成的步驟，那麼你輸進去的就不再是「垃圾」，而出來的也就不再是「廢物」了。
互聯網對壘企業數據
在互聯網上搜索信息的時候，要進行數據清洗(data scrubbing)很難。試圖清洗和集成遍布在互聯網上的數據基本上是徒勞無益之舉，就跟要把整個太平洋的水倒出來的難度差不多。
但對於企業數據來說，又是另一回事了，原因有二。首先，涉及到企業數據的話，數據量就很有限了——相對於幾乎無限的互聯網數據而言。其二，和互聯網數據不同，幾乎所有的企業數據都是和企業的業務相關的。保守而言，互聯網上只有很小一部分數據是和任一企業的業務相關的，即使是像IBM這樣的規模龐大，經營業務繁雜的企業。
因此，集成企業的文本數據，或者說為了搜索和分析而對這些數據進行預處理，其實現的可能性就非常大。
1)客戶資料——與客戶溝通有關的數據
2)安全數據——與事故、檢修、維護、授權及其他安全相關的數據
3)合同數據——與企業具體的合同相關的數據
4)舉證數據——與訴訟過程相關的數據
5)法規數據——與敏感的企業事件和交易等相關的描述數據集成的好處
集成企業文本數據的重要好處之一就是，這些數據一旦被集成了，就可以輸入到資料庫被重復使用。換言之，只需要對企業文本數據進行一次集成，就可以被重復用於搜索和分析操作，不管重復利用多好次都沒問題。
② 什麼是非結構化數據和結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
③ 什麼是結構化數據和非結構化數據什麼是數據清洗
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；教育一卡通；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。
（3）數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。
④ 什麼是非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
⑤ 如何將非結構化數據轉化結構化數據
在信息社會,信息可以劃分為兩大類.一類信息能夠用數據或統一的結構加以表示,我們稱之為結構化數據,如數字、符號；而另一類信息無法用數字或統一的結構表示,如文本、圖像、聲音、網頁等,我們稱之為非結構化數據.結構化數據屬於非結構化數據,是非結構化數據的特例.
隨著網路技術的發展,特別是Internet和Intranet技術的飛快發展,使得非結構化數據的數量日趨增大.這時,主要用於管理結構化數據的關系資料庫的局限性暴露地越來越明顯.因而,資料庫技術相應地進入了「後關系資料庫時代」,發展進入基於網路應用的非結構化資料庫時代.所謂非結構化資料庫,是指資料庫的變長紀錄由若干不可重復和可重復的欄位組成,而每個欄位又可由若干不可重復和可重復的子欄位組成.簡單地說,非結構化資料庫就是欄位可變的資料庫.
⑥ 結構化數據和非結構化數據是什麼意思
結構化數據和非結構化數據是大數據的兩種類型，這兩者之間並不存在真正的沖突。客戶如何選擇不是基於數據結構，而是基於使用它們的應用程序：關系資料庫用於結構化數據，大多數其他類型的應用程序用於非結構化數據。
結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型資料庫進行存儲和管理。
與結構化數據相對的是不適於由資料庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。
(6)非結構化數據擴展閱讀
結構化和非結構化數據之間的差異除了存儲在關系資料庫和存儲非關系資料庫之外的明顯區別之外，最大的區別在於分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用於挖掘非結構化數據的分析工具正處於萌芽和發展階段。
並且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，並且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。
⑦ 什麼是結構化數據，非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
⑧ 如何處理非結構化數據
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
⑨ 非結構化數據的雲計算與非結構化數據
據IDC的一項調查報告中指出：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。非結構化數據，顧名思義，是存儲在文件系統的信息，而不是資料庫。據報道指出:平均只有1%-5%的數據是結構化的數據。如今，這種迅猛增長的從不使用的數據在企業里消耗著復雜而昂貴的一級存儲的存儲容量。如何更好的保留那些在全球范圍內具有潛在價值的不同類型的文件，而不是因為處理它們卻干擾日常的工作？當然你可以采購更多的就地存儲設備，但這總會有局限性的。雲存儲是越來越多的IT公司正在使用的存儲技術。下面的分段解釋了一些關於存儲在雲中的商業信息的關鍵要點。員工面臨新挑戰 數據如何被管理？
當企業參與到全球經濟競爭中，IT員工面臨著讓分布在全球的員工能夠有效訪問重要數據的新挑戰。全球分布的團隊需要共享對大型的文件和數據集的讀寫訪問，但這顯然增加了數據管理的復雜性。另外不斷地採用數據同步功能和精確度的問題都影響企業的工作效率。
雲存儲業務外包 降低成本是否可行？
隨著基於雲存儲服務項目的增長，各種類型的企業都有能力將數據存儲業務外包。利用這些外包服務，企業能大幅減少存儲基礎架構成本，在減少人工管理非結構化數據所需時間的同時增加了存儲的靈活性，這在以前的企業中從未被使用過。另外，雲服務也帶來了巨大的經濟效益。
雲存儲有多大 價格是否更合理？
大多數服務提供商對於雲存儲的定價都是根據實際使用了多少存儲容量而決定的。支付多少錢就享用多少容量。因此不再需要存儲架構師，也不再需要安裝和管理存儲設備。
如果你使用200TB的存儲容量，你就只需支付200TB存儲的這部分錢即可。如果你的公司突然需要在明天增加34TB的存儲容量，你不需要增加任何存儲設備，只需要在開賬單的周期支付存儲多增加出來的錢即可。如果其中一部分存儲容量只是暫時性的話，你可以輕松地從雲中刪除不需要的數據，以減少使用的容量，並送交最終的賬單。但本地的存儲基礎設施並沒有這些功能。
數據中心安全第一 有害訪問強制隔離
如果你曾配置過數據中心，必須要保證物理安全。未經授權的人通過各種層級的物理安全獲得數據的機會是幾乎不可能的。檢查存儲供應商提供的服務，你會發現這些數據中心不僅是保障不能出現有害的物理訪問，還在於保護通過任何自然和人為操作所產生的災難
雲存儲網關發威 惡意訪問皆退散
物理安全對於企業去阻止惡意訪問來說是非常重要的。越來越多的廠商提供雲存儲網關（cloud storage gateway）應用，無論是在傳輸中還是在靜止中都能夠保證高級別的數據安全。網關能夠處理前端數據的存儲進程。數據實際被存儲在服務商提供的基礎設施中，像是Rackspace、AT&T、i365、Amazon S3等等。
備份記錄復雜昂貴雲存儲簡單方便
隨著備份和災難恢復的處理和要求變得越來越復雜、昂貴以及耗費時間。雲存儲服務能夠大大地減少這種復雜性和成本。當在雲中存儲一個大數據集的時候，答案可以像復制數據到多重地理分布位置一樣的簡單。
單一技術非萬能 分析思考更有效
像任何技術一樣，根本不存一個萬能的解決方案，雲存儲也是如此。仔細地檢查當前的存儲基礎設施，創建數據的應用以及數據的用戶。只有更仔細的分析，才能更加的清楚：基於雲的存儲通常完美適用於第二層級（Tier 2）的數據，以及那些需要在多個位置共享的數據。