非結構化資料管理是指收集、儲存、維護、監控和處理未預先定義、且不易儲存在資料庫表中的資料，例如 Excel 試算表。
什麼是非結構化資料？
事實上，許多現今的資料，據專家稱，估計高達 90% 的企業資料是非結構化資料，這意味著它不符合任何傳統資料模式或架構，如典型的關聯式資料庫（想像一下 Excel 電子表格的有組織行列）。
非結構化資料可由人類活動或機器產生，且包含 Word 文件、電子郵件內容、影像和影片檔案、社群媒體內容、PowerPoint 簡報、衛星影像、手機資料記錄和錄音對話等。
非結構化與結構化資料
結構化資料可以整理成整齊有序的試算表，過去管理起來比非結構化資料更容易。其中包含客戶檔案、庫存清單、會計資料和差旅預訂等資訊。
如前所述，非結構化資料與結構化資料格式不同，但使用方式也與結構化資料不同。它比量化更質化，而且比起簡單的關聯式數字和價值觀，往往更能代表想法、想法和感受。
雖然管理資料可能比結構化資料更困難，但非結構化資料含有大量珍貴的深度資訊。想像一下，能夠查看非結構化資料，並找出一天中最佳的時機，吸引零售購物區的顧客，或同時分析即時駕駛資料和天氣資料，以判斷城市交通如何、何時及為何備份。或者，如果您可以查看社群媒體內容，了解您的客戶如何回應近期推出的產品，或是您的品牌聲譽如何因為產品召回而波動？ 這就是非結構化資料的力量。
非結構化資料與大數據分析
非結構化資料是組織目前想要分析的最常見資料類型。如同上述範例，使用資料分析系統來分析非結構化資料，這些系統可提供嚴重的數字破碎能力，以及 AI 和機器學習功能，可以帶來人類無法快速發現的驚人深度資訊，甚至完全無法察覺。資料分析應用程式可以查看多個未連線的資料流，例如過去一年的銷售數字、天氣資料、社群媒體活動、近期新聞事件等，以尋找前所未有的模式和關聯性。透過對這些模式的深入見解，組織可以找到更有效的方法，來自訂消費者體驗、提供更好、更有效率的服務、建立新的收入來源、更快速地回應客戶和市場趨勢，以及不斷演進的需求等。
非結構化資料的分析與管理工具與資料庫
雖然非結構化資料儲存、管理、分析和處理比結構化資料更為複雜，但現今有許多工具和應用程式可幫助組織管理非結構化資料，並擷取其中隱藏的價值。我們來深入了解資料分析和管理工具和資料庫，這些工具使非結構化資料變得較不複雜。
熱門非結構化資料分析工具
非結構化資料的最佳資料分析工具通常包含 AI 和機器學習功能。他們通常也配備自然語言處理（NLP），這是一種人工智慧，無需傳統定義的格式即可分析和剖析非結構化資訊。這些工具可以分析電子郵件、社群媒體、客戶支援記錄等內容，以了解資料的背景和重要性。其他功能包括文字挖掘、取證分析內容、作者分析，以及文字設計。
非結構化資料最常用的資料分析工具包括：
- MongoDB 圖表：為即時深度資訊與內嵌式分析提供強大的視覺化
- Microsoft 的 Power BI：提供資料整合和強大的視覺化功能，以獲得更深入的深度資訊
- Apache Hadoop：擁有一個工具組，可讓您輕鬆分析並剖析複雜的資料集
- Apache Spark：為即時分析提供快速處理
- Tableau：提供強大的視覺化功能，適合非技術使用者
- MonkeyLearn：作為視覺化和資料分析的全方位工具
- RapidMiner：提供建立預測性資料模型的堅實平台
- KNIME：是允許高度進階自訂的開放原始碼產品
熱門非結構化資料庫
如前所述，非結構化資料與傳統關聯式資料庫不符，傳統關聯式資料庫通常使用結構化查詢語言（SQL）。因此，大多數企業組織都使用 NoSQL 資料庫處理非結構化資料。NoSQL 意指“不只是 SQL”，並指非關聯式資料庫。它不會像關聯式資料庫一樣將資料拆成單獨的表格，所以它不是“表列”。NoSQL 資料庫有四種不同類型，包括文件式資料庫、鍵值儲存、寬欄導向資料庫和圖表資料庫。
儲存非結構化資料的 NoSQL 資料庫包括：
- MongoDB 這是最常用的文件資料庫，提供所有儲存資料的單一檢視。
- Apache Cassandra：這是一個以資料欄為基礎的開源分散式寬欄資料庫系統，具有極高的擴充性與快速性。
- ElasticSearch：因為這個開源的分散式 NoSQL 資料庫系統可以儲存和搜尋大量資料，並使用模糊比對（或傳回與搜尋字詞大致相符的結果），所以非常適合全文搜尋。
- Amazon DynamoDB：這種高度可擴充的金鑰值配對式分散式資料庫系統，可以輕鬆處理每天 10 兆次的要求。
- Apache HBase：另一個高度可擴展的開源分散式資料庫系統，它能夠以大量資料（至少 PB）運行得最好，並提供隨機和即時的資料存取。
- Neo4j 此以圖表為基礎的資料庫適合大數據分析應用程式，而且通常是使用案例的首選資料庫，包括知識圖表、網路管理、詐騙偵測、個人化等。
- Redis：這款開源記憶體內資料儲存系統可作為快取、訊息代理程式和資料庫，提供快速的效能。
- OrientDB：這個開源專案將文件和圖表結合為單一資料庫，並提供快速的讀取/寫入作業。
熱門非結構化資料管理工具
要想找出管理非結構化資料的最佳工具，要記住幾件事。您需要工具來幫助您完成以下工作：
- 儲存並組織資料，使其可存取並搜尋：AWS 或 Microsoft Azure 等雲端供應商為非結構化資料提供可擴充的儲存，以資料庫、資料倉儲或資料湖泊的形式呈現。組織有時會選擇將高度敏感的非結構化資料儲存在就地部署的儲存解決方案中。
- 清理非結構化資料：這是一個重要的步驟，需要整合資料結構、標準化資料集、修正資料錯誤、解決語法錯誤、找出並解決資料中的落差等等。有數種工具可供選擇，包括 OpenRefine、Trifacta Wrangler、WinPure、TIBCO Clarity、Melissa Clean Suite 和 Data Ladder。
- 視覺化非結構化資料：Gartner 將資料視覺化定義為「以圖形方式呈現資訊、強調資料模式與趨勢，並協助讀者快速取得深度資訊的方式」。由於這是資料分析的一部分，上述許多分析工具可協助您將資料視覺化。其他解決方案包括 Microsoft Power BI、Looker、Domo、Klipfolio 和 Qlik Sense。
結構化與非結構化資料管理—比較
我們已經提到了結構化資料與非結構化資料之間的一般差異，現在讓我們更深入地看看管理資料有何差異。
結構化資料的優點在於能輕鬆被機器學習應用程式剖析。其有條理的本質使其易於操作和查詢。結構化資料對於非資料科學家的人而言也更加易於使用，如今有許多成熟、經過審查的解決方案，可用於分析、搜尋和處理資料。
然而，結構化資料雖然能整齊地放入關聯式資料庫，但設定時可能很複雜，而且資料有條理的配置會讓日後難以變更。由於資訊符合預先定義的結構，因此通常只能用於原本預定的目的。此外，結構化資料通常儲存在資料倉儲中，資料倉儲是剛性且高度定義的。當組織想要以不同方式使用結構化資料時，這使得時間和精力變得昂貴。
另一方面，非結構化資料不會以任何預先定義的格式儲存。由於儲存方式為原生格式，因此可靈活運用於各種使用案例與需求。此外，由於非預先定義的非結構化資料收集通常快速又簡單。它最常儲存在資料湖泊中，而非資料倉儲，而且這些湖泊具有高度可擴充性，可以容納大量資料。
然而，非結構化資料的缺點是準備和分析通常較為複雜複雜。它需要受過訓練的資料科學家，他們知道如何清理和使用資料，也要了解各種資料集與他人的關係。非結構化資料也需要更專業的工具來剖析和分析。雖然解決方案目前正逐漸成熟，但它們仍然比分析結構化資料的工具更年輕，並且有一種方法能夠與產業在結構化資料操作和分析方面所習慣的能力相匹配。
為何管理非結構化資料比較困難
非結構化資料較難管理，因為：嗯，它是非結構化資料。這導致了我們在前面章節中提到的一系列問題。組織、分析、處理、儲存和擷取更加困難。查詢或搜尋資料也比結構化資料更困難，因為缺乏固定或預先定義的格式，以及其所封裝的各種資料類型。
擴充性也可能是非結構化資料的問題，因為傳統儲存系統需要組織在系統中增加更多磁碟或儲存節點，才能橫向擴充。這種橫向擴充模式並非無限，而且隨著時間的推移，價格可能越來越昂貴。
非結構化資料需要能夠高效且符合成本效益地擴展的儲存裝置。許多非結構化資料的儲存解決方案都是物件儲存解決方案，因為物件式資料儲存包含了詳細的中繼資料和獨特的 ID，讓資料存取和擷取更加簡單。非結構化資料儲存也應該具有彈性，以允許各種資料類型，並簡化對歸檔資料的存取。
雖然非結構化資料通常比結構化資料更難以管理及使用，但值得付出額外的努力。非結構化資料擁有豐富的隱藏模式和深度資訊，可以為您的組織提供創新方式，在當今日益激烈的市場中競爭和成功。
