隨著幾乎所有垂直行業都走向數字化，人們常說“數據就是新石油”。然而，人們往往沒有足夠重視的是，石油在經過精煉并以柴油、汽油、天然氣或航空燃料等所需形式存在之前，不適合驅動我們的機器，非結構化數據的情況幾乎相同。

據估計，非結構化數據約占全球組織生成和存儲的數據的80%。隨著數據量的增長，企業面臨著多種挑戰，特別是需要安全地存儲數據并大規模、快速地從中獲得可操作的見解。如今，從文本文檔、圖像、音頻和視頻文件等各種非結構化來源中提取相關數據，然后將其標準化以創建報告和輸入，最后將發現結果納入操作流程的過程說起來容易做起來難。

據估計，金融服務業等行業的數據生成正在加速增長。到2025年，全球企業預計將生成175ZB(1ZB=1萬億GB)的數據，如前所述，其中約80%將是非結構化的。對于大多數當代企業來說，將這些數據轉化為有意義的商業智能是一項艱巨的任務。

處理非結構化數據的傳統方法速度緩慢、容易出錯且成本高昂。由于非結構化數據的不斷流入，始終存在人為錯誤、疏忽和疲勞的風險，即使是最有經驗的人員也會不知所措。光學字符識別(OCR)工具可以在一定程度上幫助數據數字化，但無法為其添加上下文。

即使在采用機器人流程自動化(RPA)的企業中，雖然它可能能夠通過從源中獲取數據并將其添加到數據庫來編譯數據，但它無法執行格式更改、數據結構或任何其他任務將非結構化數據轉換為結構化的可操作的見解，可以幫助企業轉變客戶體驗，促進卓越決策，推動創新和產品開發，降低風險，節省成本，并為企業提供競爭優勢。這就是為什么用人工智能釋放非結構化數據的力量是絕對必要的。

據報告顯示，利用非結構化數據的組織可以實現收入增加10%-20%，成本降低20%-50%。預計到2025年，NLP技術的全球市場將達到433億美元，這表明對分析非結構化文本數據的需求不斷增長。

大型科技企業迅速根據這些預測采取行動，并制定了旨在解決該問題的解決方案。例如，亞馬遜推出了Textract，谷歌推出了Vision、Document、AutoML和NLP等各種API。微軟還在其認知服務套件中啟用了非結構化數據處理，IBM也提供了Datacap。毫無疑問，所有這些解決方案在處理大量非結構化數據、探索它甚至使用它進行原型設計時都很好。

然而，這些都是與行業無關的工具，它們通常很難提供充分且準確的特定領域的見解。由于對行業術語的錯誤理解以及對不同數據集之間的復雜性或共性的理解不正確，可能會出現錯誤。因此，即使意識到需要利用非結構化數據，也并不總是可以通過流行或手動驅動的方法來實現預期結果。

為了利用非結構化數據的潛力，企業需要投資先進的數據分析工具和技術。使用由NLP、AI和ML支持的深度學習工具可以幫助他們獲得特定領域的見解并識別通用解決方案無法實現的模式。

另一個更有效的解決方案是與專門處理非結構化數據，并擁有廣泛的技術基礎設施和人才的服務提供商合作，以獲取精確的見解。這種方法不僅可以幫助企業定期獲得更深入的見解，而且無需在基礎設施、招聘人員和開發定制工具方面進行大量內部投資。

結論

非結構化數據對于任何現代企業都至關重要，因為它蘊含的見解可以改變業務增長、運營效率、客戶體驗和運營成本。然而，為了實現最佳收益，企業必須審查其數據分析和構建方法。先進的人工智能工具與數據流的集成可以在很大程度上簡化流程。正是這種人工智能優先的專業非結構化數據分析方法，將在金融服務等垂直領域區分未來的贏家和輸家!