随着几乎所有垂直行业都走向数字化，人们常说“数据就是新石油”。然而，人们往往没有足够重视的是，石油在经过精炼并以柴油、汽油、天然气或航空燃料等所需形式存在之前，不适合驱动我们的机器，非结构化数据的情况几乎相同。
据估计，非结构化数据约占全球组织生成和存储的数据的80%。随着数据量的增长，企业面临着多种挑战，特别是需要安全地存储数据并大规模、快速地从中获得可操作的见解。如今，从文本文档、图像、音频和视频文件等各种非结构化来源中提取相关数据，然后将其标准化以创建报告和输入，最后将发现结果纳入操作流程的过程说起来容易做起来难。
据估计，金融服务业等行业的数据生成正在加速增长。到2025年，全球企业预计将生成175ZB（1ZB=1万亿GB）的数据，如前所述，其中约80%将是非结构化的。对于大多数当代企业来说，将这些数据转化为有意义的商业智能是一项艰巨的任务。
处理非结构化数据的传统方法速度缓慢、容易出错且成本高昂。由于非结构化数据的不断流入，始终存在人为错误、疏忽和疲劳的风险，即使是最有经验的人员也会不知所措。光学字符识别(OCR)工具可以在一定程度上帮助数据数字化，但无法为其添加上下文。
即使在采用机器人流程自动化(RPA)的企业中，虽然它可能能够通过从源中获取数据并将其添加到数据库来编译数据，但它无法执行格式更改、数据结构或任何其他任务将非结构化数据转换为结构化的可操作的见解，可以帮助企业转变客户体验，促进卓越决策，推动创新和产品开发，降低风险，节省成本，并为企业提供竞争优势。这就是为什么用人工智能释放非结构化数据的力量是绝对必要的。
据报告显示，利用非结构化数据的组织可以实现收入增加10%-20%，成本降低20%-50%。预计到2025年，NLP技术的全球市场将达到433亿美元，这表明对分析非结构化文本数据的需求不断增长。
大型科技企业迅速根据这些预测采取行动，并制定了旨在解决该问题的解决方案。例如，亚马逊推出了Textract，谷歌推出了Vision、Document、AutoML和NLP等各种API。微软还在其认知服务套件中启用了非结构化数据处理，IBM也提供了Datacap。毫无疑问，所有这些解决方案在处理大量非结构化数据、探索它甚至使用它进行原型设计时都很好。
然而，这些都是与行业无关的工具，它们通常很难提供充分且准确的特定领域的见解。由于对行业术语的错误理解以及对不同数据集之间的复杂性或共性的理解不正确，可能会出现错误。因此，即使意识到需要利用非结构化数据，也并不总是可以通过流行或手动驱动的方法来实现预期结果。
为了利用非结构化数据的潜力，企业需要投资先进的数据分析工具和技术。使用由NLP、AI和ML支持的深度学习工具可以帮助他们获得特定领域的见解并识别通用解决方案无法实现的模式。
另一个更有效的解决方案是与专门处理非结构化数据，并拥有广泛的技术基础设施和人才的服务提供商合作，以获取精确的见解。这种方法不仅可以帮助企业定期获得更深入的见解，而且无需在基础设施、招聘人员和开发定制工具方面进行大量内部投资。
结论
非结构化数据对于任何现代企业都至关重要，因为它蕴含的见解可以改变业务增长、运营效率、客户体验和运营成本。然而，为了实现最佳收益，企业必须审查其数据分析和构建方法。先进的人工智能工具与数据流的集成可以在很大程度上简化流程。正是这种人工智能优先的专业非结构化数据分析方法，将在金融服务等垂直领域区分未来的赢家和输家！
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