(完整版)非结构化数据来袭

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非结构化数据的处理PPT学习教案

非结构化数据的处理PPT学习教案
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理解自然语言的准则
给计算机输入一段自然语言文本,如果计算机能 问答(question-answering)-机器能正确地回答输入 文本中的有关问题; 文摘生成(summarizing)-机器有能力产生输入文本 的 摘要; 复述(paraphrase)-机器用不同的词语和语句复述输入 文本; 翻译(translation)-机器把一种语言(源语言)翻译为 另一种语言(目标语言)
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配套实验
• 非结构化数据的处理
• 分词工具使用 • 分词程序编写 • 句法分析实验 • 高效的文本处理工具
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非结构化数据的处理
提纲
➢ 非结构化数据处理概述 ➢ 自然语言处理技术概述 ➢ 自然语言处理的基本技术
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什么是非结构化数据
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里, 可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言, 不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非 结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图 片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频 信息等等。
– 词性 : 名词、动词、形容词、介词等 – 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓
如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 火热, 头痛, 人造
• 自动分词: 汉语处理的难题之一– 用程序从句子中切分来自单词第22页/共31页
词法分析的分词歧义
• 例:南京市长江大桥 南京|市长|江大桥 南京市|长江|大桥
• 例:我们研究所有东西 • 我们--研究所--有--东西 (交叉歧义) • 我们--研究--所有--东西 把手放在桌上 • 把--手--放在--桌上 (组合歧义) • 把手--放在--桌上

结构化数据和非结构化数据

结构化数据和非结构化数据

相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。

非结构化数据库在信息社会,信息可以划分为两大类。

一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。

结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。

因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。

我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。

不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。

(1)不完整的数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。

对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。

补全后才写入数据仓库。

(2)错误的数据这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。

这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展,大量的非结构化数据(Unstructured Data)被不断地产生和积累,如文本、图像、音频、视频等。

这些非结构化数据的特点是数据格式不规范、数据量大、数据类型多样,传统的关系型数据库无法有效存储和管理这些数据。

因此,需要一种高效的非结构化数据存储解决方案,以满足对非结构化数据的存储、检索和分析需求。

二、解决方案概述我们提出了一种基于分布式存储和大数据技术的非结构化数据存储解决方案。

该解决方案采用分布式文件系统和分布式数据库相结合的方式,实现对非结构化数据的高效存储、检索和分析。

1. 分布式文件系统采用分布式文件系统作为底层存储层,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。

HDFS具有高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的特点,能够满足大规模非结构化数据的存储需求。

2. 分布式数据库采用分布式数据库作为上层数据管理层,如HBase。

HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库,能够实现对非结构化数据的高效存储和检索。

三、解决方案的关键技术1. 数据分片对于大规模非结构化数据,采用数据分片的方式进行存储。

将数据划分为多个小块,并分散存储在不同的节点上,以实现数据的分布式存储和负载均衡。

2. 数据索引建立适当的索引结构,以提高数据的检索效率。

对于文本数据,可以采用倒排索引等技术,对关键词进行索引;对于图像、音频、视频等数据,可以采用特征提取和相似度计算等技术,进行内容检索。

3. 数据压缩对非结构化数据进行压缩,以减少存储空间和提高数据传输效率。

采用压缩算法对数据进行压缩,并在需要使用数据时进行解压缩。

4. 数据备份和容错采用数据备份和容错机制,确保数据的可靠性和高可用性。

通过数据备份,将数据存储在多个节点上,以防止节点故障导致数据丢失;通过容错机制,对节点故障进行监测和处理,以保证系统的稳定性。

四、解决方案的优势和应用场景1. 优势(1)高效存储:采用分布式存储和压缩技术,大幅减少存储空间,提高存储效率。

(完整版)非结构化存储方案

(完整版)非结构化存储方案

非结构化数据存储方案一、存储类型体系:1.1 存储类型体系结构图存储类型块存储分布式文件存储直接附加存储DAS存储区域网络SANIP SANFC SAN网络附加存储NASHDFS(hadoop分布式文件系统)对象存储OpenStack—Swiftceph1.2 存储类型体系描述(1)块存储:将存储区域划分为固定大小的小块,是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。

块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FCSAN与存储服务器连接,服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和访问数据。

主要包括DAS和SAN两种存储方式。

对比如下图:应用服务器文件系统JBOD直接附加存储DAS 以主机为中心,将外部的数据存储设备通过SISC/IDE/ATA 等I/O 总线直接连接到服务器上,使数据存储设备是服务器结构一部分。

应用服务器文件系统RAIDSAN 采用块数据组织,通过可伸缩的高速专用存储网络互联不同类型的存储设备和服务器,提供内部任意节点间多路可选择的数据交换。

RAID光纤交换机(2)分布式文件存储:文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供海量非结构化数据存储空间。

分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹,将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。

它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异,提供用户方便的管理资源的手段和统一的访问接口。

主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。

a)网络附加存储NAS 结构如图:应用服务器RAID 网络附加存储NAS 是一种文件网络存储结构,通过以太网及其他标准的网络拓扑结构将存储设备连接到许多计算机上,建立专用于数据存储的存储内部网络以太网交换机文件系统文件系统RAIDb)HDFS分布式文件系统存储结构如图:HDFSNameNode(Master服务器)DataNode(Slave 服务器)DataNode(Slave服务器)……NameNode功能· 处理来自客户端的文件访问· 负责数据块到数据节点之间的映射DataNode功能· 管理挂载在节点上的存储设备· 在NameNode的统一调度下创建、删除和复制数据块(3)对象存储:对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式,提供了基于对象的访问接口,有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势,通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点,支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结构的可伸缩性。

非结构化excel解析

非结构化excel解析

非结构化excel解析摘要:非结构化excel解析1.非结构化Excel文件的定义和特点2.非结构化Excel文件解析的意义3.解析非结构化Excel文件的常用方法4.非结构化Excel文件解析工具与软件5.总结正文:非结构化excel解析在日常工作和生活中,我们经常会接触到各种各样的Excel文件。

根据数据的结构特点,Excel文件可分为结构化和非结构化两种类型。

结构化Excel文件的数据有明确的列名和类型,而非结构化Excel文件的数据则没有这些明确的标识。

本文将重点介绍非结构化Excel文件的解析方法及其相关工具与软件。

非结构化Excel文件通常是指那些数据没有明确的列名和类型的Excel文件,这些文件中的数据可能是文本、数字、日期、公式等各种类型的数据,且它们之间没有明确的分隔。

非结构化Excel文件解析的意义在于,通过对这些数据的处理和分析,我们可以挖掘出有价值的信息,为决策提供依据。

解析非结构化Excel文件的方法有很多,常见的有以下几种:1.人工分析:这是最原始的方法,通过人工逐行查看Excel文件中的数据,进行分类和归纳。

这种方法适用于数据量较小的情况,但在大数据时代,这种方法显然效率低下,无法满足实际需求。

2.使用公式和函数:对于一些简单的非结构化Excel文件,我们可以通过使用Excel内置的公式和函数进行数据处理。

例如,利用IF、VLOOKUP等函数对数据进行分类和提取。

3.使用数据清洗工具:市场上有很多专业的数据清洗工具,如DataWarehouse、Data Quality等,这些工具可以帮助我们自动清洗和转换非结构化Excel文件中的数据,提高数据处理的效率。

4.使用编程语言:Python、Java等编程语言具有丰富的库和模块,可以实现对非结构化Excel文件的自动化解析。

例如,利用Python的pandas库和openpyxl库,可以方便地读取和处理Excel文件。

非结构化数据提取方案

非结构化数据提取方案

非结构化数据提取方法研究
对于主题搜索抓取来说,通常都是以一部分与主题密切相关的网 页URL作为种子URL开始进行抓取。而网络爬虫的的抓取离原来的种子 网页越远,则偏离主题的可能性就越大,所以使用广度优先策略要比 深度优先策略的效果好很多。 对主题信息搜索策略的优化 广度优先策略与Location Metric算法在主题搜索抓取中,虽然 能够很好的保证主题抓取的有效性,但对于主题网页抓取的覆盖度却 在很大程度上限制了。为了更好的发掘网络中的主题资源,从而达到 对主题信息搜索算法的优化,这就是Fish-Search算法。该算法的主 题思想是将网络信息抓取看做鱼在觅食的过程,相关的主题网页信息 作为鱼的食物,只有鱼获取了食物才能变得强壮,才能继续生存,当 没有食物时,鱼将变得虚弱直到死亡。该算法根据所抓取的网页的相 关性进行判断,如果网页与所抓取的主题信息相关,则将网页中的 URL生命加1,但不高于所设定的最高生命值。如果网页与所抓取的的 主题无关,则URL生命减1。最后判断网页中URL的生命值,如果为0则 丢弃,不再对其进行抓取。 Fish-Search算法具有模式简单,并且能 够动态搜索。
初始URL地址
Todu队列
解析URL
Visited集合
新解析出的URL
非结构化数据提取方法研究
(2)协议处理器:该层是网络爬虫的基础,处于整个爬虫
系统的最底层,主要负责利用各种网络协议来实现网页数 据的采集工作。常用的网络协议有HTTP,HTTPS和FTP,目 前网络协议以HTTP为主,因此也正是出于这样的考虑,本 文所设计的网络爬虫目前只支持HTTP协议的数据传输。
(1)URL队列:URL队列中的URL记录来自两处,一处是种子URL,这些URL主要是用户预先 定义的网页链接;另一处就来自于爬虫在爬取后续网页过程中,不断从后续网页中获取的 URL。爬虫程序启动后,首先会从种子URL开始抓取,采用队列的先进先出原则。采用这种 方式有利于实现广度优先的抓取策略,从了巧妙的避开了深度优先抓取策略的容易偏离主 题的特点,提高了抓取网页的主题相关度。URL队列的管理大体如下图所示:

非结构化数据管理解决方案白皮书(2020版)

非结构化数据管理解决方案白皮书(2020版)

非结构化数据管理解决方案白皮书(2020版)非结构化数据管理解决方案联合实验室二零二零年九月版权声明本白皮书版权由中国电子技术标准化研究院与上海鸿翼软件技术股份有限公司共同所有,并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或观点的,请注明:“来源:中国电子技术标准化研究院、上海鸿翼软件技术股份有限公司”。

违反以上声明者,将追究其相关法律责任。

1编写人员:张群、尹卓、曹幼林、龙凌云、罗永秀、梅莉、姚宝敬、王兵、张中目录1.前言 (1)2.非结构化数据管理 (2)2.1.非结构化数据定义及特征 (2)2.2.非结构化数据管理发展历程 (4)3.非结构化数据管理体系 (6)3.1.非结构化数据管理能力成熟度模型 (7)3.2.非结构化数据顶层设计 (9)3.3.非结构化数据治理 (11)3.4.非结构化数据管理 (12)3.4.1.非结构化数据标准 (12)3.4.2.非结构化元数据 (15)3.4.3.非结构化数据质量 (16)3.4.4.非结构化数据安全 (17)3.4.5.非结构化数据合规 (21)3.4.6.非结构化数据集成 (21)3.5.非结构化数据价值 (23)3.5.1.非结构化数据协作 (23)3.5.2.非结构化数据流转 (24)3.5.3.非结构化数据服务 (25)3.5.4.非结构化数据洞察 (26)4.非结构化数据管理解决方案 (28)4.1.非结构化数据管理与ECM企业内容管理 (28)4.2.ECM内容管理成熟度模型CM³ (31)4.3.ECM内容管理平台架构 (33)4.4.ECM内容管理核心技术 (35)4.4.1.ECM底层架构技术 (35)4.4.2.ECM服务技术 (35)4.4.3.ECM安全技术 (36)4.4.4.ECM与人工智能技术深度融合 (36)4.4.5.ECM数字化转型技术 (37)4.4.6.ECM生态融合技术 (37)5.非结构化数据管理应用实践 (38)5.1.非结构化数据管理应用类型 (38)5.2.非结构化数据管理应用实践 (39)5.2.1.内容协作和交互 (39)5.2.2.内容全生命周期管理 (40)5.2.3.统一的内容数据管理平台 (40)5.2.4.内容的知识化平台 (41)5.2.5.内容归档和合规管理 (42)5.2.6.电子文档安全管理 (43)5.2.7.文档云应用解决方案 (44)5.2.8.非结构化数据中台应用解决方案 (44)5.2.9.文档档案一体化应用解决方案 (46)5.2.10.KM知识管理应用解决方案 (47)5.2.11.文件安全交换应用解决方案 (48)5.2.12.涉密/商秘电子文档安全管理应用解决方案 (48)5.2.13.GMP医药质量应用解决方案 (49)5.2.14.ISO质量体系文件管理应用解决方案 (50)5.2.15.工程协同设计应用解决方案 (51)5.2.16.EPC工程内容管理应用解决方案 (53)1.前言企业的持续经营必将产生大量数据,无论在企业的战略层面还是执行层面,数据管理对于企业决策都具有举足轻重的作用。

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案1. 引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及,非结构化数据的产生和存储需求越来越大。

非结构化数据是指那些没有明确定义的数据格式和组织结构的数据,如文本、图象、音频、视频等。

传统的关系型数据库无法有效地存储和处理非结构化数据,因此需要一种专门的解决方案来满足这一需求。

2. 非结构化数据存储的挑战非结构化数据存储面临以下挑战:2.1 数据规模庞大:随着互联网的发展,非结构化数据的产生速度呈指数级增长,存储规模巨大。

2.2 数据类型多样:非结构化数据包括文本、图象、音频、视频等多种类型,每种类型都有不同的存储和处理需求。

2.3 数据访问性能要求高:用户对非结构化数据的访问要求实时性和高性能,例如搜索引擎需要快速返回相关的搜索结果。

2.4 数据安全性要求高:非结构化数据可能包含敏感信息,需要确保数据的安全性和隐私保护。

3. 非结构化数据存储解决方案为了应对上述挑战,提供高效、安全的非结构化数据存储解决方案,可以采用以下技术和方法:3.1 分布式存储系统:通过将数据分散存储在多个节点上,实现数据的高可用性和可扩展性。

常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和云存储服务(如Amazon S3)等。

3.2 对象存储:对象存储是一种将数据以对象的形式存储的方法,每一个对象都有惟一的标识符。

对象存储可以方便地存储和访问非结构化数据,同时具备高可扩展性和高性能。

常见的对象存储系统包括Amazon S3、OpenStack Swift等。

3.3 NoSQL数据库:NoSQL(Not Only SQL)数据库是一种非关系型数据库,适合于存储和处理非结构化数据。

NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵便的数据模型,适合于大规模非结构化数据的存储和查询。

常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra等。

3.4 数据索引和搜索引擎:为了提高非结构化数据的访问性能,可以使用数据索引和搜索引擎。

非结构化数据来袭

非结构化数据来袭

非结构化数据来袭有人说,人类仅仅开发使用了自己大脑容量的10%,要能够利用其他的90%,人类的洞察力和成就将会无比惊人。

这种说法的准确性可能有待研究确定,但与之类似,的确属实的情况是企业一直在分析应用的是只占数据总量20%的那些跑在ERP等系统里的结构化数据。

如果再能结合利用其余80%的非结构化数据,那效果就可想而知了。

基础技术在不断发展,而电子商务、移动应用、社交网络等日益活跃,这导致大量的像影像资料、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件、微博、即时通信以及音视频等非结构化数据迎面而来,企业应接不暇。

结构化vs 非结构化相对于存储在关系型数据库里,用二维逻辑表来表现的结构化数据而言,那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据就是所谓的非结构化数据,包括报表、账单、影像、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件以及多媒体音频和视频信息等。

据统计,企业中20%的数据是结构化的,80%则是非结构化或半结构化的。

当今世界结构化数据增长率大概是32%,而非结构化数据增长则是63%,至2012年,非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。

而非结构化数据中50%~75%的数据都来源于人与人的互动,都是以人为中心产生的。

我们都很熟悉结构化数据,典型的就是事务数据、定量的数据。

企业收集、存储、查询、利用它们来制定商业战略、预判趋势、运行报表、进行分析、优化运营。

企业在结构化数据的利用方面已经做得很好,通过它能提供重要的业务洞察力,更有效率和有效益地服务于客户,遵循监管法规,为决策制定者提供所需的即时的、持续的关键信息以优化业务。

但今天,许多企业已经意识到,结构化数据仅仅是企业所拥有数据的一小部分。

与业务信息系统中大量用于交易记录、流程控制和统计分析的结构化数据相比,非结构化数据具有某种特定和持续的价值,这种价值在共享、检索、分析等使用过程中得以产生和放大,并最终对企业业务和战略产生影响。

比如在医疗行业,逐渐普及的电子病历的建设中,既存在结构化的电子病历数据,也存在非结构化的电子病历数据,而非结构化的电子病历数据的重要性并不比结构化数据低。

非结构化数据分析与价值挖掘

非结构化数据分析与价值挖掘

非结构化数据分析与价值挖掘随着信息化时代的到来,我们所面对的数据正呈指数级增长。

大量的数据被生成,其中一部分是结构化数据,例如数据库中的表格数据;而另一部分则是非结构化数据,例如文本、图片、音频和视频等形式的数据。

非结构化数据具有复杂、多样和随意性的特点,给数据分析带来了一定的挑战。

然而,非结构化数据中蕴含着宝贵的信息和潜在的价值,我们需要通过分析和挖掘来揭示其中的奥秘。

非结构化数据分析是指对非结构化数据进行处理、解析和理解的过程。

通过对非结构化数据的分析,可以获得对用户的行为、意见和需求等方面的深入洞察,为企业决策提供支持,优化产品和服务的开发和改进。

在这个过程中,非结构化数据分析可采用多种技术和方法,如文本挖掘、图像分析、语音识别等。

文本挖掘是非结构化数据分析中的常见技术之一。

随着社交媒体的普及和网络内容的爆炸性增长,大量的文本数据被用户产生。

通过对这些文本数据的挖掘,可以发现用户的情感态度、消费偏好、体验反馈等信息,为企业的市场营销和产品改进提供参考。

文本挖掘涉及词频统计、情感分析、主题建模等技术,可以从海量的文本数据中抽取有用的信息。

图像分析也是非结构化数据分析的重要内容之一。

随着数字相机、摄像头和无人机等设备的普及,大量的图像数据被产生,并在社交媒体、电子商务和安防等领域得到广泛应用。

图像分析可以识别图像中的对象、场景、情绪等特征,为企业提供图像搜索、智能识别和安全监控等功能。

通过对图像数据的分析,可以帮助企业更好地理解用户的兴趣和需求,提高用户体验。

语音识别作为人工智能技术的重要应用之一,也为非结构化数据分析提供了有力支持。

随着智能语音助手(如Siri、Alexa等)的普及,大量的语音数据被录制和存储。

语音识别技术可以将语音转化为文本数据,便于进一步的分析和挖掘。

通过对语音数据的分析,可以识别说话者的身份、情感倾向等信息,为智能客服、情感分析和语义理解等领域提供基础支持。

综上所述,非结构化数据分析与价值挖掘是当今信息化时代的重要课题。

在企业信息系统中,有超过80数据属于非结构化数据,它们包括.

在企业信息系统中,有超过80数据属于非结构化数据,它们包括.

在企业信息系统中,有超过80%的数据属于非结构化数据,它们包括文档,邮件,报表,网页,XML,声音,影像,多媒体影像,扫描文件,工程图,记录资料,演示文稿等。

今天,随着信息的巨量增加,这些非结构化数据或数字内容正在以每年200%的速度快速增加,许多企业事实上已经淹没在内容的汪洋之中。

您的企业面对浩如烟海的非结构化数据是否已经准备好了?在处理这些数据时,您的企业将面临哪些问题和挑战?CIO发展中心特别策划了一次调研活动,希望能够让CIO了解到国内企业对非结构化数据管理的现状和趋势。

请您在百忙之中抽出时间,回答我们的问卷,谢谢!调研问卷1.您是否听说过内容管理(或者:非结构化数据管理)?□没听说过(那您是否听说过知识管理、文档电子化、信息权限管理、业务流程管理)□略有了解□知道注:非结构化数据是指文档、图纸、声音、图像、网页文件等难于用数据库形式保存的数据。

2.贵公司目前正在使用的IT应用系统有:□ERP(SAP,Oracle,其他ERP系统请标明________)□业务流程管理系统□OA办公自动化系统□文档访问控制系统□协作系统□图纸扫描和电子化管理系统□客户关系管理系统□影像管理系统□档案管理系统3.贵单位非结构化信息管理过程中是否存在以下的问题:(可多选):□大量纸面文件和图档难于保存和管理,文档管理仍停留在手工管理的阶段□电子单据的内容的访问安全性难于保障□无法实现对内容的保留期限的控制□难以实现协同工作□随着业务发展,现有系统难于承受非结构化数据(如大量的纸文件、单据、图表、邮件等)的海量增加□内容管理系统如何与现有业务系统的无缝整合□难于实现对影像系统的电子化管理□缺乏有效的邮件管理和邮件归档工具□其他,请标明——————————————————4.您认为以下哪些因素是导致贵公司考虑归档解决方案的最主要因素?□快速查找并恢复重要的企业数据,以应对来自公司审计、内部调查和法律调查的要求□确保快速找到并有效恢复重要企业数据以实现数据重用,为企业决策等商业活动提供支持□利用归档工具实现企业数据的保留策略□在不继续投资存储设备的前提下,提高主存储设备的利用率,实现分级存储□在存储资源有限的情况下,为企业员工提供不受容量限制的邮件系统5.您认为以下哪些企业数据资源是最需要被归档管理的?□企业文件系统□企业邮件系统□结构化文件(如ERP,CRM数据)□员工桌面和笔记本电脑中的资源□图像、Video□安全日志及事故报告6.目前贵公司邮件管理过程中最主要的三个问题是什么?□邮件归档□快速正确地查找所需邮件以应对公司法规遵从要求□邮件所占存储空间的快速扩张导致不得不限制员工的个人邮箱容量□邮件所需存储空间的扩张导致购买存储设备成本增加□邮件安全□组织成员之间分享及协作□其他,请注明————————————6.贵单位是否考虑对公司的非结构化数据进行系统的内容管理的建设规划,或正在寻找有效的邮件归档工具有(□内容管理□邮件归档)建设规划,并希望在3个月之内开始规划实现有(□内容管理□邮件归档)建设规划,在6个月内规划实现有(□内容管理□邮件归档)建设规划,在9个月内规划实现正在考虑(□内容管理□邮件归档),在12个月内规划实现目前暂无项目考虑7.如果贵单位有内容管理项目或邮件归档计划,在规划和实施过程中,您是(可多选):□决策者□建议者□使用者□与此项目无关系(注:问卷填写完成后,请发送至xiangqi.fan@,您将有机会获得一个精美的2G U盘!)。

大模型处理非结构化数据

大模型处理非结构化数据

大模型处理非结构化数据大模型处理非结构化数据,听上去就像是在说外星人和地球人之间的交流,其实更简单。

想象一下,你的手机里有一堆照片、视频、聊天记录,这些东西就像是散落在地上的拼图块,没有个头绪,真让人抓狂。

你翻来覆去,找不着北,不知道该从哪里开始。

整理这些非结构化的数据就像在解一个迷宫,心里恨不得能有个指南针。

不过,嘿,别担心,科技在飞速进步,有些“大咖”能帮助我们理清这些乱七八糟的信息。

就不得不提到那些超级厉害的模型,它们能像一位经验丰富的侦探,迅速从混乱中找到线索。

它们的工作就像在海洋中捞宝藏,不怕深海的波涛汹涌,敢于在数据的浪潮中遨游。

你想想,谁不想拥有这样的技能呢?比如说,你在社交媒体上刷到一个搞笑的视频,旁边有人说“这个真好笑”,这时候,一个好的模型就能把这个视频和评论联系起来,让更多人看到,哎,简直就像给视频加了个“热度标签”,瞬间引爆全场。

还有那些文档,PDF、Word文件,里面的内容就像一锅杂烩,吃的你满脸问号。

模型通过自然语言处理的技术,能够理解这些文本,甚至抓住情感色彩。

比如说,有人写了一篇超级感人的文章,模型能够识别出那股浓浓的情感,让更多人能感同身受。

你想象一下,如果这些模型能把所有人心里的话都翻译出来,那该多有意思呀,真是“言为心声”,一语道破。

再说说图像吧,随便一张照片,背后都是故事。

模型可以识别照片中的人物、场景,甚至情绪。

想象一下,假如你晒了一张和朋友们的合影,模型能告诉你“这张照片里有五个人,大家都在笑,背景是海滩”,多简单!这就像在看“开心就好”的朋友圈,瞬间让人心情愉悦。

再看看音频数据,咳咳,听音乐、听播客,都是非结构化的数据。

模型能够识别音频中的关键词、情绪,甚至能把一个个音符变成文字。

这样一来,咱们就能轻松找到自己喜欢的歌曲,真是神奇。

想象一下,以后说不定就能通过说话,找出自己爱听的歌,那生活岂不是“轻松愉快”了?不过,技术的使用也得讲究原则。

我们不能让这些模型变成“窥探者”,侵犯到个人隐私。

非结构化excel解析

非结构化excel解析

非结构化excel解析【原创版】目录1.概述2.非结构化 Excel 解析的含义3.非结构化 Excel 解析的方法4.非结构化 Excel 解析的应用场景5.总结正文1.概述在数据处理和分析领域,Excel 是一个非常常见的工具。

然而,由于Excel 的灵活性和易用性,它所生成的数据往往呈现出非结构化的特点。

非结构化 Excel 解析就是针对这种类型的数据进行处理和分析的方法。

2.非结构化 Excel 解析的含义非结构化 Excel 解析,顾名思义,就是对非结构化的 Excel 数据进行解析。

非结构化的数据是指没有明确格式和规则的数据,例如文本、图片、音频、视频等。

与之相对,结构化的数据是按照一定的格式和规则组织的,例如数据库中的数据。

3.非结构化 Excel 解析的方法解析非结构化 Excel 数据的方法有很多,主要包括以下几种:(1) 手动解析:通过人工的方式对数据进行处理和分析。

这种方法虽然灵活,但是效率低下,容易出错,不适用于大规模的数据处理。

(2) 使用 Excel 内置功能:Excel 提供了许多内置的功能,如数据透视表、条件格式等,可以对数据进行分析和处理。

但是,这些功能对于复杂的数据处理任务仍然有一定的局限性。

(3) 利用 VBA 编程:VBA 是 Excel 的编程语言,可以通过编写代码实现对数据的处理和分析。

这种方法的灵活性和功能强大,但是需要有一定的编程基础。

(4) 使用第三方工具:有许多第三方工具专门用于非结构化 Excel 解析,如 Power Query、Data 清洗工具等。

这些工具可以帮助用户快速、准确地对数据进行处理和分析。

4.非结构化 Excel 解析的应用场景非结构化 Excel 解析在实际应用中有许多场景,例如:(1) 数据清洗:对含有错误、缺失值、重复值等无效数据的 Excel 文件进行清洗,提高数据的准确性和完整性。

(2) 数据整合:将多个 Excel 文件中的数据进行整合,形成一个统一的数据源。

如何使用自然语言处理技术处理非结构化数据

如何使用自然语言处理技术处理非结构化数据

如何使用自然语言处理技术处理非结构化数据自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术是一种使计算机能够处理和理解人类语言的领域。

在当今数字化时代,大量的非结构化数据以文本的形式存在,如社交媒体内容、新闻文章、电子邮件等。

利用自然语言处理技术处理这些非结构化数据,能够帮助我们从中提取有价值的信息,并进行深入分析。

1. 文本清洗处理非结构化数据往往包含大量的噪声和无用信息,为了提高后续的处理效果,首先需要进行文本清洗处理。

该步骤包括去除标点符号、数字、停用词等,以及进行词干提取和拼写校正等操作。

其中,停用词是指在处理过程中没有实际意义的常用词,如"的"、"是"等。

通过清洗处理,可以减小文本规模,提高后续处理的效率与准确性。

2. 分词处理分词是将连续的文本序列切分成一个个有意义的词或短语的过程。

在中文处理中,分词任务尤为重要,因为中文语言中没有与英文的空格相似的明显分隔符号。

分词任务可以使用基于规则、统计和深度学习的方法来完成。

其中,基于规则的方法适用于复杂的领域或特定的文本类型,而统计和深度学习的方法通常在大规模数据集上具有较好的表现。

3. 词性标注词性标注是为每个词标注一个词性,如名词、动词、形容词等,以帮助后续的语义理解和分析。

词性标注可以使用基于规则的方法以及基于机器学习的方法。

基于规则的方法通常通过事先定义的规则和规则库来完成,而基于机器学习的方法则通过训练模型来预测每个词的词性。

对于非结构化数据的处理,词性标注可以帮助我们更好地理解和利用文本信息。

4. 实体识别实体识别是从文本中识别出具有特定意义的实体或命名实体的过程,如人名、地名、组织名称等。

实体识别可以帮助我们从海量的非结构化数据中快速提取出关键信息,用于信息检索、知识图谱构建等应用。

实体识别可以使用基于规则的方法,如词典匹配、模式匹配等,也可以使用基于机器学习的方法,如条件随机场(CRF)和循环神经网络(RNN)等。

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案一、引言非结构化数据是指那些没有明确格式和组织的数据,如文本文件、音频文件、视频文件、图象文件等。

在现代社会中,非结构化数据的产生量呈指数级增长,对企业和组织来说,如何高效地存储、管理和分析这些数据成为了一个重要的挑战。

本文将介绍一种非结构化数据存储解决方案,以匡助企业和组织解决这一问题。

二、解决方案概述我们提出的非结构化数据存储解决方案基于云计算和大数据技术,旨在提供一个高可靠、高可扩展、高性能的数据存储平台,以满足企业和组织对非结构化数据的存储、管理和分析需求。

三、解决方案特点1. 弹性扩展能力:我们的解决方案基于云计算技术,可以根据实际需求动态扩展存储容量和计算资源,以适应数据量的增长和业务的变化。

2. 高可靠性:我们采用分布式存储架构,将数据存储在多个节点上,确保数据的冗余备份和容灾恢复,提高数据的可靠性和可用性。

3. 高性能:我们利用大数据技术,提供高速的数据读写和查询能力,以满足对非结构化数据的实时处理和分析需求。

4. 数据安全性:我们采用多层次的安全措施,包括数据加密、访问控制、日志审计等,保护数据的机密性、完整性和可用性。

5. 灵便的数据管理:我们提供丰富的数据管理功能,包括数据分类、标注、检索等,匡助用户快速找到所需的数据,并进行有效的数据分析和挖掘。

四、解决方案架构我们的非结构化数据存储解决方案包括以下核心组件:1. 存储引擎:我们采用分布式文件系统作为存储引擎,将非结构化数据以文件的形式存储在多个节点上,实现数据的冗余备份和容灾恢复。

2. 元数据管理:我们建立元数据管理系统,用于记录和管理非结构化数据的基本信息,包括文件名、大小、创建时间、修改时间等,以便用户快速定位和访问数据。

3. 数据索引和检索:我们利用全文索引技术,对非结构化数据进行索引和检索,实现快速的数据查询和分析。

4. 数据安全和权限管理:我们提供数据加密、访问控制和日志审计等安全措施,保护数据的机密性和完整性,并确保惟独授权用户才干访问数据。

详谈非结构化数据(二)

详谈非结构化数据(二)

我们在上一篇文章中给大家介绍了非结构化数据被忽视的原因,其实就是缺乏处理分析的技术手段、存储资源受限,大量数据被抛弃、数据体量大、获取和流转困难等。

其实非结构化数据有很多都是需要我们关注的,我们可以在非结构化数据中找到很多有用的内容,那么结构化数据的局限性有哪些呢?下面我们就给大家介绍一下这些内容。

在结构化数据的分析和挖掘中,会遇到很多问题,而这些问题都是越来越多的,也给我们带来了很多的麻烦,那么到底是怎么回事的呢?结构化数据的局限性有两点,第一就是结构化数据可能不是准确地,结构化数据的优点在于便于统计和处理,包括结构化数据的形成本身就可能来自于统计。

而统计并不能代表全部信息,必然存在一定程度的损耗,并带来误导。

这也是为什么有些时候明明看似得出了合理的结论,却不能有效改进我们的业务。

相比之下,非结构化数据则准确得多,通常包含了完整而连续的信息,其中充满了大量微小但却非常关键的细节,而这些数据将成为我们信息来源的重要组成部分,甚至会起到决定性的作用。

第二就是仅有结构化数据的世界是一个单调的世界,这是因为人类先天是感性的生物,我们都喜欢丰富多彩的世界,它应该是立体而全方位的,包含了多种感官的信息和刺激,而不仅仅是枯燥的数字。

很多时候我们发现,无论是从受众的接受程度还是所传递的信息量来看,即便是再酷炫的统计图表,也抵不过一分钟生动的视频。

这一点从各大企业官方网站的变化中,就能明显地感受到。

另外,值得注意的是,人类对于结构化数据的运用由来已久。

现在流行的大数据应用只是一个更高级的阶段而已。

因此,从实际的技术发展和应用水平的角度来看,结构化数据市场是相当成熟的,也会愈发平稳。

我们在这篇文章中给大家介绍了关于结构化数据的局限性,也就是结构化数据并不是一个十分准确的内容,并且结构化数据的世界不是一个完整的世界,所以这就是很多人对于非结构化数据十分关注的原因,希望这篇文章能够帮助大家更好地了解这些知识。

非结构化数据将在2022年继续影响数据管理

非结构化数据将在2022年继续影响数据管理

■武平蓝20222022年,非结构化数据将继续重塑数据管理的格局,现在不仅产生了空前数量的数据,而且还在多个地方收集、存储、处理和分析,并在这些环境之间移动。

企业正在使用视频、图像、物联网传感器数据、社交媒体和类似的信息,作为他们执行分析、机器学习和商业智能任务的基础。

随着进入2022年,非结构化数据将继续成为企业数据管理工作的重点。

那么,2022年我们还能期待哪些数据管理趋势呢?从非结构化数据中获取价值IT行业的领导者们知道,云计算远远不止是对本地基础设施的替代。

它是一个弹性计算平台,组织可以利用它来提供竞争优势和灵活性。

但我们还不知道如何利用云来分析非结构化数据。

随着人们对机器学习和人工智能的兴趣日益浓厚,我们将看到更多的投资用于实现这一目标的非结构化数据分析和数据管理解决方案。

由于非结构化数据非常庞大且难以处理,而且其中很多数据都是在云之外的边缘发展起来的,因此跨边界到云的数据管理、简化非结构化数据的吸收、云分析将成为一个显著的趋势。

非结构化数据分析工作流解决方案将会出现处理和索引PB级的非结构化数据现在主要是手工工作。

大型组织雇佣大量的数据专业人员来搜索、分类和移动这些数据,以便分析工具能够吸收和操作这些数据。

现在迫切需要简化和自动化这些过程,在多个文件和云存储之间轻松索引文件并自动化系统数据移动的解决方案将会越来越多。

此外,非结构化数据的数据分析解决方案可能是垂直的,因此它们是特定于行业或应用。

例如,医学图像及其解释方式是一个上下文事件,需要临床数据集的特定知识。

许多组织正在创建自定义工作流,其中包括基于云的分析工具。

商业数据管理解决方案的时机已经成熟,这些解决方案可以在全球企业中轻松搜索特定的数据集,并不断地将这些数据流化,以系统地自动化非结构化数据分析的工作流程。

3.“数据货币化”和相关策略将在2022年流行“数据货币化”的传统概念是围绕着挖掘CRM、ERP和其他核心业务系统来获取关于客户行为、产品需求和库存趋势的情报。

4.9非结构数据可视化(1)

4.9非结构数据可视化(1)

4.9
非结构化数据可视化
结构化数据
非结构化数据
非结构化数据
80%非结构化的
迅速增长44.1ZB
词云图——社交网络的热词
非结构化数据为何如此重要
语境Q:我们可以用非结构化数据来做什么?
非结构化数据
非结构化数据涵盖了所有不能纳入关系数据库的数据,其实基本上就是绝大部分的交流信息。

在展现一则好的新闻故事时,这些能够用展现背景、呈现语境的文本、图片、语音数据,对我们数据新闻从业者也是最重要挑战之一。

词云图
《全宋词》
词云图
案例-汉密尔顿
全球编辑协会(Global Editors Network)评选 2017 年 "GEN 数据新闻奖 " ( DataJournalism Awards ) "
年度数据可视化奖 “
讲述美国政治先驱汉密尔顿传奇一生的音乐剧
案例-汉密尔顿
案例-汉密尔顿
案例-汉密尔顿
案例-汉密尔顿
非结构化数据
词云。

ROST CM 6
1.获取文本
2.文本的预处理
3.分词
对文本进行分词和词频统计的步骤
4.词频分析
5.语义网络分析
6.词云图
英文分词
非结构化数据
对于非结构化数据的使用,首要的一件事是从简单而清晰的故事开始。

在繁杂的数据项目搜集过程中,人们往往容易偏离路线,这时候就需要牢牢关注你所想讲的新闻故事。

See U Next Time。

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非结构化数据来袭
有人说,人类仅仅开发使用了自己大脑容量的10%,要能够利用其他的90%,人类的洞察力和成就将会无比惊人。

这种说法的准确性可能有待研究确定,但与之类似,的确属实的情况是企业一直在分析应用的是只占数据总量20%的那些跑在ERP等系统里的结构化数据。

如果再能结合利用其余80%的非结构化数据,那效果就可想而知了。

基础技术在不断发展,而电子商务、移动应用、社交网络等日益活跃,这导致大量的像影像资料、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件、微博、即时通信以及音视频等非结构化数据迎面而来,企业应接不暇。

结构化vs 非结构化
相对于存储在关系型数据库里,用二维逻辑表来表现的结构化数据而言,那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据就是所谓的非结构化数据,包括报表、账单、影像、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件以及多媒体音频和视频信息等。

据统计,企业中20%的数据是结构化的,80%则是非结
构化或半结构化的。

当今世界结构化数据增长率大概是32%,而非结构化数据增长则是63%,至2012年,非结构化数据
占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。

而非结构化数据中50%~75%的数据都来源于人与人的互动,都是以人为中心产生的。

我们都很熟悉结构化数据,典型的就是事务数据、定量的数据。

企业收集、存储、查询、利用它们来制定商业战略、预判趋势、运行报表、进行分析、优化运营。

企业在结构化数据的利用方面已经做得很好,通过它能提供重要的业务洞察力,更有效率和有效益地服务于客户,遵循监管法规,为决策制定者提供所需的即时的、持续的关键信息以优化业务。

但今天,许多企业已经意识到,结构化数据仅仅是企业所拥有数据的一小部分。

与业务信息系统中大量用于交易记录、流程控制和统计分析的结构化数据相比,非结构化数据具有某种特定和持续的价值,这种价值在共享、检索、分析等使用过程中得以产生和放大,并最终对企业业务和战略产生影响。

比如在医疗行业,逐渐普及的电子病历的建设中,既存在结构化的电子病历数据,也存在非结构化的电子病历数据,而非结构化的电子病历数据的重要性并不比结构化数据低。

因为描述病人病情的自然语言要比患者基本信息等结构化
数据更丰富形象,而临床产生的大量影像文件对医生的诊断
也具有很强的辅助作用。

对此感受颇深的是中国人民解放军总医院(301医院)的信息中心主任史鸿飞。

史鸿飞在接受记者采访时表示,由于医院自身的特点,像心电图、波形图、CT片等诊断依据信息都让医院自开展数字化以来不得不面对大量非结构化数据的管理。

不止医院,保险公司也不例外。

华泰人寿CIO杨李在接受记者采访时就介绍,华泰人寿的非结构化数据来源于以下几个方面:第一是因为所有业务的原始凭证都被要求存档,所以像保险申请书、审查过程资料和保单等纸质原始资料都会被扫描存成电子文档,比如保单就都是以PDF格式保存的;第二是保险公司呼叫中心的服务录音按照保监会的要求需
要永久保存,由此产生了大量的音频文件;第三是一些会议等的视频资料。

她说,随着业务发展,保险公司对风险管控要求越来越高,传统的纸质介质不足以应对这种要求。

保险公司需要借助电子化手段,实现更快的查询调阅,这导致越来越多种类型和数量的非结构化数据出现。

价值几何
没有人会看轻非结构化数据的价值。

史鸿飞告诉记者,非结构化数据管理对于医院来说意义
重大:首先,它可以促进数据的交换,无论是在医院内部还是在不同医院之间。

试想,如果大量的病例、拍的片子都可以被有效存储成非结构化数据,以电子方式存储、传递、交换,那这对于医院流程管理、方便患者就医等是多么有价值。

其次,非结构化数据在临床诊断方面,可以做更全面的展示,更高效地辅助医生诊断。

医生在临床就诊时,不仅可以调出患者基本信息和以往诊断书,还可以直接调病人所拍的像胸透、肠镜等检查的影像资料,再加上现场望闻问切病人的病情,医生掌握了更加全面、直观的病情资料,就可以提高诊断效果和效率。

另外,在医院科研方面,非结构化数据管理也颇具价值。

试想,如果某位医生要想钻研肺癌的研究治疗,那么过去他只有抱着厚厚的书和笔记本学习,而要研究个案时,需要去病案室在一堆封存已久的片子中寻找想找的那张,其难度和效率可想而知。

现在有了电子版的影像资料,医生就可以根据病人的索引找到其电子病历来研究。

更遥远的设想是,如果将来能对同一患者的不同片子或者是同一病种不同患者
的片子都可以通过数字技术做比对分析,那就更有价值了。

而管理好非结构化数据对保险公司同样也意义重大。

杨李以理赔为例向记者进行了介绍,她说,一个理赔案子会涉及理赔对象、理赔数据等,像个人基本资料等理赔人属性和赔付金额、日期等理赔数据都可以做成关系型数据存入数据
库,但还会有些资料,比如理赔对象住院时医院的单据、其他说明资料等非结构化数据则会以文件形式存储起来。

当理赔员做赔案的时候,他会把理赔对象的信息等关系型数据和原始单据、资料等都调出来,综合考察,衡量定夺。

这实际上就是结合结构化和非结构化数据把客户、案子资料全面展示给理赔员,支撑其业务操作,提高业务效率的实例。

因为之前没有这些电子版的非结构化数据,对理赔的判断,理赔员只能从客户申请数据得到一些信息,需要凭经验判断,否则如果要求看其他原始资料,那就需要走十天半月甚至更长的纸质流程,业务办理时间会很长,效率很低。

如何管理
杨李介绍,华泰人寿目前对于非结构化数据的管理还比较简单,就是以文件的形式存储起来,按索引查询。

但由于权限管理的要求,比如某个岗位的人只能看部分文档甚至是部分文档的一部分,公司管理要求越来越细,让华泰人寿开始考虑是不是需要上一套专业的内容管理系统。

另外,非结构化数据的量、种类越来越多,要做到快速的查询调阅需要占用系统大量的I/O资源,这也从另一个方面增强了对内容管理系统的需求。

史鸿飞也介绍,现在301医院对于非结构化数据采用的
也是文档服务的管理模式,就是为影像、波形图等建立不同的服务器存储起来,用唯一的ID号为这些资料建立索引,以备查询、展示。

但对于更深入的管理应用,史鸿飞坦言,还并没有有效推进。

他说,确实国外有先进的医院在探索用不同的模型(如CDA)来统一各种非结构化数据进行管理,但国内的各家医院还都得根据自己的情况来做决定。

虽然对于非结构化数据的价值赞扬有加,但史鸿飞认为现阶段对于医院来说最主要的还是流程的问题,是做好基础的HIS系统及其应用。

他说,现在301医院有五大方面的信息化应用,一是HIS系统,实现医院的高效运行管理;二是医疗业务,更有效地采集、存储、展现、共享病历信息,推进电子病历,但这也是医院流程的一部分;三是实现医院的精细化管理,利用信息手段进行科学管理、降低医院成本,从而降低患者看病成本,据悉301新近也在引入ERP,希望借助先进的企业管理工具,实现精细化管理;四是提升患者服务,提高主动医疗;五是区域医疗,协同互联。

精彩观点
像心电图、波形图、CT片等诊断依据信息让医院自开展数字化以来,一直都得面对大量非结构化数据的管理。

非结构化数据在资料传递交换、临床全面展示和医学科研等方面有着重要价值。

现在,301医院是采用文档服务的管理模式,
建立不同的服务器存储各种非结构化数据,建立索引,以供查询展示,对其更深入的分析应用还无法展开。

目前最主要的还是搭建、应用好HIS系统,解决好流程的问题。

――301医院CIO史鸿飞
像申请书、保单等业务原始凭证都要被扫描存成电子文档,呼叫中心的服务录音文件和一些视频资料,让保险公司拥有越来越多的非结构化数据。

以理赔为例,结合结构化和非结构化数据可以把资料全面展示给理赔员,支撑其业务操作,提高业务效率。

华泰人寿目前对于非结构化数据的管理还比较简单,就是以文件的形式存储起来,按索引查询,但权限管理等方面的要求则让华泰人寿开始考虑上马一套专业的内容管理系统。

――华泰人寿CIO 杨李
eBay的非结构化数据主要来自使用者行为分析数据和网站点击率的分析,这比过去更复杂、多变。

以追踪点击率来说,近年来大部分的网页都是动态网页,过去只要透过网址就能知道使用者正在看什么网页,但是现在一个网页上的内容变多了,而且每一秒钟都在变化,这对于分析使用者行为来说,难度更高。

近年来eBay在分析数据领域最大的挑战就是要同时处理结构化与非结构化数据。

分析点击率等半结构性和非结构性数据是未来工作重点之一。

――eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger。

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