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帮您分析非结构化数据的 10 个实用步骤

【IT168 导购】数据分析正在成为企业发展的重要部分。对于企业来说非结构化数据分析,了解结构化和非结构化数据是非常有必要的,以便为业务发展做出正确的决策。 下面的10个步骤将帮助企业来成功的分析非结构化数据。

分析非结构化数据的10个实用步骤

1. 确定数据源

了解对小型企业有益的数据来源是非常重要的。您可以使用一个或多个数据源来收集与业务相关的信息。但是从随机数据源收集数据绝可能会破坏数据甚至丢失数据。因此,建议您在开始收集数据之前调查相关数据源。尽量用一些在线大数据开发工具来辅助收集数据。

2. 管理非结构化数据搜索

数据的结构化或非结构化类型不同,收集到的数据在也会有所不同。查找和收集数据只是一个步骤;但构建实用的非结构化数据搜索却是完全另一回事。第二步与收集数据同样重要,如果管理不当,可能会对客户和企业产生负面影响。在收集非结构化数据之前,先投资一个好的工具。

3. 清除没用的数据

数据收集和结构化之后,第三步就是清除数据。这可以进一步减少混淆信息,避免浪费时间在有害的数据上。虽然大多数的数据会进一步促进公司的发展,但也可能存在有害的数据。如果您的非结构化数据占用了业务硬盘驱动器、存储或备份的太多空间,这可能会影响业务能力。

4. 准备数据

准备数据意味着整理数据中空白、格式化问题等。当你收集到数据时非结构化数据分析,不管这些数据对业务是否有用,都可以开始创建有用的数据,在准备好数据之后并索引非结构化数据。

5. 确定数据堆栈和存储技术

在清除无用的数据后,需要将数据进行堆叠。请务必使用最新的技术来保存和堆叠数据,以便您和正在使用数据的用户能够轻松获取最重要数据。另外,要确保有一个维护和更新的数据备份和恢复服务。

6. 保存所有数据

在删除任何东西之前,务必要保存数据,无论是结构化的还是非结构化的!数据备份恢复系统是必不可少的,尤其是在危机时期。

7. 检索有用的信息

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