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。预计到2025年，全球企业将生成175ZB(1ZB=1万亿GB)的数据，其中约80%将是非结构化的。对于大多数当代企业而言，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。 重写后的内容： 傳統處理非結構化數據的方法速度緩慢、容易出錯且成本高昂。由於非結構化數據不斷流入，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，这些工具与行业无关，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，也不总是能够通过流行或手动驱动的方法来实现预期结果
为了充分发挥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。利用自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）和机器学习（ML）支持的深度学习工具，可以帮助企业获取特定领域的洞见，并辨识通用解决方案无法实现的模式
一个更好的解决方案是与专门处理非结构化数据并拥有广泛技术基础设施和人才的服务提供商合作，以获取准确的洞察力。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
重要性不言而喻的非结构化数据对于现代企业至关重要，因为它所包含的洞察力可以改变业务增长、运营效率、客户体验和运营成本。然而，为了获得最佳效益，企业必须审查其数据分析和构建方法。通过整合先进的人工智能工具和数据流，可以大大简化这一过程。正是通过这种以人工智能为主导的专业非结构化数据分析方法，将决定金融服务等垂直领域的未来成功者和失败者之间的差距！
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