具有大量多渠道交易的信息数字化导致数据洪泛。数字数据的日益增长的速度迫使世界组合的数据有两方面。根据Gartner的报告，一家公司约80％的数据是非结构化数据。它包括来自消费者电话，电子邮件和社交平台意见的数据。除此之外，通过各种用户设备记录的诊断信息生成大量的数据。首先，有组织的数据本身是如此巨大，它需要一个很大的努力来分析它。对非结构化数据的理解将比结构化数据困难得多。

虽然经历了大量的数据似乎是一个艰巨的任务，但最后，这将是有益的。通过非结构化数据集，可以通过检测不相关的数据源之间的连接来找出关系和模式。通过这种分析方法可以发现趋势，这将是对企业有用的见解。

分析非结构化数据的步骤：

使用相关数据源

要开始，了解对分析有重要意义的数据源至关重要。流式传输视频，聊天，电子邮件，语音文件和博客，所有这些都来自非结构化数据源。如果这些信息与这个问题有很大的联系，那么它必须放在一边。只有相关数据来源才能用于分析，从而产生相关的结果。

定义分析要求

如果未定义终端要求，分析可能会变得无用。知道预期会有什么样的结果是关键。期望可能是体积，模式，原因，影响或完全不同。另外，应该给出分析结果的使用路线图，以便在分割和整合之前的预测分析中可以使用它们。

挑选用于数据并入和存储的技术栈

新数据可以从各种数据源中获取。分析结果应保存在技术堆栈或云存储中，以便将数据更容易地用于分析目的。采摘数据存储系统取决于可扩展性，数量和速度需求等各个方面。为数据并入和存储选择正确的技术栈是至关重要的。项目信息架构只有在对技术栈的最终要求进行评估后才能设置。

在发送到数据仓库之前，使用数据湖保留数据

通常，公司收集数据，清理和存储，如果数据源是HTML文件，只有文本将被提取存储。来自HTML文件的其他信息将丢失，使其在存储在数据仓库中似乎相同。上述方法的请求是，数据是未经破坏的，可更改的格式。可以根据要求使用。虽然，随着大数据的到来，数据湖被用于以原始格式存储数据。所以当它被认为是有益的并且是必需的原因数据可以以其原始格式提供。它使用可能有助于分析的所有信息来保护数据。

清理数据

建议清理数据副本，并保留原始文件的原始格式。例如，一个文本文件可能会产生大量的噪音，这些噪音是模糊的重要信息。在将休闲文字变成正式文件的同时，消除诸如空白，符号之类的噪音的好方法。口语应分别指定和保存。应删除重复的信息。

本体评估

源和实体之间的连接可以通过分析来构建特定结构化的数据库。这可能是一个耗时的任务，但获得的见解对于任何业务都是重要的。

数据建模与文本挖掘

数据应分类和分段后创建数据库。它将消耗更少的时间，同时利用监督和无监督的机器学习。

消费者行为相似和比较可以通过这些工具找到。这将有助于设计一个运动。消费者的性质可以通过意见和反馈的情感分析来确定。

实际价值在于使用数据分析360度洞察力。它应该对结构化和非结构化数据进行综合分析。结构化数据可以预测消费者行为。非结构化数据分析可以揭示这种行为背后的动机。像社交平台这样的新鲜数据源对企业至关重要，因为它们提供了可以分析的独特信息。数据科学家需要掌握新的适当的技能来分析非结构化数据。

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