数据分析如今正在成为企业发展的重要组成部分。企业必须对非结构化数据有所了解，才能更好地为业务发展做出正确决策。非结构化数据分析首先是要确定一个数据源。企业可以使用一个或多个数据源来收集与其业务相关的信息。企业在收集数据之前要调查相关数据源，然后采用一些在线大数据开发工具收集数据。二是管理非结构化数据搜索工具。由于收集到的非结构化数据在使用上会有所不同，企业在拥有太多非结构化数据之前，还要先找到一个良好的业务管理工具。三是在收集数据并实现结构化之后，要消除无用的数据。虽然大多数的数据会促进业务发展，但有的数据也可能是无用的。消除无用的数据可以进一步减少混淆，避免浪费时间。四是进行数据存储。数据在存储之前要进行必要的准备。数据准备意味着要在数据中删除所有的空白，进行格式化等，一旦准备好数据，就可以整理有用的数据，使用最新的技术来保存和堆叠数据，以便企业和正在使用数据的员工能够轻松获取。同时，需要确保有一个维护和更新的数据备份和恢复服务，并保存好所有数据直到被存储。五是结构化数据。在正确进行数据备份之后，企业可以恢复数据。如果可以显示信息来源与提取数据之间的关系，那就最好不过了。这将有助于企业提供有关数据组织的有用信息，企业需要能够解释其所采取的步骤和流程，因此请记录下来，以便识别模式，并与流程保持一致。六是结构化后数据使用。通过上述步骤将非结构化数据变成结构化数据后，就可以创建统计信息了。对数据进行分类和分段以便于使用和学习，并为将来的使用创造一个良好的流程。在原始数据实现结构化后，就应该分析和做出与业务相关且有益的决策，发挥非结构化数据分析的作用。(www.xing528.com)
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