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非结构化数据权威发布_非结构化数据包括哪些(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

非结构化数据

数据资产究竟包含哪些内容？一文搞懂！ 𐟓Š 数据资产的定义数据资产简单来说，就是那些由个人或企业拥有或控制的，能为企业带来未来经济利益的数据资源。这些数据可以是物理存储的，也可以是电子存储的，关键在于它们能被读取、计量和交易。数据资产包括数据权属（如勘探权、使用权、所有权）、价值、可计量性和可读性。数据资产的类型结构化数据：比如数据库里的记录，这些数据有固定的格式和字段。非结构化数据：像文本文件、图像、音频和视频文件，它们没有固定的格式。半结构化数据：如电子邮件、网页等，有一定的结构但不如结构化数据那么严格。用户数据资产：记录用户身份属性、感知意愿、交互行为的全周期轨迹，呈现出无形资产的资源形态。数据资产的特点和重要性经济利益：数据资产能为企业带来直接或间接的经济利益。合法拥有或控制：数据资产由特定主体合法拥有或控制。可计量和交易：数据资产能够进行货币计量和交易。政策和法规支持：国家层面高度重视数据要素，制定相关政策法规，推动数据开放共享并促进数据产业发展。总结数据资产不仅仅是数字和信息的集合，它还代表了企业的重要资源和未来经济利益的潜力。随着数字化时代的到来，数据资产的管理和利用将成为企业竞争的关键。

41个数据领域“新名词”，你知道几个？近日，国家数据局就《数据领域名词解释》向社会公开征求意见，时间期限为2024年10月21日至11月20日。其中，共计提出了41个数据领域的“新名词”。它们分别是：数据、原始数据、数据资源、数据要素、数据产品、数据资产、数据要素市场化配置、数据处理、数据处理者、受托数据处理者、数据流通、数据交易、数据交互、数据治理、数据安全、公共数据、数字产业化、产业数字化、数字经济高质量发展、数字消费、产业互联网、城市全域数字化转型、“东数西算”工程、高速数据网、全国一体化算力网、元数据、结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据仓库、数据湖、湖仓一体、多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、密态计算、区块链。#数据#

在探讨算力𐟒𛣀算法𐟧Ž数据𐟓Š之间的关系时，我们首先需要明确这三者各自的定义及其在信息技术领域的重要性。算力，简而言之，即计算能力，它代表了处理数据的速度和效率。随着技术的不断进步，算力已成为衡量一个国家或地区信息技术发展水平的重要指标之一。𐟒𛊊算法，则是解决特定问题的一系列步骤或规则。它如同计算机的“思维”，指导着算力如何对数据进行处理和分析。优秀的算法能够显著提高计算效率，甚至在某些情况下，能够发现数据中的隐藏规律。𐟧数据，则是算法和算力作用的对象。无论是结构化数据还是非结构化数据，都蕴含着巨大的价值。通过算法和算力的处理，数据可以被转化为有用的信息和知识，进而为决策提供支持。𐟓Š 这三者之间的关系紧密相连、相辅相成。算力为算法提供了强大的计算支持，算法则决定了如何高效地利用算力来处理数据，而数据则是算法和算力共同作用的源泉。在信息技术日新月异的今天，深入理解这三者之间的关系，对于推动技术创新和产业升级具有重要意义。

什么是数据标注? 目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用——援引自企鹅号 - 景联文科技#数据标注#

什么是大数据？大数据应用在哪些地方？什么是大数据？大数据是指规模巨大、类型复杂多样，在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。具体来说，大数据具有以下几个特点： ‌规模巨大（Volume）‌：大数据集合的规模通常超出传统数据库管理系统的处理能力，数据量可能达到TB、PB甚至EB级别。例如，谷歌搜索引擎的数据总规模（2021年）为62 PB，预计到2025年，全球数据量将达到175 ZB。 ‌类型多样（Variety）‌：大数据的多样性指的是数据的来源和格式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。传统的数据库和数据管理解决方案无法有效应对这种复杂的数据集。 ‌处理速度快（Velocity）‌：大数据的生成、传输和处理速度非常快，需要借助分布式技术、流处理技术等大数据技术来确保系统能够实时响应。 ‌价值密度低（Value）‌：大数据的数据量虽然大，但价值密度相对较低，需要通过深度分析和挖掘才能发现和发挥其价值。大数据应用在哪些地方？大数据的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域及其具体实例： ‌电商领域‌：电商平台利用大数据技术对用户信息进行分析，如根据用户的浏览历史、购买行为等数据，为用户精准推送感兴趣的产品，优化供应链，预测流行趋势和消费趋势。 ‌政府领域‌：在“智慧城市”建设中，大数据被用于整合城市中的各种数据，包括交通、公共服务、资源利用等信息，以优化城市交通规划、提高公共安全管理水平等。 ‌医疗领域‌：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析等辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高工作效率。同时，大数据还用于建立疾病数据库，助力疾病诊断和治疗方案的确定。 ‌传媒领域‌：传媒企业利用大数据收集各类信息，经分类筛选、清洗、深度加工后，能准确定位和把握读者、受众的需求，推送个性化的新闻、文章、视频等内容。 ‌金融领域‌：在金融交易中，大数据应用广泛。多数股票交易通过算法模型决策，这些算法会考虑社交媒体、新闻网络等数据。银行也利用大数据进行用户画像分析，提供个性化的理财建议和精准营销金融产品。 ‌其他领域‌：大数据还广泛应用于安防、电信、教育、农业、人力资源管理等多个领域。例如，在安防领域，大数据可用于视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，以预防和打击犯罪；在电信领域，大数据用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等方面。综上所述，大数据的应用已经渗透到社会经济的各个方面，成为推动各行业数字化转型和智能化升级的重要力量。

提升RAG性能的秘诀：文档解析在RAG系统中，文档数据的质量对系统的表现至关重要。然而，现实中的专业文档往往以PDF、DOC等非结构化数据形式存在，这些格式虽然便于人类阅读，但计算机难以直接处理，因此RAG的命中率常常不尽人意。今天，我们来聊聊提升RAG性能的第一招：文档解析。文档解析的目的是将非结构化文档转换为半结构化文档，例如Markdown格式，这样可以让计算机更精准地识别表格数据和图片，保留文章的布局信息，从而方便系统进行切片和向量化处理，最终形成可检索的结构化数据。那么，如何进行文档解析呢？以下是几种常用的工具： 𐟌Ÿ Doc2md 这款工具专为开发者设计，可以从代码模块中提取docstrings，一键生成GitHub风格的Markdown文档。 𐟔 MinerU 由上海人工智能实验室精心打造，专注于PDF文档的深度解析。无论是图片、公式还是表格，MinerU都能轻松转化为Markdown格式。 𐟌 Kalvin在线工具告别下载烦恼，Kalvin让你在线轻松转换多种文档格式为Markdown。DOCX、DOC、DOT...通通不在话下！ 𐟓– docx2md 简洁而强大，docx2md让你的Word文档（.docx）转换为Markdown格式变得无缝且优雅，保留原文档的样式和结构。 𐟓š Pandoc 不只是Markdown解析器，Pandoc是一个全能的文档转换工具。Word、HTML...多种格式轻松转为Markdown。 𐟓 Writage 简单易用，Writage让你的Word文档一键另存为Markdown，并自动打开编辑。 𐟗‚️ 即时工具在线Word转Markdown，即时工具不仅支持批量处理，还保证文档样式的完美呈现。以上工具各有特色，具体使用方式可以参考各自的官方文档。赶紧下载使用这些工具，让你的RAG系统更上一层楼吧！

【业界最大数据湖0故障迁上阿里云！数据量达500PB】今天阿里云宣布，小红书技术团队近日完成了一项业界前所未有的壮举，将业界最大数据湖0故障迁移至阿里云。作为中国头部互联网公司之一，小红书月活用户已超过3亿，其数据湖存储了过去11年的所有原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。2023年11月，小红书共有1500人参与迁云项目——计划一年内，把小红书的数据湖搬上阿里云，彼时即便是业界体量最大的案例，也远小于小红书的本次迁移。2024年11月，小红书迁云项目正式宣告结束，在没有故障的情况下，迁移数据500PB，任务11万，参与人数1500人，涉及部门40多个。业界最大数据湖0故障迁上阿里云！数据量达500PB

nvivo可以用来干什么你知道吗？最有价值的见解往往藏在那些看似不起眼的非结构化文本数据里。从社交媒体帖子到博客评论，消费者们每天都在表达自己的情绪和意见。如果我们能捕捉到这些情绪，破译它们，再把它们叠加在传统的指标上，那我们对客户行为的理解将更加全面。 𐟛 NVivo 这款情绪分析工具，简直就是为处理和分析大量非结构化数据而生的。它采用先进的算法，能够筛选文本内容，识别客户在各种数字平台上表达的模式、主题和情绪。通过自然语言处理（NLP）技术，NVivo 能精确地区分文本中的积极、消极和中性情绪。更棒的是，它还能根据情感分类来组织数据。 ⏬ NVivo 在情感分析方面的实力不容小觑： 𐟔𙠦𗱥…姠”究文本数据，理解和解码情感。 𐟔𙠩€š过快速编码大量数据来节省时间。 𐟔𙠩€š过确定跨语言情绪的能力来丰富研究和营销策略。除了情感分析，NVivo 还允许与定量数据集成，从而支持混合方法研究。通过使用 Lumivero 的 XLSTAT，你可以更深入地挖掘消极或积极的情绪，以确定发现的重要性水平。这种组合提供了消费者反馈的整体视图，将从数字数据中得出的“什么”与从文本分析中提取的“为什么”结合起来。例如，你可以在 XLSTAT 中创建一个散点图，将利率与消费者购买房屋的愿望进行比较，以确定这种关系是否重要。 𐟓Œ 所以，金融公司可以制定更细致入微的战略，不仅能满足客户需求，还能预测未来趋势。是不是很酷？赶紧试试吧！

微软宣布在其 LlamaParse 中集成 Azure OpenAI 端点，利用 GPT-4o 系列模型，增强提取非结构化数据和解析多模态文档，并无缝衔接 Azure AI Search 向量数据库，构建完整的检索增强生成（RAG）工作流程。微软 LlamaParse 是一个专为生成式人工智能（GenAI）设计的文档解析器，其主要目标是解析和清理各种文档数据，在传递给下游大型语言模型 (LLM) 之前，确保数据质量。新增 Azure OpenAI 端点（endpoints）微软 LlamaParse 在本次集成后，可以让用户调用 Azure OpenAI 的 GPT-4o 系列模型，提取非结构化数据和文档转换。此次集成充分发挥了双方优势，LlamaParse 负责高效解析，Azure OpenAI 则提供强大的语言模型能力，最终实现更精准、更智能的文档处理。本次更新内容如下：直接连接到 Azure OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 等模型 LlamaParse 中的多模态文档解析，通过 Azure OpenAI 的多模态支持 LLM 优化的输出，用于增强检索和语义搜索通过 LlamaIndex 无缝摄取到 Azure AI Search 的向量存储库中企业级安全性和合规性，适用于敏感工作负载用户可以利用 LlamaCloud、Azure AI Search 和 Azure OpenAI 构建一个完整的 RAG 工作流程，具体步骤包括：解析与丰富: 使用 LlamaParse Premium 和 Azure OpenAI 进行高级文档提取，生成 Markdown、LaTeX 和 Mermaid 图表等多种格式的 LLM 优化输出。分块和嵌入: 使用 Azure AI Search 作为向量存储，并利用 Azure AI 模型目录中的嵌入模型，对解析后的内容进行分块、嵌入和索引。搜索与生成: 利用 Azure AI Search 的查询重写和语义重新排序功能，提升检索质量。最终，通过 Llamaindex 编排 Azure AI Search 和 Azure OpenAI，构建生成式 AI 应用。

【小红书将业界最大数据湖迁至阿里云】IT时代网 11月6日消息，据阿里云公众号，历经一年，小红书已把业界体量最大的数据湖迁上阿里云。迁移至阿里云上后，数据湖可通过多个OSS Bucket支持纳入统一资源池，实现多个Bucket共享资源池内的OSS吞吐及QPS能力。据介绍，作为中国头部互联网公司之一，小红书月活用户已过3亿，其数据湖存储了过去11年的所有原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 2024年11月，小红书迁云项目正式宣告结束。在没有故障的情况下，迁移数据500PB，任务11万。参与人数1500人，涉及部门40多个。