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非结构化数据权威发布_非结构化数据是什么(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

非结构化数据

如何构建一个知识图谱？𐟤” 构建知识图谱其实是个系统工程，首先要搞清楚几个关键问题。业务分析 𐟕𕯸‍♂️ 首先，你得搞清楚你的业务痛点是不是真的需要通过知识图谱来解决。别急着用技术，先搞清楚问题的本质。你可以从以下几个方面来思考：问题定义比技术选择更重要：搞清楚你到底要解决什么问题，而不是盲目追求新技术。从业务需求出发：不要为了用技术而找问题，要从实际业务需求出发。传统数据库能否解决：只有在你确定传统数据库或其他技术无法满足需求时，才考虑知识图谱。知识建模 𐟧銦Ž夸‹来是知识建模，就是把业务问题抽象为知识图谱的实体、关系和事件。你可以用RDF、OWL等传统方法来表示，也可以用属性图结构。这个阶段需要你有一定的数据建模基础。知识获取 𐟌 知识获取是构建知识图谱的关键一步。你可以通过抽取结构化、半结构化和非结构化数据来构建知识图谱。开放知识图谱多使用爬虫获取公共数据，而领域知识图谱则需要领域专家手动构建以保证质量。知识融合 𐟔„ 知识融合包括模式层的概念统一和数据层的实体融合，确保不同来源数据的一致性。你可以使用技术如实体对齐、指代消解等来实现这一点。知识存储 𐟒𞊦 𙦍š务需求和数据规模选择存储方式。你需要考虑是否需要图数据库、分布式存储，以及是否需要支持知识推理等。知识计算 𐟧œ觟娯†存储库中发现隐含关系，进行知识推理和图挖掘，如最短路径、子图查询等。这个阶段需要你有一定的图算法基础。知识应用 𐟓𑊦œ€后一步是将知识以最合适的方式呈现给用户，例如用于语义搜索、知识问答或推荐系统等。这一步是最直接接触用户的地方，也是你构建知识图谱的最终目标。总结 𐟓 构建知识图谱需要从业务需求出发，通过数据建模、数据获取、数据融合、数据存储和数据计算等多个步骤来实现。每个步骤都需要你有一定的专业知识和技能。希望这篇文章能帮你更好地理解如何构建一个知识图谱！

向量数据库：AI的超级大脑嘿，大家好！今天我们来聊聊一个超级酷的东西——向量数据库。简单来说，向量数据库是为存储向量嵌入而设计的数据库。听起来有点高大上吧？别急，我会慢慢解释的。什么是向量嵌入？𐟧 首先，向量嵌入是一种表示非结构化数据的方式。比如说，图像、文本、音频这些数据，传统的关系数据库可搞不定。向量嵌入把这些数据转换成一个数字列表，方便存储和查询。为什么需要向量数据库？𐟚€ 传统的关系数据库虽然强大，但在处理非结构化数据时有点吃力。向量数据库就是为了解决这个问题而生的。它们专门为存储向量嵌入而设计，可以快速检索和比较这些数据。向量数据库的工作原理𐟔犊向量数据库会索引并存储向量嵌入，这样你就可以快速检索和比较非结构化数据了。各种相似度度量方法，比如余弦相似度、向量相似度，都可以用来比较这些嵌入。与传统数据库的区别𐟆š 传统数据库，比如关系数据库，是为了存储关系数据而设计的。它们用表格、行和列来存储数据，用SQL来查询。而向量数据库则是为了存储向量嵌入而生的，专门为高级AI/ML流程，比如语义搜索和推荐引擎，提供支持。向量数据库的优势𐟌Ÿ 可伸缩性：相似性搜索在传统数据库中可能不太伸缩，但在向量数据库中可以大规模计算。灵活性：向量数据库允许执行一些传统数据库难以实现的操作，比如语义搜索。超低延迟：使用ANN搜索，向量数据库针对高维相似性搜索进行了优化。高性能：对于最近邻搜索等操作，向量数据库的性能比关系数据库高出几个数量级。优化的存储和内存：向量数据库将经常访问的向量保存在内存中，并针对不经常访问的数据优化磁盘I/O。使用案例𐟓Š 向量数据库可以用于为LLM配备长期记忆，推荐引擎可以根据客户过去购买的项目推荐类似的项目，语义搜索可以根据含义或上下文搜索，检索增强生成可以改进大型语言模型的响应，高级聊天机器人可以利用AI、ML和NLP理解和响应用户输入，上下文匹配可以根据周围的信息或上下文理解和解释单词、短语或数据的含义。总之，向量数据库是AI的超级大脑，专门为处理非结构化数据而设计。无论你是AI爱好者还是开发者，了解向量数据库都能让你在AI的道路上走得更远。

结构化新闻：数据到报道的奇迹嘿，大家好！今天我们来聊聊一个比较前沿的话题——结构化新闻报道。虽然这个概念可能听起来有点陌生，但它其实已经在新闻界悄然兴起，尤其是在数字时代。结构化新闻报道是什么？结构化新闻报道（structured journalism）其实就是把那些看似杂乱的新闻数据整理成结构化的数据，然后再用这些数据来生成新的报道。简单来说，就是把一堆乱糟糟的新闻素材整理成有序的数据，让读者更容易理解。为什么结构化新闻很重要？随着数字技术的发展，新闻界逐渐意识到非结构化数据在新闻生产过程中的重要性。通过自动化方式“解构”新闻故事中的元素，并将这些元素保存起来进行再利用，可以自动生成结构化的“新”报道。结构化新闻不仅是一种信息表现机制，更是为新闻提供了另一种范式，更好地适应数字时代，让读者更容易理解。结构化新闻的好处个性化阅读体验：读者可以根据自己的兴趣和需求获取信息，避免了传统的“一刀切”式新闻推送。填补“记忆漏洞”：通过结构化数据，新闻消费者可以随时回顾和查找相关信息，弥补了传统新闻报道中信息碎片化的不足。信息再加工和深加工：新闻生产者可以通过对数据的深入分析和加工，创造出更具价值的新闻报道。数据财富和分散共治：新闻编辑室可以通过结构化数据建立数据财富，实现信息的共享和协作，共同推动新闻行业的发展。总结结构化新闻报道不仅是一种新的新闻呈现方式，更是适应数字时代的一种必然选择。它为新闻消费者、生产者和编辑室提供了一个可持续的前进方向。希望这篇文章能让你对结构化新闻报道有一个初步的了解，未来的新闻界或许会因此而发生翻天覆地的变化！𐟌

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#

大数据与审计报告：未来已来 𐟓Š 大数据与审计报告：未来已来 𐟔 探索大数据的世界，让审计数据有规矩，让审计报告有价值，让审计人员有尊严。 𐟒ᠥ䧦•𐦍Œ指无法在一定时间范围内用常规软件和工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。 𐟓ˆ 大数据的特征包括：价值（value）、容量（volume）、复杂性（complexity）、多样性（variety）、真实性（veracity）、速度（velocity）和可变性（variability）。 𐟓š 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为数据的主要部分。 𐟒𜠥䧦•𐦍列ꦝ姚„新石油，通过各行各业的不创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 𐟤– 人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等多学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。 𐟚€ 大数据技术促进国家和社会发展，成为企业竞争的新焦点，同时也呼唤创新型人才。然而，大数据技术的运用仍面临一些困难，如数据处理速度和处理成本等。 𐟔’ 大数据给信息安全带来新挑战，需要采取有效措施保护数据的安全性和隐私性。

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#

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！

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。

【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。

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