01
非結構化資料管理的困局
在技術與企業的需求驅動數字化轉型加速的趨勢下，資料已成為新的生產資料。挖掘資料的價值，提高管理、決策水平已成共識，企業進入資料智慧時代。
而在快速增長的資料中，非結構化資訊佔比已達80%。
企業現有架構已經無法應對海量非結構化資料的管理和應用，企業正在面臨重重困境與挑戰。
· 資料管理不合規
資料收集和使用合規體系及監管體系不完善，資料安全面臨挑戰。
· 資料分散種類多
非結構化資料分散於多渠道、資料種類多樣、資料量大、長期儲存難、使用率低。
· 資料整理效率低
業務涉及資料繁雜，整理困難，耗時耗力，缺乏自動化能力，效率低，成本高。
· 知識管理缺運營
業務與內容管理脫節，企業管理缺乏知識來源與知識管理運營。
非結構化資料管理之所以難，不僅因為其數量多、分散性高，還在於使用者對於非結構化資料的需求是多層次的。在資料、內容、資訊和知識層面分別有不同的需求。僅僅依靠資料分析技術難以解決問題，必須將計算機視覺、NLP、知識圖譜等技術融入其中，藉助深度學習等人工智慧技術實現資料治理，進而實現知識複用與智慧搜尋。
如何突破困局？非結構化資料中臺應運而生。
02
非結構化資料中臺VS.傳統的資料管理方案
企業面臨著非結構化資料帶來的資料合規、資產管理、知識運營等多方面的挑戰，相比較於傳統的資料管理方案，非結構化資料中臺能夠將企業的最底層的資料打通，從源頭保障資料資產的複用能力，實現數字資產統一運營、全面合規、高效利用，為企業實現價值。一方面，在業務價值層面賦能企業業務與商業模式創新，另一方面，在技術價值層面實現低成本的資料治理及複用。
基於非結構化資料中臺的應用場景有：數字資產管理、業務流程自動化、智慧知識運營、業務合規性管理等。
· 業務合規性管理
傳統的安全方案是企業雲盤+DLP，僅解決了文件層面的安全問題，但沒有解決非結構化資料的多層次方面的問題。
非結構化資料中臺為企業搭建包括資料安全、內容安全、資訊保安、知識安全在內的立體安全體系。
· 數字資產管理
傳統文件管理體系分散儲存、內容搜尋效率低、重建資料難對接。
非結構化資料中臺解決海量資料無處不在、存放不下、資產種類多、長期儲存難、使用率低等五大挑戰，保障數字資產複用能力，快速搜尋，重構底層框架，可低成本延展。
· 業務流程自動化
傳統表格資料處理只實現填表自動。
非結構化資料中臺基於源資料提取、SmartSheets、OCR實現內容自動化。
· 智慧知識運營
傳統知識管理單純依靠運營驅動，缺乏人力維護與知識來源。
非結構化資料中臺基於人工智慧&知識圖譜實現知識服務與內容洞察，建立知識管理和運營體系。
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【來源：愛分析ifenxi】
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