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Array|突破海量数据管理困局，非结构化数据中台的革命性创新

Array|突破海量数据管理困局，非结构化数据中台的革命性创新
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非结构化数据管理的困局
在技术与企业的需求驱动数字化转型加速的趋势下 ， 数据已成为新的生产资料 。挖掘数据的价值 ， 提高管理、决策水平已成共识 ， 企业进入数据智能时代 。
而在快速增长的数据中 ， 非结构化信息占比已达80% 。
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企业现有架构已经无法应对海量非结构化数据的管理和应用 ， 企业正在面临重重困境与挑战 。
· 数据管理不合规
数据收集和使用合规体系及监管体系不完善 ， 数据安全面临挑战 。
· 数据分散种类多
非结构化数据分散于多渠道、数据种类多样、数据量大、长期保存难、使用率低 。
· 数据整理效率低
业务涉及数据繁杂 ， 整理困难 ， 耗时耗力 ， 缺乏自动化能力 ， 效率低 ， 成本高 。
· 知识管理缺运营
业务与内容管理脱节 ， 企业管理缺乏知识来源与知识管理运营 。
非结构化数据管理之所以难 ， 不仅因为其数量多、分散性高 ， 还在于用户对于非结构化数据的需求是多层次的 。在数据、内容、信息和知识层面分别有不同的需求 。仅仅依靠数据分析技术难以解决问题 ， 必须将计算机视觉、NLP、知识图谱等技术融入其中 ， 借助深度学习等人工智能技术实现数据治理 ， 进而实现知识复用与智能搜索 。
如何突破困局？非结构化数据中台应运而生 。
非结构化数据中台VS.传统的数据管理方案
企业面临着非结构化数据带来的数据合规、资产管理、知识运营等多方面的挑战 ， 相比较于传统的数据管理方案 ， 非结构化数据中台能够将企业的最底层的数据打通 ， 从源头保障数据资产的复用能力 ， 实现数字资产统一运营、全面合规、高效利用 ， 为企业实现价值 。一方面 ， 在业务价值层面赋能企业业务与商业模式创新 ， 另一方面 ， 在技术价值层面实现低成本的数据治理及复用 。
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基于非结构化数据中台的应用场景有：数字资产管理、业务流程自动化、智能知识运营、业务合规性管理等 。
· 业务合规性管理
传统的安全方案是企业云盘+DLP ， 仅解决了文档层面的安全问题 ， 但没有解决非结构化数据的多层次方面的问题 。
非结构化数据中台为企业搭建包括数据安全、内容安全、信息安全、知识安全在内的立体安全体系 。
· 数字资产管理
传统文档管理体系分散存储、内容搜索效率低、重建数据难对接 。
非结构化数据中台解决海量数据无处不在、存放不下、资产种类多、长期保存难、使用率低等五大挑战 ， 保障数字资产复用能力 ， 快速搜索 ， 重构底层框架 ， 可低成本延展 。
· 业务流程自动化
传统表格数据处理只实现填表自动 。
非结构化数据中台基于源数据提取、SmartSheets、OCR实现内容自动化 。
· 智能知识运营
传统知识管理单纯依靠运营驱动 ， 缺乏人力维护与知识来源 。
非结构化数据中台基于人工智能&知识图谱实现知识服务与内容洞察 ， 建立知识管理和运营体系 。
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