非结构化数据治理与数据中台

首先回顾一下，针对相对成熟的结构化数据，我们是如何开展治理工作的。

参考：

1）结构化数据治理

首先，我们需要确立常用的模型和需要坚持的原则，比如明确DAMA（Data Management Association）战略一致性模型、明确PDCA（Plan-Do-Check-Act）原则。

其次，我们要建立统筹数据治理的组织结构。

如果参照DAMA模型，企业需要建立数据治理监理委员会、数据治理委员会、数据治理办公室、数据治理业务组。

然后，我们确立某一个核心业务场景做切入，正式启动数据治理工作。

这里涉及到一些执行阶段和细节，比如：

• 数据标准制定

• 主数据管理

• 数据建模

• 元数据管理
  

• 指标管理

• 数据质量监控

• 数据安全管理
  

这些每一块都有相对成熟的方法论和最佳实践，本文不做展开，感兴趣的可以到网本公众号搜索相关文章资料。

参考：

2）非结构化数据治理

参考结构化数据治理，非结构化数据治理该如何开展呢？

其实，第一步（模型和原则）和第二步（组织结构）这两块都是可复用的，差异点在第三步，也是最重要的步骤。

网上有一些人，上来就说要对非结构化数据进行盘点，先盘清楚企业内部有哪些非结构化数据，存储在哪里，由谁在负责等等。

如果盘都没盘清楚，何谈治理。

看起来不无道理，但这里涉及到一个成本问题，要知道非结构化数据是结构化数据的 4 倍不止，且每年保持 60%以上的增长。

此外，万事都讲究投入产出，不能为了盘点而盘点，也不能为了治理而治理。

相比于 HOW，我们更应该投入精力搞清楚 WHY 和 WHAT。

非结构化数据中台，作为数据中台的重要分支，专注于非结构化数据的整合、治理、洞察与价值释放。

它不仅能够解决非结构化数据量大、种类繁多、难以管理的难题，还能通过智能化手段，挖掘数据背后的深层价值，为数据驱动型组织提供强有力的数据支撑。

在建设非结构化数据中台前，企业需明确自身需求，确定建设目标。这包括确定非结构化数据的来源、范围、存储方式以及期望达成的数据治理和洞察效果等。

根据建设目标，构建合理的数据架构是关键。这包括设计数据采集、存储、处理、分析和应用的完整流程，确保非结构化数据能够高效、安全地流动和共享。

数据治理是非结构化数据中台建设的核心环节。企业需建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性；同时，还需制定合理的数据访问权限和安全策略，保障数据安全。

 借助人工智能、机器学习等先进技术，可以显著提升非结构化数据的处理效率和洞察能力。企业应根据自身需求，引入合适的智能化工具和技术，实现非结构化数据的自动化处理和分析。

非结构化数据中台建设的最终目的是推动业务融合和创新。企业需将数据洞察结果与业务流程紧密结合，实现数据驱动的业务决策和运营优化；同时，还需注重数据文化的培育，提高全员数据意识和应用能力。

非结构化数据中台的应用场景

1 金融行业

在金融行业，非结构化数据中台可应用于风控管理、客户关系管理、投资决策等多个领域。

通过对客户邮件、聊天记录、社交媒体信息等非结构化数据的分析，金融机构可以更准确地评估客户信用状况，优化信贷审批流程，提升风控能力；同时，还能洞察市场趋势，为投资决策提供科学依据。

2 政府与公共服务

政府与公共服务领域同样离不开非结构化数据的支持。在智慧城市建设中，非结构化数据中台可以整合各类传感器数据、视频监控资料、社交媒体舆情等非结构化信息，助力城市管理者实现精细化管理和科学决策。此外，在疫情防控、灾害预警等方面，非结构化数据也发挥着不可替代的作用。

3 消费品与零售行业

在消费品与零售行业，非结构化数据中台可用于消费者行为分析、商品推荐、市场趋势预测等场景。通过对消费者评论、社交媒体互动、购物记录等非结构化数据的挖掘，企业可以深入了解消费者需求，优化商品结构，提升顾客满意度和忠诚度。

参考：

1、唐晨说数，《为难了，关于如何治理非结构化数据》

2、萝蔓塘老鱼，《一文读懂结构化数据和非结构化数据的区别》

3、零竖质量，《释放非结构化数据价值：构建数据驱动型组织的强大引擎》