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企业应如何攻破非结构化数据管理这一难题？
2023/04/25
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数据的管理能力在企业的健康发展中发挥着越来越大的作用，很多企业已经把数据管理和应用能力的提升当做一种独立的业务来抓，但企业现有架构通常无法应对海量非结构化数据的管理与应用。
非结构化数据管理之所以困难，不仅因为其数量多、分散性高，还在于用户对非结构化数据在数据、内容、信息和知识层面有着多层次的需求。非结构化数据管理需要将底层数据打通，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。但是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。
因此非结构化数据管理需要革新的底层数据架构，而非结构化数据中台可以满足这一需求。非结构化数据中台对对象数据、元数据、索引数据进行汇集、管理，融合人工智能，提供先进的数据架构底座，进而通过非结构化数据赋能各行各业应用。
基于内容总线、内容数据湖等数据架构，非结构化数据中台能够实现智能搜索、内容安全洞察、内容自动化等功能，应用于企业的多业务场景，包括企业内容立体安全、业务流程自动化、数据资产管理、智能知识运营等。
通过非结构化数据中台，企业能够保障业务合规性，实现业务赋能，提升企业创造力，并且进行数字资产的全生命周期管理。非结构化数据中台的价值主要体现在两方面：业务价值，主要为赋能企业业务与商业模式创新；技术价值，主要为低成本实现数据治理及复用。
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非结构化数据管理
