如今，數據分析正在成為企業發展的重要組成部分。企業必須對結構化和非結構化數據有所了解，才能更好地為業務發展做出正確決策。

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以下是幫助企業分析非結構化數據的10個步驟：

1. 確定一個數據源

了解有利于小型企業的數據來源非常重要。企業可以使用一個或多個數據源來收集與其業務相關的信息。而從隨機數據源收集數據并不是一個好辦法，因為這可能會破壞數據，甚至丟失一些數據。因此，建議企業在開始收集數據之前調查相關數據源。企業可以采用一些在線大數據開發工具收集數據。

2. 管理非結構化數據搜索工具

收集到的結構化或非結構化的數據在使用上會有所不同。查找和收集數據只是一個步驟，構建非結構化數據搜索并使其有用是另一回事。第二步與收集數據同樣重要，但如果管理不當，可能會對客戶和自己的企業產生負面影響。因此，企業在擁有太多非結構化數據之前，先找到一個良好的業務管理工具。

3. 消除無用的數據

在收集數據并實現結構化之后，消除無用的數據是第三個步驟。雖然大多數數據會進一步促進業務的發展，但有時候也可能是有害的。如果企業的非結構化數據在企業的硬盤驅動器中存儲或在備份上占用太多空間，這可能會影響企業的業務發展。消除無用的數據可以進一步減少混淆，避免浪費時間。

4. 存儲數據準備

數據準備意味著要處理在數據中刪除所有的空白，格式化等問題。現在，當企業擁有所有的數據時，不管是否對業務有用，一旦準備好數據，就可以開始整理一堆有用的數據，并索引非結構化數據。

5. 采用數據堆棧和存儲技術

消除無用的數據后，堆疊數據是理想的下一步。請務必使用***的技術來保存和堆疊數據，以便企業和正在使用數據的員工能夠輕松獲取最重要的數據。另外，需要確保有一個維護和更新的數據備份和恢復服務。

6. 保存所有數據直到被存儲

在刪除任何東西之前，無論是結構化的還是非結構化的數據，請務必保存。近期頻發的自然災害已經證明，擁有一個更新的數據備份恢復系統是必不可少的，尤其是在危機時刻。企業可能不知道其所有數據都將被刪除。所以，提前做好準備，要經常保存其數據。

7. 檢索有用的信息

在正確進行數據備份之后，企業可以恢復數據。這一步很有用，因為在轉換非結構化信息之后，企業還需要檢索數據。

8. 本體評估

如果可以顯示信息來源與提取的數據之間的關系，那就***不過了。這將有助于企業提供有關數據組織的有用信息，企業需要能夠解釋其所采取的步驟和流程，因此請記錄下來，以便識別模式，并與流程保持一致。

9. 記錄統計

通過上述所有步驟將非結構化數據變成結構化數據后，就可以創建統計信息了。對數據進行分類和分段以便于使用和學習，并為將來的使用創造一個良好的流程。

10. 分析數據

這是索引非結構化數據的***一步。在所有的原始數據實現結構化之后，就應該分析和做出與業務相關且有益的決策。索引還可幫助小型企業為將來的使用制定一致的模式。

這些不是數據實現結構化的唯一步驟。但是，它們被證明是可以工作并且創建一致的模式。非結構化的數據可能會給小型企業帶來很多垃圾郵件，所以希望可以幫助緩解因存儲數據混淆而造成的一些壓力。