突破海量数据管理困局，非结构化数据中台的革命性创新

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%。

· 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。

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。

· 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。