如何處理非結構化資料

　　處理非結構化資料的步驟：

　　確定一個數據源：在開始收集資料之前調查相關資料來源。管理非結構化資料搜尋工具：找到一個良好的業務管理工具。消除無用的資料：消除無關緊要的資料。儲存資料準備：要處理在資料中刪除所有的空白，格式化等問題，並索引非結構化資料。採用資料堆疊和儲存技術：使用最新的技術來儲存和堆疊資料。儲存所有資料直到被儲存：在刪除任何東西之前，無論是結構化的還是非結構化的資料，必須儲存。檢索有用的資訊：轉換非結構化資訊之後，需要檢索資料。本體評估：需要能夠解釋其所採取的步驟和流程，以便識別模式，並與流程保持一致。記錄統計：對資料進行分類和分段以便於使用和學習，併為將來的使用創造一個良好的流程。分析資料：在所有的原始資料實現結構化之後，就應該分析和做出相關且有益的決策。

　　非結構化資料是資料結構不規則或不完整，沒有預定義的資料模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的資料。包括所有格式的辦公文件、文字、圖片、XML、HTML、各類報表、影象和影片資訊等等。

　　計算機資訊化系統中的資料分為結構化資料和非結構化資料。非結構化資料其格式非常多樣，標準也是多樣性的，而且在技術上非結構化資訊比結構化資訊更難標準化和理解。所以儲存、檢索、釋出以及利用需要更加智慧化的IT技術，比如海量儲存、智慧檢索、知識挖掘、內容保護、資訊的增值開發利用等。

　　非結構化面試亦稱“隨機面試”。所問問題不需遵循事先安排好的規則和框架，主試者可以任意地與應徵者討論各種話題，或根據被試者提出不同問題的面試。優點是過程自然，主試者可以由此全面瞭解被試者情況，被試者也感覺更隨意和放鬆，更易敞開心扉。缺點是由於結構化和標準化低，被試者之間可比性不強，影響面試的信度和效度。