“非结构化数据”，这是一个我们近些年来经常听到的一个词。它随着大数据时代的到来而进入了我们视线，同时它也是我们在谈到大数据时提到最多的一个挑战。也正是因为非结构化数据的激增，使得人们认为传统的关系型数据库无法满足大数据时代的需求。话虽这么说，但企业在处理非结构化数据时遭遇的难题，真的只是关系型数据库无法应对那么简单吗？对于非结构化数据，我们真正应该关心的是什么呢？

为了深入了解非结构化数据，就必须先来回顾我们所谓的“数据”它所走过的历史。在上世纪我们试着把这个世界数字化的时候，我们首先想到的就是交易数据，因为它的门槛是比较低的。交易数据的出现使得人们可以把表格形式的信息转换成为整齐的行与列格式。

经过了几十年的发展，我们希望把更多的东西数字化并在企业内部以及合作伙伴之间进行共享。这样导致的结果就是企业中将产生大量的信息，这些信息通常是以文本、图片、电子邮件、视频、音频以及网页等形式存储的，这正是我们所谓的非结构化数据。但有一点需要澄清，并不是说非结构化数据就没有结构，而是它们的结构不适合放在企业传统的关系型数据模型中处理。

更糟的是，在企业员工的头脑中根本就缺少处理非结构化数据的思维，同时也对如何捕获、管理、衡量和改进非结构化数据缺少有效的方法。非结构化数据其实并不是什么新生事物，但为什么我们迟迟没有能够驾驭它？是什么让我们没法更好地管理非结构化数据？主要是有以下的几个原因：

• 缺少有效管理非结构化数据的工具。这些工具要能够提供文本分析、分类以及元数据管理等功能
• 无法将非结构化数据与交易系统进行集成。在进行分析和决策制定的时候，这两种数据通常是完全不同的，应对方法也不同
• 现有的员工缺乏相应的知识
• 企业缺少管理非结构化数据的忧患意识

无论我们是否能够驾驭非结构化数据，它还是会以飞快的速度增长，这给那些想要深入理解自身业务状况，并针对各种情况能够做出快速反应的企业带来了非常大的难题。当然，市面上也有一些成熟的工具，能够为企业提供相应的解决方案。但是企业所面临的真正挑战在于提高自身的紧迫性，让更多的员工意识到这些无处不在的数据中所蕴含的价值，以及我们究竟能利用这些非结构化数据做些什么。