数据分析正在成为企业发展的重要部分。对于企业来说，了解结构化和非结构化数据是非常有必要的，以便为业务发展做出正确的决策。 下面的10个步骤将帮助企业来成功的分析非结构化数据。
1. 确定数据源
了解对小型企业有益的数据来源是非常重要的。您可以使用一个或多个数据源来收集与业务相关的信息。但是从随机数据源收集数据绝可能会破坏数据甚至丢失数据。因此，建议您在开始收集数据之前调查相关数据源。尽量用一些在线大数据开发工具来辅助收集数据。
2. 管理非结构化数据搜索
数据的结构化或非结构化类型不同，收集到的数据在也会有所不同。查找和收集数据只是一个步骤;但构建实用的非结构化数据搜索却是完全另一回事。第二步与收集数据同样重要，如果管理不当，可能会对客户和企业产生负面影响。在收集非结构化数据之前，先投资一个好的工具。
3. 清除没用的数据
数据收集和结构化之后，第三步就是清除数据。这可以进一步减少混淆信息，避免浪费时间在有害的数据上。虽然大多数的数据会进一步促进公司的发展，但也可能存在有害的数据。如果您的非结构化数据占用了业务硬盘驱动器、存储或备份的太多空间，这可能会影响业务能力。
4. 准备数据
准备数据意味着整理数据中空白、格式化问题等。当你收集到数据时，不管这些数据对业务是否有用，都可以开始创建有用的数据，在准备好数据之后并索引非结构化数据。
5. 确定数据堆栈和存储技术
在清除无用的数据后，需要将数据进行堆叠。请务必使用最新的技术来保存和堆叠数据，以便您和正在使用数据的用户能够轻松获取最重要数据。另外，要确保有一个维护和更新的数据备份和恢复服务。
6. 保存所有数据
在删除任何东西之前，务必要保存数据，无论是结构化的还是非结构化的!数据备份恢复系统是必不可少的，尤其是在危机时期。
7. 检索有用的信息
在数据备份之后，您可以恢复数据。这一步很有用，因为在转换非结构化信息之后，您还需要检索数据。
8.评估
显示信息来源与提取的数据之间的关系很有用，有助于在组织数据上提供有用信息。
9.记录统计
通过上述所有步骤将非结构化数据搜索到结构化数据后，就可以创建统计信息了。对数据进行分类和分段，以便于使用和学习。
10.分析数据
这是索引非结构化数据的最后一步。所有的原始数据结构化之后，就需要分析并做出相应的决策。
非结构化的数据可能会给你的企业制造垃圾信息，希望这篇文章可以帮助缓解因存储数据混淆而造成的一些压力。
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