什么是结构化数据？
大多数企业对结构化数据都有明确的认知，这些数据通常具有行列格式和非常明显的元数据元素，如月/日/年。大部分数字结构化数据来自事务系统、数据库和后台应用程序（例如 erp 系统）。尽管企业拥有大量结构化数据，但由于这些数据定义明确，企业通常了解如何加以管理、分析和应用。
对于大多数组织而言，更大的挑战在于了解非结构化数据并从中提取价值。非结构化数据有多种格式，复杂性各有不同，包括图像、音频文件、办公文件以及扫描的手写笔记。这些数据可能而且确实来自四面八方，包括内部、外部、第三方、边缘设备和其他来源。
由于非结构化数据不受严格规则或共享格式的约束，因此可能难以管理和应用一致的数据治理策略。但是，其中仍然可以包含一些重要见解，而这些信息是组织在当今竞争激烈、始终在线的业务环境中不可或缺的。
例如，考虑重要客户通过语音邮件留言的投诉。要从音频文件中挖掘价值，需要一个能够播放该文件的软件应用程序、可以亲自收听文件的人员、以及确定有用和无用信息的人员。作为数据处理策略的一部分，可以将音频转换为文本，从而创建一致的录制文件视图，便于有权访问该录制文件的人员进行解读。它还允许结合使用语音邮件与其他形式的分析，而不会影响原始来源。
其他包含关键见解的非结构化数据可能包括负责维护生产设备基本部件的维护技术人员的手写笔记。针对第三方数据，影响人物的远期天气预报或负面社交媒体帖子可能会严重影响某些产品的需求。此类数据的巨大潜在价值显而易见。