从网络数据抓取到利用：使非结构化数据结构化，为你的决策赋能

文章来源：探码科技

数据就是财富，正如“哈佛商业评论”最近报道的那样：“数据正不断的优化我们的思维决策，它在产品开发、销售、招聘与营销决策中发挥着至关重要的作用。”

数据驱动决策

越来越多的公司将自己定位为数据驱动的企业，数据在企业客观衡量财务和运营结果方面表现得越来越好。特别是，在数据驱动决策制定中，行业前三分之一的公司平均比竞争对手高出5％的生产率和6％的盈利能力。

为什么？简单地说......因为他们掌握了大量有价值结构化的数据“ 在决策分析上数据超越了人类的直觉，使人们能作出更加符合商业发展的决定”。

按照上面的观点是否只要企业采集足够多的各类数据后，就能超越对手，作出更智能的决策了呢？当然不会这样简单了，接着往下看你就明白了。

大数据是以数字为基础，多种结构包装形成的，绝大多数据并不易于分析，大约75％是非结构化的。而我们只有将非结构化的数据转为更易于分析的结构数据才能为决策赋能。

探码科技作为成都本土的Daas（数据及服务）我们能为您提供专业的数据服务但与此同时，我们希望给您传输一些关于大数据的知识，下面概述了五个要点，以确保收集和利用非结构化大数据的过程不仅速度快，而且还可以为您的组织节省资金。

首先你得明确对您的组织而言真正重要的内容。

一、定义来源

第一确定所需的数据来源，例如，您可能决定从新闻文章、博客文章、客户评论、论坛、案例研究、白皮书、视频或信息图表中收集数据。关键是要选择最适合您数据要求的这些的来源。

当然，您选择的来源将取决于您的具体目标和您之前选择的主题，以指导您。举个例子，如果您有兴趣了解竞争对手的产品以改进自己的产品，那么产品的特定评论网站和相关论坛应该是您的首选资源。如何分辨哪些资源要抓取以及哪些资源不要抓取。

二、定义数据类型

第二步是定义要提取的数据类型，并为所有可用的非结构化数据提供结构。您选择的数据类型如何与您的主题一致并设定目标？避免使用与您的目标不匹配的任何数据类型。

三、统一和汇总数据

您从不同的相关来源获得的数据虽然相似，但他们不会完全相同。既然你已经开始收集它，它就在一个数字仓库下，我们需要按照特定的顺序组织它。因此，需要设置特定标准并相应地组织这些数据。

例如，应将不同数据的不同时间格式设置为特定的时间格式等使非结构化数据统一改善为结构化可访问的。延伸阅读-结构化数据与非结构化数据的区别。

 

四、定义采集的频率与深度

网络的数据每时每刻都在发生变化，这意味着您需要设置要更新采集数据的频率。这样你才不会错过任何关键信息。除了频率之外，定义对每个数据源采集的深度能使你收获更多。

五、如何使用数据

• 大数据最常见的用途是理解和定位客户，这些数据可以帮助您更轻松地与他们互动并向他们出售你的产品。
• 大数据的另一个关键用途是优化内部业务流程，同时大数据可帮助您了解您争对手的情况，通过分析，然后指导您如何将这些好的经验应用于在自己企业上。

数据的使用需要根据自己的业务需求而定，然而，你不仅要收集大量的数据，还要将其转化为可分析的结构化数据，这点是十分重要的。

在前一章节中我们就为大家讲到了，网络数据采集的方式，通过本章了解，我们可以根据自身的实际需求来进行获取数据方式的选择；然而最省时省力的还属与专业的数据服务商进行合作，让他们为你提供更为专业的数据解决方案，你可以省去了结构转化中的麻烦，将更多的精力放在数据分析与实施上。

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