從網(wǎng)絡(luò )非結構化數據抓取到利用需要明白的5個(gè)要點(diǎn)！

數據就是財富裙系，正如“哈佛商業(yè)評論”最近報道的那樣：“數據正不斷的優(yōu)化我們的思維決策，它在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、銷(xiāo)售、招聘與營(yíng)銷(xiāo)決策中發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用回挽〗嵴停”

數據驅動(dòng)決策

越來(lái)越多的公司將自己定位為數據驅動(dòng)的企業(yè)，數據在企業(yè)客觀(guān)衡量財務(wù)和運營(yíng)結果方面表現得越來(lái)越好。特別是，在數據驅動(dòng)決策制定中，行業(yè)前三分之一的公司平均比競爭對手高出5％的生產(chǎn)率和6％的盈利能力谎痢。

為什么缝窑？簡(jiǎn)單地說(shuō)......因為他們掌握了大量有價(jià)值結構化的數據“?在決策分析上數據超越了人類(lèi)的直覺(jué)，使人們能作出更加符合商業(yè)發(fā)展的決定”锰蓬。

按照上面的觀(guān)點(diǎn)是否只要企業(yè)采集足夠多的各類(lèi)數據后，就能超越對手，作出更智能的決策了呢？當然不會(huì )這樣簡(jiǎn)單了，接著(zhù)往下看你就明白了。

大數據是以數字為基礎，多種結構包裝形成的，絕大多數據并不易于分析，大約75％是非結構化的富虾。而我們只有將非結構化數據轉為更易于分析的結構數據才能為決策賦能。

探碼科技作為成都本土的Daas（數據及服務(wù)）我們能為您提供專(zhuān)業(yè)的數據服務(wù)但與此同時(shí)，我們希望給您傳輸一些關(guān)于大數據的知識，下面概述了五個(gè)要點(diǎn)，以確保收集和利用非結構化大數據的過(guò)程不僅速度快，而且還可以為您的組織節省資金。

首先您得明確對您的組織而言真正重要的內容侦副。

一章神、定義來(lái)源

第一確定所需的數據來(lái)源滞项，例如愧汽，您可能決定從新聞文章、博客文章、客戶(hù)評論、論壇、案例研究、白皮書(shū)、視頻或信息圖表中收集數據。關(guān)鍵是要選擇最適合您數據要求的這些的來(lái)源。

當然，您選擇的來(lái)源將取決于您的具體目標和您之前選擇的主題，以指導您。舉個(gè)例子，如果您有興趣了解競爭對手的產(chǎn)品以改進(jìn)自己的產(chǎn)品，那么產(chǎn)品的特定評論網(wǎng)站和相關(guān)論壇應該是您的首選資源观哲。如何分辨哪些資源要抓取以及哪些資源不要抓取撞熬。

二粮按、定義數據類(lèi)型

第二步是定義要提取的數據類(lèi)型鸡掰，并為所有可用的非結構化數據提供結構氮采。您選擇的數據類(lèi)型如何與您的主題一致并設定目標陨仅？避免使用與您的目標不匹配的任何數據類(lèi)型削仲。

三、統一和匯總數據

您從不同的相關(guān)來(lái)源獲得的數據雖然相似空骚，但他們不會(huì )完全相同。既然你已經(jīng)開(kāi)始收集它，它就在一個(gè)數字倉庫下，我們需要按照特定的順序組織它。因此，需要設置特定標準并相應地組織這些數據。

例如，應將不同數據的不同時(shí)間格式設置為特定的時(shí)間格式等使非結構化數據統一改善為結構化可訪(fǎng)問(wèn)的崖最。延伸閱讀-結構化數據與非結構化數據的區別。

?

四、定義采集的頻率與深度

網(wǎng)絡(luò )的數據每時(shí)每刻都在發(fā)生變化串慰，這意味著(zhù)您需要設置要更新采集數據的頻率。這樣你才不會(huì )錯過(guò)任何關(guān)鍵信息摆抑。除了頻率之外，定義對每個(gè)數據源采集的深度能使你收獲更多。

五啦逆、如何使用數據

• 大數據最常見(jiàn)的用途是理解和定位客戶(hù)塑汽，這些數據可以幫助您更輕松地與他們互動(dòng)并向他們出售你的產(chǎn)品。
• 大數據的另一個(gè)關(guān)鍵用途是優(yōu)化內部業(yè)務(wù)流程手蝎，同時(shí)大數據可幫助您了解您爭對手的情況，通過(guò)分析，然后指導您如何將這些好的經(jīng)驗應用于在自己企業(yè)上。

數據的使用需要根據自己的業(yè)務(wù)需求而定理币，然而，你不僅要收集大量的數據，還要將其轉化為可分析的結構化數據，這點(diǎn)是十分重要的号添。

在前一章節中我們就為大家講到了徙缴，網(wǎng)絡(luò )數據采集的方式，通過(guò)本章了解，我們可以根據自身的實(shí)際需求來(lái)進(jìn)行獲取數據方式的選擇；然而最省時(shí)省力的還屬與專(zhuān)業(yè)的數據服務(wù)商進(jìn)行合作，讓他們?yōu)槟闾峁└鼮閷?zhuān)業(yè)的數據解決方案，你可以省去了結構轉化中的麻煩，將更多的精力放在數據分析與實(shí)施上。

更多相關(guān)閱讀：網(wǎng)絡(luò )數據采集指南：11個(gè)問(wèn)題剖析你的數據需求

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??企業(yè)在數據采集涎永、分析過(guò)程中的7大難點(diǎn)

?