用機器學習解決非結構化資料問題

譯者|布加迪

審校|孫淑娟

資料革命如火如荼。未來五年內創建的數位數據總量將是迄今產生的數據總量的兩倍，非結構化數據將定義這個倡導數位體驗的新時代。

非結構化資料指不遵循傳統模型或不適合結構化資料庫格式的信息，佔所有企業新資料的80%以上。為了準備迎接這個轉變，許多公司在尋找創新的方法，管理、分析和盡量利用商業分析和人工智慧等各種工具中的所有數據。但決策者也遇到了一個老問題：如何維護和改善龐大笨拙的資料集的品質？

機器學習是解決之道。現在，機器學習技術的進步使組織能夠有效處理非結構化數據，並改善品質保證工作。隨著數據革命方興未艾，貴公司在哪裡遇到了難題？是面臨一大堆寶貴但難以管理的資料集，還是使用資料推動業務向前發展？

非結構化資料需要的不僅僅是複製貼上

準確、及時、一致的資料對於現代企業的價值無可爭議，它與雲端運算和數位應用程式一樣重要。儘管如此，糟糕的數據品質仍然使公司/企業每年平均損失1300萬美元。

為了解決數據問題，您要運用統計方法來測量數據形狀，這使數據團隊能夠追蹤變化、剔除異常數據，並消除數據漂移。基於統計方法的控制對於在做出關鍵決策之前判斷資料質量，確定應該如何以及何時使用資料集仍很有價值。雖然這種統計方法有效，但通常保留用於結構化資料集，這類資料集適合客觀定量的測量。

但是那些不完全適合Microsoft Excel或Google Sheets的資料該如何是好？包括：

• 物聯網：感測器資料、股票資料和日誌資料
• 多媒體：照片、音訊和視訊
• 富媒體：地理空間資料、衛星影像、天氣資料和監視資料
• 文件：文字處理文件、電子表格、簡報、電子郵件和通訊資料

當這些類型的非結構化資料發揮作用時，不完整或不準確的資訊很容易進入到模型。如果錯誤無人注意，數據問題就會越積越多，對季度報告和預測預估等各項工作造成嚴重破壞。從結構化資料到非結構化資料的簡單複製貼上方法不夠，實際上可能會使業務變得更糟。

常說的「垃圾進垃圾出」非常適用於非結構化資料集。也許是時候拋棄當前的數據方法了。

機器學習用於保證資料品質時要注意的事項

考慮非結構化資料的解決方案時，機器學習應該是首選。這是由於機器學習可以分析大量資料集，並在雜亂資料中快速找到模式。如果借助正確的訓練，機器學習模型可以學習解釋、組織和分類任何形式的非結構化資料類型。

比如說，機器學習模型可以學習為資料分析、清理和規模推薦規則，從而使醫療保健和保險等行業的工作更有效率更精確。同樣，機器學習程式可以按非結構化資料來源（例如社交媒體上或電子郵件記錄中的資料來源）中的主題或情緒，識別和分類文字資料。

當您透過機器學習改進資料品質工作時，請記住幾個關鍵的注意事項：

• 自動化實現：資料解耦和校正等手動資料操作無聊又耗時。鑑於當今的自動化功能，它們也是日益過時的操作，自動化功能可以處理乏味的日常操作，使數據團隊能夠專注於更重要、更有效率的工作。將自動化納入資料管道中，只需確保已落實了標準化的操作程序和治理模型，以鼓勵圍繞任何自動化活動進行簡化、可預測的流程。
• 不要忽視人的監督：資料的複雜性總是需要一定程度的專業知識和只有人類才能提供的上下文，無論是結構化資料還是非結構化資料。雖然機器學習及其他數位解決方案會幫助資料團隊，但不要光依賴科技。相反，讓團隊能夠利用技術，同時對單一數據流程定期監管。這種兼顧可以糾正任何現有技術措施無法處理的資料錯誤。之後，可以根據這些差異來重新訓練模型。
• 偵測根本原因：出現異常或其他資料錯誤時，這常常不是單一事件。如果收集和分析資料時忽略更深層的問題，貴企業會面臨整個資料管道出現普遍性的品質問題這個風險。即使是最好的機器學習計畫也無法解決上游產生的錯誤，選擇性的人工幹預再次可以夯實整體資料流程，並防止重大錯誤。
• 品質方面不要做假設：要長期分析數據質量，應想辦法來定性測量非結構化數據，而不是對數據形狀做出假設。您可以建立和測試「假設分析」場景，以開發自己的獨特的測量方法、預期輸出和參數。使用您的數據運行實驗提供了一種確定的方法來計算數據品質和效能，您可以自動測量數據品質本身。這個步驟確保始終進行品質控制，並且作為資料攝取管道的基本功能，而不是事後添加上去的。

非結構化資料是帶來新機會和新見解的寶庫。然而，目前只有18%的組織利用其非結構化數據，而數據品質正是阻礙更多企業的主要因素之一。

隨著非結構化資料變得越來越流行，並與日常業務決策和營運更緊密相關，基於機器學習的品質控制提供了亟需的保證：您的資料是相關、準確、有用的。如果您沒有在數據品質方面卡殼，就可以致力於使用數據推動貴公司向前發展。

想想當您有效控制資料或更好的是讓機器學習為您處理工作時帶來的種種機會。

原文標題：#Solve the problem of unstructured data with machine learning

####################### ，作者：Edgar Honing#######

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