非结构化数据如何进行分类分级?亿信华辰

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

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覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.大数据包含结构化数据,非结构化数据,半结构化数据,怎么理解结构化?相比于非结构化数据和半结构化数据,结构化数据在存储和处理上更加方便。由于数据格式明确,可以进行系统化的建模、查询和分析,使得结构化数据更容易被机器理解和处理。结构化数据也更容易被应用于统计分析、数据挖掘、机器学习等领域,因为这些方法通常要求数据的结构和关系已经明确定义。https://blog.csdn.net/xukris/article/details/135378353
2.在大数据中,如何理解结构化和非结构化数据形态处理非结构化数据是大数据分析的重要挑战,也是挖掘潜在价值的关键所在。总结来说,在大数据中,理解结构化数据与非结构化数据的概念意味着认识到数据的多样性与复杂性。结构化数据以其清晰的结构和易于查询的特点,适用于传统的数据管理和分析方法;而非结构化数据则要求采用更为灵活、适应性强的技术手段来处理其自由https://baijiahao.baidu.com/s?id=1794424633482336919&wfr=spider&for=pc
3.大数据分析中数据类型有哪些帆软数字化转型知识库大数据分析中数据类型主要包括:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。其中,结构化数据是指那些可以存储在关系型数据库中的数据,格式固定且易于搜索和分析。结构化数据通常包括数字、文本和日期等,可以通过SQL语言进行查询和操作。具体来说,结构化数据的优点在于其高度组织化和便于检索,广泛应用于金融、医疗和电商等https://www.fanruan.com/blog/article/57480/
4.大数据结构化与非结构化大数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种形式。 结构化数据是指以表格或类似形式进行组织的数据,具有明确定义的字段和类型,例如关系型数据库中存储的数据,如客户信息、销售记录等。结构化数据通常便于存储、管理和分析。 非结构化数据是指没有固定格式或组织形式的数据,如文本、图像、音频、视频等。这些数据不容易http://www.360doc.com/content/23/1114/20/75092861_1104044382.shtml
5.大数据基础术语精粹来袭NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。 十三:结构化数据 结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的http://www.mudan.gov.cn/2c908084831c4eb30183205259ac001f/2c908084831c4eb3018320df837d0020/1669185201282129920.html
6.数据架构:大数据数据仓库以及DataVault这里的全体数据包括与企业中各类型数据相关的所有事项。 进一步细分企业中的全体数据有很多种方式。一种细分方式(但是肯定不是唯一方式)是将全体数据划分为结构化数据和非结构化数据,如图1.1.2所示。 结构化数据是一种可预见、经常出现的数据格式。通常,结构化数据包括记录、属性、键和索引等,可以通过数据库管理系统(https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/11854
7.1+X大数据财务分析职业技能等级标准3.4 结构化数据 structured data 一种数据表示形式,按此种形式,由数据元素汇集而成的每个记录的结构都 是一致的并且可以使用关系模型予以有效描述。 3[GB/T 35295-2017,定义02.02.13] 3.5 非结构化数据 unstructured data 不具有预定义模型或未以预定义方式组织的数据。 https://www.scsw.edu.cn/kjx/info/1014/1054.htm
8.大数据中非结构化数据的挖掘:文本非结构化数据是大数据数据多样化的的一个特点,而点击流中的数据是多样化数据的一部分。依托强大的网站分析工具,可以得到最细粒度的原始数据(Raw Data),如果这些原始数据仅仅用来看看报表,那意义太小。非结构化化数据包括文本、视频、文档、音频、甚至地理位置信息等等,本篇介绍的是点击流中的非结构化数据的文本挖掘应https://www.51cto.com/article/432085.html
9.银行专岗计算机考试大纲大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC(互联网内容提供商)的调查报告显示,企业中80%的数据都是非结构化数据。 1.结构化数据 包括预定义的数据类型、格式和结构的数据。如:关系数据库中的数据。 2.半结构化数据 具有可识别的模式并可以解析的文本数据文件。如:XMhttp://www.yinhangzhaopin.com/yhks/yhbs/1/96117.html
10.大数据的详细定义大数据包括哪些类型:什么是结构化、非结构化和半结构化数据? 根据数据集的结构和建索引的难易程度,数据集通常被分为三类。 三种类型的大数据 结构化数据:这类数据最容易整理和搜索,主要包括财务数据、机器日志和人口统计明细等。结构化数据很好理解,类似于 Excel 电子表格中预定义的行列布局。这种结构下的数据很容易https://blog.itpub.net/70041355/viewspace-3029299/
11.非结构化数据与大数据的关系及影响合理地利用非结构化数据,并运用先进的技术和算法对其进行处理和分析https://www.gokuai.com/press/a184
12.简述大数据有哪些数据类型(大数据简介与特点)(ii)多样性– “大数据”的下一个方面是它的 多样性。 多样性是指异构来源和数据的本质,包括结构化和非结构化。在早期,电子表格和数据库是大多数应用程序考虑的唯一数据源。现在,在分析应用程序中也考虑了电子邮件,照片,视频,监控设备,PDF,音频等形式的数据。这种各种非结构化数据对存储,挖掘和分析数据提出了一些https://m.xitongzhushou.com/jiaocheng/26601.html
13.非结构化数据分析:大数据时代新价值什么是“非结构化数据”?相较于记录了生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据,非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容,包括了如合约、发票、书信与采购记录等营运内容;如文书处理、电子表格、简报档案与电子邮件等部门内容;如HTML与XML等格式信息的Web内容;以及如声音、影片、图形等媒体内容。 https://www.cda.cn/view/290.html
14.非结构化数据怎么治理?最近遇到几个项目,都跟非结构化数据脱不开关系。老彭刚毕业的时候,做的是数据库的活儿,那都是结构化数据。后来有了hadoop技术,可以用来处理物联网、互联网的半结构化数据。真正做非结构化的场景还是比较少的,大多是在项目中选取一两个点给意思意思一下。https://www.niaogebiji.com/article-139650-1.html
15.大数据的类型和特点非结构化数据和结构化数据的组合是半结构化数据。因此,它包含了结构化数据的一些特征,但也缺乏清晰的组织,不遵守关系数据库或数据模型的官方格式。例如,半结构化数据经常出现在XML中。 这些类型的数据在大数据应用中都有重要的作用,数据的类型和特点也决定了需要使用什么样的技术和工具进行处理和分析。https://www.013kj.cn/info_view.php?VID=789
16.IBMCloudObjectStorage在银行业非结构化数据存储嘲下的对象正是基于以上这些非结构化数据面临的问题,选择适合非结构化数据存储的整体解决方案,解决当前存储在问题,提升业务系统的服务。 如下图所示给用户一个更为直观的角度,从文件数量、容量、是否结构化的角度来对待不同的存储类型。旧的存储模式已是瓶颈,对象存储和传统集中式存储在数据量级和文件数量级不同时各自适合的应用https://redhat.talkwithtrend.com/Article/242823
17.什么是非结构化数据?在当今数字化的世界中,数据的多样性和海量性已经成为了一个普遍的现象。除了传统的结构化数据,我们还面临着大量的非结构化数据。非结构化数据指的是缺乏明确的数据模式和格式,数据来源多样的数据类型。在本文中,我们将探索非结构化数据的定义、特点以及其在不同领域的应用。 https://www.filez.com/news/detail/974a6ef096d0b214bf7e13a2218d4e30.html
18.了解结构化数据与非结构化数据的差异阿帕奇 Hadoop。适用于结构化、半结构化和非结构化数据的大数据框架。 阿帕奇火花。使用数据帧实现大规模处理、数据流和结构化数据分析。 什么是非结构化数据? 非结构化数据是不遵循固定结构格式的数据。数据模型是无模式的,无法使用传统的数据处理方法。 https://www.360doc.cn/article/68899713_1124424478.html