非結構化數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)結構不規(guī)則或不完整，沒有預定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。非結構化數(shù)據(jù)的格式非常多樣，標準也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標準化和理解。

▲結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的特點有著非常明顯的差異

　　簡單列舉來看，非結構化數(shù)據(jù)包括了所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML，HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等，而這些正是我們每日都在接觸的數(shù)據(jù)信息。這些非結構化數(shù)據(jù)信息占據(jù)了數(shù)據(jù)的巨大份額，就意味著我們難以將這些數(shù)據(jù)標準化并對其加以分析運用。

　　這么來看，我們不難想到，如果要將數(shù)據(jù)分析運用到位，這些非結構化數(shù)據(jù)無疑就是個很大的問題。如何把非結構化數(shù)據(jù)運用的難題轉(zhuǎn)化為機會，成了很多行業(yè)企業(yè)高管和伙伴尋求企業(yè)進步的一大重點。有不少人提出：能不能將一些非結構化的數(shù)據(jù)進行結構化，從而構建出某些特別的模型來幫助數(shù)據(jù)分析？

　　對此，NICE可以跟大家分享，在非結構化數(shù)據(jù)結構化建模分析的道路上，我們已經(jīng)摸索出了一些經(jīng)驗。NICE一直以來都致力于利用多種數(shù)據(jù)分析技術和方案，大量、快速地收集和整理歸納數(shù)據(jù)，幫您把數(shù)據(jù)真正有效地運用起來！

　　比如NICE Nexidia Analytics全渠道交互數(shù)據(jù)分析方案，就可以運用機器學習和預測建模的最新技術，將企業(yè)聯(lián)絡中心中涉及的聊天、郵件、語音、社交媒體等等多個方面的大量非結構化數(shù)據(jù)進行結構化處理。通過把這類數(shù)據(jù)和企業(yè)運營方面的結構化數(shù)據(jù)進行同質(zhì)化處理，建立起旅程、話題、文字、情感/行為、個性等五層數(shù)據(jù)分析模型。

　　這五個模型，可以幫助我們對數(shù)據(jù)進行更準確的分析并快速生成可視化的分析報告，引導企業(yè)負責人和高管從中獲取客戶體驗、企業(yè)運營等具體情況，以便做出相應的對策。這樣，才算是讓非結構性數(shù)據(jù)信息真正地變成可操作的業(yè)務洞察。

　　NICE  Nexidia Analytics全渠道交互數(shù)據(jù)分析方案，覆蓋范圍廣泛，數(shù)據(jù)分析到位，生成報告具體，能夠幫助企業(yè)對應特定情況更好地調(diào)整和優(yōu)化實施方案，達到提升營銷效能、減少客戶流失、降低運營成本及提高客戶滿意度等目的。

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