非結構化數據是指數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據。非結構化數據的格式非常多樣，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。

▲結構化數據和非結構化數據的特點有著非常明顯的差異

　　簡單列舉來看，非結構化數據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據信息。這些非結構化數據信息占據了數據的巨大份額，就意味著我們難以將這些數據標準化并對其加以分析運用。

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

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

　　比如NICE Nexidia Analytics全渠道交互數據分析方案，就可以運用機器學習和預測建模的最新技術，將企業聯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據進行結構化處理。通過把這類數據和企業運營方面的結構化數據進行同質化處理，建立起旅程、話題、文字、情感/行為、個性等五層數據分析模型。

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

　　NICE  Nexidia Analytics全渠道交互數據分析方案，覆蓋范圍廣泛，數據分析到位，生成報告具體，能夠幫助企業對應特定情況更好地調整和優化實施方案，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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