结构化数据vs.非结构化数据：客户体验影响知多少
作者：互联网
在企业的经营决策中，数据扮演着至关重要的角色。企业需要在海量数据中挖掘出业务运营的分析和见解，并且在此基础上提供运营的决策建议。对于很多企业而言，获取大量的数据不难，难的是如何从数据中获取有意义的见解，释放数据价值。
数据有很多种格式，按照数据结构特征，数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种类型。每种类型的数据都与客户体验有着不一样的交互方式，所以对那些影响客户感知甚至影响客户决策的数据进行有效管理是一个不可或缺的步骤。本文将对结构化与非结构化数据的概念及其对客户体验影响的差异展开探讨。
什么是结构化数据？
结构化数据是关系数据库中的定量数据。在SQL数据库或文件（例如.xls或.csv）中，结构化数据是可计算、可查询、可定义的。
大多数企业对于这类数据的查询已经非常熟练了，因为这类数据在数据库中以一种高度规则的形式存在，非常便于理解和解读。
为了让您对结构化数据有更清晰的了解，这里列举几种常见的结构化数据类型：
- 日期
- 电话号码
- 邮政编码
- 客户姓名
- 产品库存
- 销售点（POS）交易信息
如果您对这些信息感到熟悉，那是因为结账或注册信息时填写的大都是有关客户的结构化数据。重要的客户信息和销售统计数据以一种非常规范化的结构格式存在，它们可以得到全面、彻底的分析。对于大型数据集，数据科学家会借助电子表格、客户关系管理（CRM）、企业资源计划（ERP）和销售点系统（POS）等平台进行管理和研究。
结构化数据的好处
如前所述，大多数IT专家和数据科学家都认可结构化数据，因为多年来结构化数据已经成为行业研究标准。以下是结构化数据在研究客户体验（CX）方面的更多优势：
1. 无缝集成到机器学习算法
因为结构化数据结构规则且完整，专业人员可以在给定的时间内轻松操作和查询大量数据。当流程简化时，速度会快得多。
2. 中小型企业更易上手
结构化数据提供非常简易的配置流程，中小型企业使用起来更加方便，企业可以很容易地操作大型数据集。简言之，结构化数据更易于访问和管理。
3. 高可扩展性
结构化数据作为一种资产形式的存在比非结构化数据时间要长，这是结构化数据的先天竞争优势，这就意味着有更多工具是开发用来管理结构化数据的。这些工具经历了多年的尝试和测试，以确保分析结果的高度准确。换句话说，分析结构化数据的工具有很多，企业有更多的灵活性去决定具体选用哪款工具。
什么是非结构化数据？
非结构化数据是指无法通过现有工具和方法处理的数据集。由于不能在关系数据库中进行组织，它通常被归类为定性数据。
因此，非结构化数据由非关系数据库或NoSQL数据库管理和存储。非关系数据库（如MongoDB和Couchbase）比传统的关系数据库更流畅、更灵活且不受表格限制，通常用于大量不同格式的多样化数据的管理。
当然也可以将其初始化处理，放置在数据湖中。数据湖是一个庞大的原始数据池，目的是未知的；而数据仓库是用于存储经过过滤的、结构化的数据，这些数据已经被处理过，用于特定的用途。
为了让您对非结构化数据有更清晰的了解，这里列举几种常见的非结构化数据类型：
- 文本
- 语音
- 移动活动
- 社交媒体活动
- 卫星图像
- 监控数据
非结构化数据的好处
不经过处理的非结构化数据不能立即帮助你找到有价值的信息。当你使用体验分析平台时（尤其是像Stratifyd这种由敏捷AI驱动的增强智能数据分析平台），你可以从数据中发现有价值的见解，从而指引做出科学决策并采取行动。对于客户体验团队而言，非结构化数据中蕴藏着大量有价值的见解，对于挖掘客户需求痛点、提升客户体验具有非常大的帮助，具体包括：
1. 改善客户关系
企业可以利用非结构化数据来获取关于客户生命旅程的深刻见解。通过分析大量数据梳理出客户普遍反馈的好评点位，找到客户关系改进方向并应用于实践可以带来丰硕的收益。从发现改进的领域，到回溯改进行为随时间变化对客户关系带来的影响，找到改善客户关系的最佳实践。
2. 提升客户满意度
企业开始收集分析非结构化数据以判断客户满意度。这些信息帮助他们了解历史销售数据背后的问题，找到提升方向。许多企业还会利用非结构化数据来评估客户服务质量，以了解客服响应情况对客户满意度的影响。
结构化数据 vs. 非结构化数据
1. 数据类型
结构化和非结构化数据之间最明显的区别在于管理的数据类型。结构化数据包含可以量化和分析的确定数据。每条信息都按行和列放置，以映射到预定类别。相反，非结构化数据是以原始格式收集和分析的。
2. 存储位置
结构化数据和非结构化数据之间另一个值得注意的区别是它们的存储位置。大量的结构化数据仍然保存在数据仓库中，数据仓库指的是结构化数据的端点。在到达数据仓库之前，它要经过提取、转换和加载（ETL）。相反，非结构化数据存储在数据湖中，数据湖是以原始格式维护数据的存储库。备份的数据通常会进入数据湖。尽管这两个存储位置都可以通过云访问，但结构化数据所占的空间明显少于后者。
3. 格式：预定义与多样化
结构化数据通常是由预定义格式的文本和数字组成。而非结构化数据是由数据结构不规则或不完整的数据组成，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、 HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。由于非结构化数据是以原始格式存储在数据湖中，因此它没有预定的数据模型。简而言之，管理此数据集不需要任何转换。
易用性
对于资金有限，负担不起管理非结构化数据所需专业知识费用的中小型企业来说，易用性是必不可少的。结构化数据相对更容易处理，这使得机器学习算法的集成更易于管理。相反，分析非结构化数据更加复杂。数据管理人员在分析收集到的数据之前需要大量的处理工作，再加之缺乏预定义的数据模型，这类信息更加难以配置。
尽管已经有许多分析非结构化数据的工具了，但其中大多数都相对较新并且仍在开发中。大多数数据专家更熟练应用专业工具和软件进行结构化数据的挖掘与分析。这样就导致企业在处理非结构化数据（如富媒体、博客，社交媒体数据、客户交流数据等）的过程中会面临更多挑战。
但是人工智能（AI）技术的进步正在让结构化与非结构化数据之间的差距缩小。随着人工智能在企业非结构化数据价值挖掘、趋势预测方面的应用越来越成熟，想要获取客户体验全局洞察的未来愿景也将触手可及。
充分释放数据价值
对于客户体验（CX）和呼叫中心团队而言，非结构化数据是长期以来一直未得到充分利用的宝贵资产。随着敏捷AI驱动的用户友好型体验分析平台（如Stratifyd）的发展，隐藏在非结构化数据（以及结构化数据）世界中的未知洞见已经准备好从数据湖转移到仪表盘上，从数据到洞察，让您真正读懂数据背后的故事。
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北京斯图飞腾科技有限公司（Stratifyd, Inc.）总部位于美国南部金融重镇夏洛特，是全球领先的增强智能（Augmented Intelligence）数据分析服务提供商。公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力，致力于推进AI在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd增强智能平台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据，深入洞察消费者反馈数据背后的故事场景，在短时间内呈现出价值非凡的商业见解，助力企业提高客户体验和满意度，提升客户转化与留存，实现高质量的收入增长。
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标签：结构化,vs,知多少,Stratifyd,客户,体验,格式,数据 来源： https://blog.csdn.net/Stratifyd/article/details/113742047