非结构化数据

非结构化数据类型

非结构化数据没有固定格式，常见类型包括：

• 多媒体类：音频文件、图片、视频、附件、链接

• 文档类：PDF 文件、微软幻灯片（PPT）、Word 文档

• 网站类：产品文档、网站页面、营销网页、H5 电子文档

• 社交互动类：社交媒体帖子、评论和点赞

企业如何管理非结构化数据

1. 数据存储：全球 80%-90% 的非结构化数据，通常先存储在本地电脑、云盘中（只有 1% 的机构开始采用内容中台实现统一存储）。

2. 价值转化：需先建立数据模型，将非结构化数据转化为结构化数据，才能为企业和客户创造价值。

3. 核心视角：非结构化数据可视为满足各类业务需求、部署到不同应用中的潜在机会。

Baklib 如何管理非结构化数据

Baklib 主要依托自身 “资源库 - 知识库 - 应用库” 的三层架构，结合 AI 技术与全生命周期管理机制，实现对图片、音视频、文档等非结构化数据的高效管控，具体管理方式如下

1. 集中统一存储，覆盖多类型数据:

   Baklib 的资源库可作为非结构化数据的统一存储中枢，支持图片、音频、视频、PDF、Word 文档等多种常见非结构化数据类型的集中存储。同时它兼顾公共云和私有云部署方式，还支持私有化部署与 License 授权，既能满足普通企业的存储需求，也能适配金融、医疗等对数据安全要求高的行业，确保数据完全可控。详情见 Baklib资源库。

2. AI 助力结构化处理，提升管理效率:

   这是 Baklib 管理非结构化数据的核心优势。一方面能实现自动标签化，AI 会自动识别非结构化数据的内容类型，还能提取核心关键词与业务属性生成标准化标签，解决非结构化数据 “难找” 的问题，实现可检索的标准化数据资产。

3. 全生命周期管控，保障数据规范

   平台为非结构化数据提供从存储到归档的全流程管理。在内容协作阶段，支持在线编辑与版本管理，能追溯数据修改记录，避免内容被随意篡改；分类归档环节，可通过标签化、分类管理功能，对非结构化数据按业务场景、部门等维度归类，后续还能通过动态归档策略处理低效内容；检索复用层面，支持对话式搜索与自然语言查询，用户无需复杂语法，就能跨存储位置快速定位所需非结构化数据，方便后续复用。

4. 多场景输出复用，释放数据价值

   经过整理后的非结构化数据可通过应用库灵活输出。借助 Liquid 模板语言的可视化站点生成器，能将数据用于搭建企业官网、产品知识库、帮助中心等多场景站点；还可通过 API 与低代码模板，实现多终端适配和一键多站点发布，让非结构化数据转化的知识资产，高效服务于企业对外展示、内部协作等多种业务需求。