在这个时代，现代公司周围快速增长的数据流需要精确定制的处理策略。除了非结构化的格式，半结构化的数据也会成为一种挑战--特别是当它的结构化程度低于项目开始时的假设。在这篇文章中，我们研究了这种混合形式的数据的特殊性，并展示了处理它的可能解决方案。
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什么是半结构化数据？
半结构化数据是指缺乏表格顺序，但由于某些标记而具有基本层次结构的数据。原则上，这可以实现分类和进一步处理，但由于缺乏结构，关系型数据库无法使用。因此，半结构化数据在一定程度上躲避了通常应用于数据的二元分类系统。首先定义两种最常见的数据形式可以帮助区分和更好地理解这种混合形式：
结构化数据 是以一种特定的、一致的方式组织的，因此遵循一种连续的逻辑。单独的数据部分通常被分配给变量或输入字段，以便它们可以理想地存储在数据库和表格中。这使得浏览特定信息特别容易--例如，客户号码、合同细节或发票内容。此外，结构化数据为基于人工智能的进一步处理提供了理想的基础。机器学习算法需要这种信息的数学顺序，以便以最佳方式分析它。
非结构化数据 另一方面，这些数据没有顺序，甚至不一定是类似的文件格式。这使得数据分析和处理变得非常困难。因此，人们通常首先创建一个必要的基本结构，然后才有可能进行基于数据的知识获取。
半结构化数据 已经离获得这种知识更近了一步。通过各种元数据和标签，可以建立某些层次结构，或者将语义元素分开。原则上，这有利于进一步的处理，但对于典型的存储，如 基于SQL的数据库 一个关系结构是必要的。半结构化数据有时也被理解为结构化数据的一个子类型，因为它由于有标记，至少有一个最基本的秩序。然而，将这种混合形式视为一种独立的数据类型可以防止刺激，并明确在处理它时必须进行特殊处理。
半结构化数据的例子
互联网的建立催生了许多半结构化的数据格式，这极大地改变了在此之前非常注重数据库的信息技术。相应的经常性来源有：1：
- 电子邮件
- 网站
- 社会媒体内容
- Word文件（带标签）
- ZIP文件
- 二进制文件（如：.exe，.bin）。
此外，有两种特殊的数据格式之所以如此受欢迎，正是因为它们允许存储半结构化的数据，并能相应地实现多功能的使用。然而，在过去的二十年里，这种受欢迎程度有了很大的重新分配。
XML
XML（可扩展标记语言）适用于存储几乎任何数据。作为一种标记语言，它特别允许通过提供适当的标签来对文本进行结构化和格式化。一方面，这有利于机器处理；另一方面，这种格式是人类可以阅读的。由于这些原因，XML出现在大量的商业流程中，但应根据结构化的程度谨慎对待。
JSON
这同样适用于开放标准数据格式JSON（JavaScript Object Nation）。它主要作为一种来自各种来源的半结构化数据的交换格式。作为一项规则，特别灵活的REST APIs作为接口。由于JSON是纯文本的，它可以被用来在各种服务器、网络浏览器和企业应用程序之间轻松交流。然而，这很容易将有点欺骗性的混合数据形式分布在整个企业中，这可能导致各种问题。最常见的误解之一是，所有的JSON数据结构都是一样的，只是因为它们遵循相同的格式。
在实践中，数据的质量和结构差别很大--取决于产生数据的个别应用或来源。
数据混合型的挑战
半结构化数据有一些优势，特别是因为它们的灵活性。例如，它们的顺序可以很容易地被改变，而且它们支持没有SQL知识的用户。然而，公司为此付出了高昂的代价，这表现在这种数据类型的风险和易错性上。虽然结构化数据是最重要的资源之一，将SQL查询维系在一起，并为商业智能工具提供可靠的信息，但半结构化数据会以不可预测的方式扰乱这种秩序。这在三个挑战中表现得尤为明显：
数据整合
由于缺乏关系结构，将半结构化的数据整合到数据库驱动的环境中可能会有问题。这也适用于将其插入表格的尝试。特别是传统的基础设施很难为这种非传统的数据类型做好准备。此外，试图与结构化数据或不同的格式混合会导致相当大的失真。
数据质量
由于缺乏秩序，半结构化的数据往往是不完整和不一致的。此外，由人工输入造成的错误经常发生。清理这些弱点，提取有价值的数据内容，给企业带来了很大的问题。
数据安全
在网络安全和合规方面也存在一些风险。防火墙等保护机制对结构化数据效果最好，因为它们的行为是静态的，有利于基于角色的访问限制。另一方面，半结构化数据可以采取不可预测的形式，并充斥着不安全的链接。这使得它很难跟踪和遵守GDPR或CCPA等法规。
这就是数据处理的成功之道
然而，与此同时，半结构化数据不再是一个新现象，现代信息技术可以用高度发达的解决方案来应对它：
基于AI的分析： 机器学习算法能够分析半结构化的数据，以提取和排序数据的相关部分。一个特别大的领域是自然语言处理，它是大多数半结构化格式的基础。通过 自然语言处理 (NLP) 例如，文本被分解成可以被数学编码的语义单位，从而自动记录。以下也是以类似的方式进行的 自然语言理解（NLU）。，只是这项技术能够通过搜索关键词进行更深入的语义分析。
另一种方法是由基于AI的 光学字符识别（OCR）.它侧重于单个字母的视觉识别，使用神经网络与训练数据进行匹配。最后但并非最不重要的是，基于概率原则的人工智能分类器，如。 奈何贝叶斯 将对象分类，用于分析半结构化的数据。一个典型的例子是电子邮件垃圾邮件过滤器。
NoSQL数据库： 与关系型数据库相比，这些数据库是专门为保存半结构化数据而设计的。不需要固定的模式，可以处理各种不同的数据格式。它们还可以实现高可用性和可扩展性，从而实现实时数据处理。
数据湖: 这指的是特别有效的存储环境，可以容纳大量的结构化、非结构化和半结构化数据。在这里，也不需要严格的模式；相反，它是一个保存数据的缓存，直到用处理工具等将其变成适当的形式。
数据治理工具： 有一些工具可用于分类、跟踪和管理数据策略。这些工具使得在处理半结构化数据时，既能提高数据质量，又能确保更多安全。
用Konfuzio处理半结构化数据
作为一个以数据为中心的IDP软件，Konfuzio结合了上述处理技术和一些最复杂的人工智能方法，以确保对数据进行最全面和可靠的处理。它特别注重对文件的自动处理，这些文件通常包含半结构化甚至非结构化的数据。
文件自动化
在Konfuzio的文档人工智能的帮助下，任何结构的各种文件都可以被自动阅读。特别是使用了光学语义AI，它结合了OCR、NLP和计算机视觉。由于这些单独技术的不同方法，Konfuzio也能准确地捕捉到异质和复杂的文件，并提取所有相关数据。然后，这些数据可以以结构化格式使用，例如，输入公司自己的ERP或CRM系统。因此，半结构化数据从一个危险的破坏性变量转变为一种有价值的资源，可用于作出有根据的决策。
全面的数据控制
Konfuzio确保在任何时候都符合安全标准，并在平台通过云实施时通过定期更新来保证这一点。这确保了通过任何浏览器的无缝可用性和API访问。数据湖也可以通过这种方式连接，例如，实现数据的灵活存储。当使用Konfuzio时，数据永远不会离开欧洲法律区域。对于更多的数据控制，该平台也可以通过自己的服务器在内部运行。
展望：大型语言模型是一个新的突破口
LLMs是目前特别有前途的解决方法。它们被理解为大型语言模型，经过了大量文本的预训练。LLMs可以针对个别任务进行微调--例如，处理半结构化数据。为此，来自斯坦福大学和康奈尔大学的一个研究小组已经开发了一个 方法 开发，以显著提高该过程中的推断质量。特别之处在于：与其他尝试相比，该策略承诺将成本降低110倍!
整个事情的核心是一个精心设计的代码合成工具，它应该为异质文件识别和应用一个合适的模式。为了做到这一点，它只在LLM的帮助下分析各自文件的片段。由于其高度的灵活性、简化的假设以及因此而产生的典型错误，在 数据提取 防止了。同时因为这个概念在原则上可以修改，它可能成为未来处理半结构化数据的最重要策略。
总结
由于其不可预测性，语义结构化数据给公司带来了问题。经典的数据库缺乏关系秩序，而且以标签形式存在的结构化程度可能有很大差异。这使数据整合变得复杂，降低了数据质量，并可能导致安全问题。现代解决方法特别注重人工智能的灵活使用。通过OCR或NLP等技术，相关的数据可以从半结构化的格式中提取并进一步处理。这种方法在Konfuzio软件环境中与多功能技术相结合，可以发现其全部潜力--具有最大的数据安全性。
