根據定義，你很容易理解什麼叫做「非結構化數據」 (Unstructured Data)。人類自從有電腦以來，大多是處理「結構化數據」。因為科技的演進與人類不斷地探詢，大量的「非結構化數據」都被拿來處理，當然是為了找出更多的價值。可是，非結構化數據的處理，從技術的眼光來看，難度比較高，也更為複雜。這應該就是目前多數企業沒有涉入非結構化數據的原因。
最近看到一篇 文章 說道，可能會有廠商對你吹噓「非結構化數據」的價值。事實上，我們都應該要有一個態度，應該要理解的是：數據是用來發現價值的。也就是說，這諾大的數據海洋中，你不要只是利用二分法來看！確實，處理「非結構化數據」可能是比較困難，可是，「結構化數據」還是可能有它的價值存在。同時，大量處理「非結構化數據」導致你的成本與資源的消耗，最後你獲得了什麼？
所以，我就從 企業大數據框架 中 數據分析的流程來看：第一步一定是先確認你的業務方向，第二步才是依據你的業務方向，來設計收集那些數據與如何找到你需要的數據。此時，你可能會找到的是結構化數據，或是非結構化數據。千萬不要反過來，非得要看某些非結構化數據的結果，因為那個結果是你設計好要用來解析業務價值的嗎？這就好像，很多人看到數據就拿自己會的工具來處理，你應該反過來想：你要分析業務問題，你應該如何設計目標？然後你才去思考你的工具，或是你需要的數據。不要忘記：數據是用來發現價值的，這個過程會有大量的成本。