外部数据和非结构化数据在信息管理中扮演着重要角色,涵盖多种不同的组成部分。管理这些数据的关键在于识别和存储最重要的信息,同时确保存储和访问的高效性。数据模型的设计与外部数据的本质区别明显,需要针对性地处理和管理,以提升数据安全和管理效率。
外部数据与非结构化数据安全级别保护实施指南
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数据仓库中的外部数据/非结构化数据
外部数据和非结构化数据在数据仓库中存在一些问题,例如:
访问频率:外部数据没有固定的呈现模式,难以确保数据捕获的准确性。
数据形式:外部数据的形式不规则,需要重新格式化才能满足数据仓库要求。
不可预测性:外部数据的来源多样且不可预测,难以一致获取。
除了来自文章和报告的外部数据,非结构化数据也是外部数据的重要来源,可以存储在数据仓库中,包括图像、声音等。
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统计维度:
数据规模:数据总量,不同来源数据占比等
数据类型:文本、图像、音频、视频等各类数据分布情况
数据特征:数据时间跨度、地域分布、关键词频率等
数据关系:数据内部关联性、数据与外部事件的关联等
应用场景:
商业分析:洞察市场趋势、用户行为,优化产品策略
科学研究:辅助科研探索,加速科学发现
社会治理:提升公共服务效率,促进社会和谐发展
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数据统一管理: 将分散的多源音视频数据集中存储,构建统一数据平台。
智能化处理: 利用语音识别、图像分析等技术,对音视频内容进行深度解析,提取关键信息。
高效检索与分析: 支持多维度检索,快速定位目标数据;结合数据分析工具,挖掘数据价值。
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