非结构化数据中台白皮书V2-文字版

如今，生成的数据量非常庞大。 物联网传感器连续生成非结构化数据，并将这些非结构化数据转换为结构化形式，以便从中提取知识。 生成的数据可用于其他类型的分析，例如可用于将来预测分析的预测数据。 对于许多组织而言，对如此庞大的数据执行分析变得非常困难。 在本文中，将机​​器学习算法（例如SVM，KNN，逻辑回归，线性回归和决策树）应用于此类数据，然后将其转换为结构化形式，有助于将来进行预测，并比较每种算法的准确性。

全球经济增速下滑，叠加疫情影响，企业面临的外部环境严峻。同时，用户需求 多元化，企业战略重心由以产品为中心转变为以用户为中心。多方因素使得企业 面临商业模式的重塑，企业经营由过去粗放式的流量扩张向精细化运营转变，需 要借助数字化实现加速转型，实现降本增效，提升企业竞争力。 需求驱动数字化转型的核心是数据。近年，互联网&移动互联网的发展产生大量数据。同时，云计算、人工智能、5G、物联网技术的发展，推动企业数据治理能力提升，使得数据驱动业务增长成为可能。技术驱动数字化转型加速

使用spring boot+Elasticsearch 7.9.1+kibana 实现对word，pdf，txt等文件的非结构化数据全文内容检索

PostgreSQL与MongoDB处理非结构化数据性能比较

业务中台管理系统、业务中台架构、接口类服务、模型类服务、界面类服务、组件类服务、服务架构、中后台、服务审核、AI服务、位置服务、行业场景服务、企业中台、接口配置、模型配置、数据处理、结构化数据、数据源  Axure原型演示地址：https://www.pmdaniu.com/storages/126073/01e081d0c8502dd63ff5b0632a77e707-93733/start.html#id=hcth2u&p=%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%8E%9F%E5%9E%8B&g=1

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某市医院(以下简称医院)是集医疗、教学、科研、预防为一体的现代化国家三级甲等综合医院。医院现有A、B、C三个主体院区，编制床位1 500张，开放病床3000张。在领导班子的带领下，医院全面实施“数字化医院”建设，首创医疗质量管理信息系统、建立城乡协同医疗服务网络。医院作为某市的龙头医院，其整体业务呈现快速增长的态势，当前医院正在扩建新的住院病区，随着住院床位数的增加，医院的业务必然会有一个明显的增长，而医院的存储基础架构已经相对老化，其现有的EMC系列存储已经表现出性能瓶颈，医院当前的核心数据库存在性能不均衡的情况，如果要求应用软件开发商进行软件和数据库性能调优，可能需要花费大量人力物力，但却不能保证调优的效果。医院业务量的增涨带来了数据量的增张，PACS系统海量的非结构化数据安全高效的存储是目前亟需解决的问题，在做好非结构化数据存储的基础上，结合结构化数据存储与Apache Spark数据分析处理引擎对接实现临床操作和研发两个方向的大数据分析，从而更好的服务于病人并且促进医疗行业从业人员专业技能的提升，实现数字化医院为全民健康奠定基础。

1、银行数据全生命周期管理探讨 2、海量非结构化数据特点及使用 3、海量非结构化数据技术要点与实现

2019新一线城市官方名单（数据已结构化） 源数据地址：https://www.yicai.com/news/100200192.html