你如何在数据模型中处理非结构化数据？

非结构化数据（如文本、图像、视频和复杂文档）缺乏预定义的模式。处理这类数据对于从社交媒体、传感器日志和多媒体等各种来源获取洞察至关重要。传统的关系模型在此类数据处理上存在困难，因此需要NoSQL数据库（文档型、键值型）、数据湖和专用存储（如向量数据库）等替代方案。这些方案能够捕获有价值但不规则的信息。 关键策略包括：采用灵活的模式，允许动态添加字段，无需进行昂贵的模式迁移；使用反规范化将相关的非结构化数据存储在一起，以实现更快的检索；显式捕获关键元数据（如文件类型、创建日期、来源、提取的关键词、情感标签），以辅助发现和筛选。现代技术涉及使用人工智能/机器学习进行自动内容提取（光学字符识别、目标检测、自然语言处理），以生成结构化或半结构化的元数据标签。混合建模将传统表用于核心实体，并引用存储的非结构化对象。 处理非结构化数据涉及几个实际步骤。首先，选择合适的存储：文档存储（如MongoDB）用于JSON/XML，对象存储（如S3、Azure Blob）用于文件，或针对特定类型的专用平台。其次，实施强大的元数据管理：系统地捕获标识符、技术属性、描述和派生属性（通过AI提取）。第三，在存储的数据上利用专用处理引擎（Spark用于大规模分析，Elasticsearch用于文本搜索，向量数据库用于相似度计算）。这支持内容搜索、情感分析、图像识别和个性化推荐等丰富应用，将原始的非结构化内容转化为可操作的商业智能。