企业如何管理非结构化数据
利盟董事长Paul Rooke：管理非结构化数据，越少打印越好
利盟董事长Paul Rooke：管理非结构化数据，越少打印越好佚名【期刊名称】《中国金融电脑》【年(卷),期】2014(000)007【总页数】1页(P92-92)【正文语种】中文日前，全球打印服务领域领先企业利盟公司董事长兼首席执行官Paul Rooke先生再次莅临中国，在接受媒体采访时指出，在过去的一年里，利盟致力于推动企业从打印解决方案厂商转型为端到端的解决方案和服务供应商，专注于解决客户海量非结构化数据的挑战。
利盟主要提供三方面服务：一是输出管理，即在适合的时间、地点进行必要的输出；二是内容管理，提供数据收集、管理及获取服务；三是流程管理，减少手工操作，加快纸质媒介和非纸质媒介之间的转换。
谈到金融行业打印需求，Paul 表示，就全球而言整体打印需求呈现平稳的下降趋势，但就管理打印服务而言，全球需求增长10%左右。
现阶段利盟将市场重点放在银行、保险、零售和制造行业。
希望通过采用利盟的解决方案，降低打印成本，提高流程管理效率。
Paul 强调，利盟的打印管理服务理念是，打印更少，节省更多。
在当前的大数据时代，企业80%的信息是非结构化的，90%的信息未被管理，利盟推出非结构化信息的处理解决方案，就是将非结构化的数据与结构化数据相连接并将其放到系统当中，帮助客户获取并且管理信息，让用户能够在电子数据和非电子数据之间进行交流。
与竞争对手致力于提高设备性能，鼓励客户打印更多的做法不同，利盟提倡越少打印越好。
在Paul 看来“最便宜的打印就是没有打印”。
这如何实现呢？“第一，在管理打印服务方面实地考察金融机构现状，优化其设备数量及种类，剔除不必要的设备，减少设备数量。
第二，在设备数量减少的基础上，进一步减少印量，通过网络打印管理，降低打印张数。
第三，部署利盟非结构化信息解决方案，通过内容和流程管理软件平台获取和管理数据，优化业务流程。
”Paul 解释说。
栏目编辑：李克************.cn。
数据资源规划方案
数据资源规划方案1. 引言数据是现代企业的重要资产之一，而有效的数据资源规划方案可以帮助企业合理管理和利用这些数据资源，提升企业的竞争力。
本文将介绍一个数据资源规划方案的框架，包括数据资源的分类、目标和准则、规划流程等内容。
2. 数据资源分类数据资源可以分为结构化数据和非结构化数据两种类型。
•结构化数据：指可以按照一定规则进行组织和存储的数据，如关系型数据库中的数据表或者Excel表格中的数据。
这类数据具有清晰的模式和类型，并且容易进行存储和分析。
•非结构化数据：指没有明确结构和组织形式的数据，如电子邮件、文档、社交媒体帖子等。
这类数据通常以文本、图像、音频或视频的形式存在，难以直接进行存储和分析。
3. 数据资源规划目标数据资源规划的目标是为了更好地管理和利用企业的数据资源，提高数据的质量和可用性，进一步实现企业的业务目标。
下面是一些常见的目标：•提升数据质量：包括数据准确性、完整性、一致性和及时性等方面的提升，以确保数据的有效性和可信度。
•改善数据访问和共享：建立统一的数据管理平台，提供方便快捷的数据访问和共享机制，减少数据孤岛的存在。
•加强数据安全和隐私保护：确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
•提高数据分析的能力：通过建立完善的数据分析工具和流程，提高数据分析的效率和准确性，为企业的决策提供有力支持。
4. 数据资源规划准则在制定数据资源规划方案时，需要遵循一些准则以确保规划方案的有效性和可行性。
•全面性：规划方案应该覆盖企业的所有数据资源，包括结构化数据和非结构化数据，在各个层面上进行考虑。
•一致性：规划方案应该与企业的整体战略和目标保持一致，与其他管理和规划方案相互配合。
•可行性：规划方案应该基于企业的实际情况和资源状况，具有可行性和可持续性。
•灵活性：规划方案应该具有一定的灵活性，能够适应企业发展和变化的需求。
5. 数据资源规划流程数据资源规划的流程包括以下几个步骤：5.1. 数据资源审查首先需要对企业的数据资源进行全面审查。
挑战非结构化数据“囧境”,爱数AnyShare全面“给力”
挑战非结构化数据“囧境”，爱数AnyShare全面“给力”一、非结构化数据的“囧境”，让CIO们伤神信息化发展的目的不是信息，而是驱动业务高速发展，提升业务竞争力，无论大中小型企业，随着信息化与各行各业的结合，信息化已经成为企业发展的组织战略之一，通过将业务流程信息化，大幅提高运营效率和业务竞争力。
然而随着信息化办公进程的不断加快，CIO们猛然发现有一股不可遏制的数据流汹涌而至，那就是非结构化数据的高速膨胀，占据企业业务信息组成的绝大部分。
且随之而来的是，企业对非结构化数据管理的苍白无力，对数据有效分享的手足无措，对信息法规遵从的无所适从，让业务信息化遭遇了“囧境”。
这些现状包括：（一）非结构化数据急剧增长在信息化发展的道路上，信息数据就像一个个原子，要么集装进入数据库的格子中，成为IT应用系统的血液，如ERP系统，加速企业业务流程的效率，我们称之为结构化数据；要么分散在各个桌面电脑，文件服务器等的磁盘中，是业务信息的独立载体，如文档，图片视频，邮件等，它们在企业内部被广泛地分享使用，散发着不规则的价值，我们称之为非结构化的数据。
不管是制造行业、金融行业或是其他行业，不管企业的IT预算是多么的充足，都在面对着汹涌而至的非结构化数据的困扰：1)据IDC分析，企业80%的数据都是非结构化数据，并且，还在以每年60%的复合增长率在急剧增长；2)从2010年-2012年，块级数据存储增长趋于平缓，而文件级数据以惊人的速度增长。
种种迹象表明，对于CIO们而言，非结构化数据已经成为企业信息化管理的老大难！（二）业务信息化的严峻形势CIO们所有工作的主轴是让信息化带来企业业务价值量的上升，无论是从业务处理速度，还是安全的信息保留的角度。
面对着海量的非结构化数据的侵袭，如文件服务器、员工PC、移动办公电脑等等的信息累积，如何将这些业务相关的信息进行安全管理和有效共享成为CIO们的主要难题：1)信息分享：在海量文档信息中，如何让每位员工获得最佳工作效率，快速获取和分享知识成果？2)信息安全：在有效分享的基础上，如何保证数据和信息的使用和存储安全？3)信息归档：对知识成果的历史保留和归档，如何满足法规遵从？（三）传统解决方案的困境CIO们对于汹涌而至的非结构化数据，习惯性求助于文件服务器或一般的NAS，希冀在其上搭建企业的文档管理中心，使之担负着文档集中存储和内部知识共享的双重角色，然而在规划整体部署时，发现问题重重。
unstructed 库原理
Unstructed 库是一种用于存储和管理非结构化数据的库，它可以有效地存储和检索各种类型的非结构化数据，如文本、图像、音频和视瓶等。
在本文中，我们将介绍 Unstructed 库的原理，并探讨其在实际应用中的重要性和优势。
一、Unstructed 库的工作原理Unstructed 库的工作原理可以分为以下几个关键步骤：1. 数据存储：Unstructed 库通过专门的存储引擎将非结构化数据进行存储，该存储引擎能够有效地管理各种类型的非结构化数据，并提供高效的数据存储和检索功能。
2. 数据索引：在存储非结构化数据的Unstructed 库会对数据进行索引，以便快速定位和检索数据。
索引是一种用于加快数据检索速度的数据结构，通过索引，用户可以快速找到所需的数据。
3. 数据检索：一旦数据被存储和索引，用户就可以通过 Unstructed 库提供的检索功能来查找和获取所需的数据，这大大提高了数据的可访问性和利用价值。
二、Unstructed 库在实际应用中的重要性Unstructed 库在实际应用中具有重要的意义和价值，主要体现在以下几个方面：1. 存储和管理非结构化数据：随着互联网和移动互联网的发展，大量的非结构化数据被不断产生和积累，如文本、图像、音频和视瓶等。
Unstructed 库能够有效地存储和管理这些非结构化数据，为企业和个人提供了强大的数据存储和管理能力。
2. 支持大数据分析：非结构化数据通常具有较大的体积和复杂的结构，传统的数据存储和管理技术往往难以应对大数据的挑战。
Unstructed 库能够有效地支持大数据分析，为企业和个人提供了强大的数据分析能力，帮助他们挖掘和利用非结构化数据中蕴藏的有价值信息。
3. 提升数据价值：通过 Unstructed 库存储和管理非结构化数据，用户可以更加方便地获取和利用数据，从而提升数据的实际价值。
这对于企业的业务决策和个人的信息获取都具有重要意义。
三、Unstructed 库的优势Unstructed 库相比传统的数据存储和管理技术具有明显的优势，主要体现在以下几个方面：1. 多样化的数据类型：Unstructed 库能够存储和管理多种类型的非结构化数据，如文本、图像、音频和视瓶等，满足了用户对于多样化数据存储需求的还提供了多样化的数据检索功能。
大数据背景下企业财务管理高质量发展探讨
大数据背景下企业财务管理高质量发展探讨大数据时代带来了企业财务管理的革命性变化，借助大数据技术和工具，企业可以准确地获取和分析海量的财务数据，为决策提供更有力的支持。
企业要制定相应的策略和措施，与时俱进，革新落后的观念和财务管理模式，以实现财务管理的高质量发展。
一、大数据时代企业财务管理的趋势（一）收集和使用多种结构的数据，拓宽数据来源在大数据时代，企业财务管理趋向于收集和使用多种结构的数据，不仅限于传统的财务数据，如财务报表和交易记录等，企业还可以利用其他数据来源，如供应链数据、客户数据、市场数据等。
多样化的数据源可以为财务管理提供更全面的信息，帮助企业更好地理解和预测市场趋势，优化财务决策和资源配置。
（二）财务管理中关注非结构化数据的应用价值企业财务管理在大数据背景下，越来越关注非结构化数据的应用价值，非结构化数据包括社交媒体数据、文字、图像、音频等形式的数据，其特点是数据量大、类型多样、难以直接处理和分析。
通过分析社交媒体数据、消费者评论、新闻报道等非结构化数据，企业可以了解消费者对产品和品牌的评价、竞争对手的市场表现等信息，借助此类信息，为企业制定市场策略、调整产品定价、改进产品设计等提供重要参考。
非结构化数据可以帮助企业了解消费者对品牌的态度和看法，评估品牌声誉的变化和趋势，对社交媒体数据、在线评论进行分析，协助企业及时发现和回应消费者对品牌的关注和问题，维护品牌形象和声誉。
同时非结构化数据的应用具有风险管理和预警功能，分析社交媒体数据、新闻报道等非结构化数据，企业可以及时发现市场变化、行业趋势、竞争风险等因素，及时调整经营策略、降低风险和提前预警。
（三）财务管理应满足会计信息使用者的个性化需求随着大数据时代的到来，会计信息使用者对财务数据的需求个性化特色增加，企业财务管理需要根据不同利益相关者的需求，提供个性化的财务信息和报告，为投资者提供更详细的财务分析和预测，向管理层提供实时的业绩指标和决策支持，为监管机构提供符合规范要求的财务报告，以及结合员工和供应商需求，为其提供与其相关的财务信息[1]。
在企业信息系统中,有超过80数据属于非结构化数据,它们包括.
在企业信息系统中，有超过80%的数据属于非结构化数据，它们包括文档，邮件，报表，网页，XML，声音，影像，多媒体影像，扫描文件，工程图，记录资料，演示文稿等。
今天，随着信息的巨量增加，这些非结构化数据或数字内容正在以每年200%的速度快速增加，许多企业事实上已经淹没在内容的汪洋之中。
您的企业面对浩如烟海的非结构化数据是否已经准备好了？在处理这些数据时，您的企业将面临哪些问题和挑战？CIO发展中心特别策划了一次调研活动，希望能够让CIO了解到国内企业对非结构化数据管理的现状和趋势。
请您在百忙之中抽出时间，回答我们的问卷，谢谢！调研问卷1．您是否听说过内容管理(或者:非结构化数据管理)?□没听说过（那您是否听说过知识管理、文档电子化、信息权限管理、业务流程管理）□略有了解□知道注：非结构化数据是指文档、图纸、声音、图像、网页文件等难于用数据库形式保存的数据。
2．贵公司目前正在使用的IT应用系统有：□ERP（SAP，Oracle，其他ERP系统请标明________）□业务流程管理系统□OA办公自动化系统□文档访问控制系统□协作系统□图纸扫描和电子化管理系统□客户关系管理系统□影像管理系统□档案管理系统3．贵单位非结构化信息管理过程中是否存在以下的问题：（可多选）：□大量纸面文件和图档难于保存和管理，文档管理仍停留在手工管理的阶段□电子单据的内容的访问安全性难于保障□无法实现对内容的保留期限的控制□难以实现协同工作□随着业务发展，现有系统难于承受非结构化数据（如大量的纸文件、单据、图表、邮件等）的海量增加□内容管理系统如何与现有业务系统的无缝整合□难于实现对影像系统的电子化管理□缺乏有效的邮件管理和邮件归档工具□其他，请标明——————————————————4．您认为以下哪些因素是导致贵公司考虑归档解决方案的最主要因素？□快速查找并恢复重要的企业数据，以应对来自公司审计、内部调查和法律调查的要求□确保快速找到并有效恢复重要企业数据以实现数据重用，为企业决策等商业活动提供支持□利用归档工具实现企业数据的保留策略□在不继续投资存储设备的前提下，提高主存储设备的利用率，实现分级存储□在存储资源有限的情况下，为企业员工提供不受容量限制的邮件系统5．您认为以下哪些企业数据资源是最需要被归档管理的？□企业文件系统□企业邮件系统□结构化文件（如ERP，CRM数据）□员工桌面和笔记本电脑中的资源□图像、Video□安全日志及事故报告6．目前贵公司邮件管理过程中最主要的三个问题是什么？□邮件归档□快速正确地查找所需邮件以应对公司法规遵从要求□邮件所占存储空间的快速扩张导致不得不限制员工的个人邮箱容量□邮件所需存储空间的扩张导致购买存储设备成本增加□邮件安全□组织成员之间分享及协作□其他，请注明————————————6．贵单位是否考虑对公司的非结构化数据进行系统的内容管理的建设规划，或正在寻找有效的邮件归档工具有（□内容管理□邮件归档）建设规划，并希望在3个月之内开始规划实现有（□内容管理□邮件归档）建设规划，在6个月内规划实现有（□内容管理□邮件归档）建设规划，在9个月内规划实现正在考虑（□内容管理□邮件归档），在12个月内规划实现目前暂无项目考虑7．如果贵单位有内容管理项目或邮件归档计划，在规划和实施过程中，您是（可多选）：□决策者□建议者□使用者□与此项目无关系（注：问卷填写完成后，请发送至xiangqi.fan@，您将有机会获得一个精美的2G U盘！）。
数据管理方法
数据管理方法一、引言数据管理是指对组织内部的数据资源进行有效管理和利用的一系列策略和方法。
在信息时代，数据是企业和组织的重要资产，正确的数据管理方法可以帮助企业提高决策效率、优化业务流程、提升竞争力。
本文将介绍数据管理的基本概念和常用的数据管理方法。
二、数据管理的基本概念1. 数据管理：数据管理是指对数据资源进行有效的组织、存储、维护、分析和利用的过程。
2. 数据资源：数据资源是指组织内部所拥有的各类数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文档、图片、视频等）以及半结构化数据（如XML、JSON等）。
3. 数据管理方法：数据管理方法是指用于管理数据资源的一系列策略、技术和工具，包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析等方面的方法。
三、数据管理方法的具体内容1. 数据采集数据采集是指从各个数据源获取数据的过程。
可以通过以下几种方式进行数据采集：- 手动输入：人工手动输入数据，适用于少量数据或者无法自动获取的数据。
- 数据抓取：使用网络爬虫技术从网页或者API接口中自动抓取数据。
- 传感器采集：通过传感器设备获取物理世界中的数据，如温度、湿度等。
- 数据导入：从其他系统或者文件中导入数据，如Excel、CSV等。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据进行持久化存储的过程。
常用的数据存储方式包括：- 数据库：使用关系型数据库（如MySQL、Oracle）或者非关系型数据库（如MongoDB、Redis）进行数据存储。
- 文件系统：将数据以文件的形式存储在硬盘或者云存储中，如Hadoop分布式文件系统。
- 内存缓存：将数据存储在内存中，以提高数据读取和写入的速度。
3. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行预处理和清理的过程，以提高数据的质量和准确性。
常用的数据清洗方法包括：- 缺失值处理：对于缺失的数据，可以选择删除、填充或者插值等方式进行处理。
- 异常值处理：对于异常值，可以选择删除、替换或者平滑等方式进行处理。
企业如何进行数据化管理
企业如何进行数据化管理
一、数据化管理的概念
数据化管理是指采用数据分析等多样化的信息技术，利用数据来制定
管理决策，以改善企业管理效率的一种管理模式。
这种管理模式着重于以
数据为基础建立科学、客观的管理模式，为企业获取更多优势、提升企业
绩效而设置。
二、数据化管理的具体方法
1.引入数字化管理系统
企业一定要用先进的数字化管理系统，以实现各项数据的收集、加工、分析和存储。
不同的企业，可以根据自身的需要采用不同的数字化管理系统，从而更好地实现信息化管理。
2.建立数据采集和数据分析系统
要想实现数据化管理，就要建立起数据采集和数据分析的系统。
数据
采集系统要实现定期收集各类信息，包括运营数据、市场调查数据、财务
数据、客户数据等，以便分析出各类有用信息。
而数据分析系统要实现对
数据进行科学、及时的分析，以便为管理者提供数据驱动的决策依据。
3.利用信息技术改善管理
信息技术在企业的管理活动中起着越来越重要的作用。
可以利用信息
技术协助管理，提高管理效率，改善管理决策。
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企业如何管理非结构化数据？
移动应用要求
企业的信息化往移动端发展已经是一种趋势，移动端的非结构化数据
也变的越来越重要，因此，做好移动端和PC端非结构化数据的协同
应用是企业面临的难题。
大数据应用要求
大数据时代的到来，让每一个企业都在挖掘大数据的价值，同样，作
为大数据的一部分，非结构化数据必将给企业带来巨大的应用价值。
物联网应用要求
随着移动及大数据应用，物联网已经在国内逐步推进，非结构化数据
是物联网应用基础之一，所以做好非结构化数据管理也是势在必行。
最重要的是，进入高度信息化的大数据时代，企业对信息系
统高敏捷协作有了更高度的要求。
网络消耗难题分析：文件同步的传统机制是造成网络消耗最大问题
企业的邮件、OA、ERP、文件服务器等应用所涉及到的文件数据共享
都是采用文件全量同步、或者是文件全量上传与下载的文件传输方式，
这种传统的文件传输方式最大的问题是没有文件增量同步功能， 就
是当一个文件做过一小点的改动后，要进行同步时，不是只传改动的
那部份数据，而是又将整个文件进行同步。
大数据存储和保护难题：传统SAN式存储的扩展性差并且自身没有实
现大数据归档备份保护机制
非结构化数据共享往往是随机会产生大并发量访问存储数据的要求，
需要存储系统高弹性、高可扩展性、高可靠性， 并且可以灵活的组
成一个跨地区网络的以“本地数据本地访问”原则来解决网络大带宽
消耗难题，这都是传统的SAN难以做到的。
非结构化数据不安全根本：本地应用程序编辑预览文件时需要同步或
拷贝一整个文件的机制
例如当共享一个pdf文件时，或者是word文件给其他人，他们需要
在自身安装有对应的pdf或微软office软件并需要完整将这个文件
读入他们计算机系统才能浏览或编辑这个文件，这就意味着这个文件
的数据已经可以存储到他们的计算机上了。这是非结构化最难以控制
的数据泄漏安全问题根源所在。
LFS企业私有文件云是一个统一、稳定、可靠、安全、高弹性扩展的
非结构化数据中心系统
解决非结构化数据管理的最佳思路是：集中存储、统一管理
LFS采用统一虚拟存储技术管理所有存储资源
基于LFS存储技术，将企业所有存储设备虚拟化成一个统一的虚拟存
储平台，对企业非结构化数据进行统一存储和集中管理，避免维护多
个系统，多个设备。
LFS统一存储技术在成本及管理方面都具有较大的优势
✓ 并发的运算能力。LFS是基于分布式文件系统的集群，所有服
务节点并发计算为前端提供服务。
✓ 弹性的存储架构。存储可以根据实际需求从2个节点扩展到
1024个节点，容量可以轻松达到PB级存储。
✓ 低廉的存储设备。支持性价比极高的X86服务器和大容量硬盘。
维护简单。通过可视化界面进行统一管理，实现所有存储空间以存储
池的形式统一对外提供服务，管理高效，维护简单
LFS统一存储通过多份数据冗余保障系统的安全性、稳定性
通过数据自动冗余机制，当系统某一存储节点崩溃时，不会对系统造
成任何影响。
✓ 数据的完整性有保障；
✓ 数据的访问不会被中断；
每一份数据进入到存储节点时，都会自动复制一份到其他存储
节点进行保存。同样，可复制完整数据并传输到容灾中心。
LFS分级存储机制能够有效降低存储成本，实现非结构化数据的全生
命周期管理
LFS提供公共资料库的统一内容管理
资料库管理
✓ 操作日志审计
✓ 数据备份
✓ 文件权限精细控制
✓ 料库模板定义
系统管理
✓ 组织架构权限管理
✓ AD域管理
✓ 归档备份策略管理
✓ 系统设置
LFS提供企业内容的统一管理
为企业提供一体化的数据存储空间，包括企业各业务系统中的非结构
化数据，且基于Web界面的统一管理。