1）政策东风来临
生产要素形态随着经济发展不断变迁
早在2019年10月四中全会上，中央文件已将“数据”作为生产要素之一，参与分配的提法更是历史首次。
数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一，标志着我国正式进入数字经济红利大规模释放的时代。数据中的结构化数据，已得到广泛的关注，而占比超过八成的非结构化数据，还远未得到与其比例相当的重视。
近年来，国家政策层面已开始重视非结构化数据，工业和信息化部《“十四五”大数据产业发展规划》明确提出“强化数据多样性处理。提升数值、文本、图形图像、音频视频等多类型数据的多样化处理能力。促进多维度异构数据关联，创新数据融合模式，提升多模态数据的综合处理水平，通过数据的完整性提升认知的全面性。”为非结构化数据处理指明了方向。
2）经济价值巨大
非结构化数据 = 新时代“页岩油”
当数据成为“新时代的石油”，那么非结构化数据，则可以类比为“新时代的页岩油”。其特征包括：
〉类型多样
包含了文本、图像、音频、视频、超媒体等各种信息；
〉分布广泛
大量存在于政府、企业等各种组织中；数量巨大，占据了数据总量的80%以上；
〉前景无限
与结构化数据相比，非结构化数据的识别、治理、分析、挖掘都具有挑战，其背后的潜藏价值必将带来大数据领域的革命性变革。
3）社会认知提升
非结构化数据价值逐渐被社会认可
一方面，用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的大数据思维，逐渐被社会接受。
另一方面，非结构化数据的价值也越来越被社会所认可。人类的文化、科技等成果，大多是非结构化的，组织中的过程数据、知识沉淀、历史传承等也大多以非结构化数据的形式存在。
4）技术手段成熟：
技术发展创造条件
由于非结构化数据结构不规则，无法用数据库二维逻辑表来表现，格式多样，信息难以识别，缺乏有效的技术手段进行管理，价值难以发现。但随着分布式、对象存储、AI等技术的发展，为非结构化数据的识别与管理创造了条件。
数字化转型与数据化生存时代，DATRIX数据管理平台是德拓信息研发的，面向海量非结构化数据，汇聚多元内容，提供全面管理，探查深度价值，支撑丰富应用的非结构化数据管理平台。
早在2012年，德拓就开始打磨非结构化数据管理产品。目前，DATRIX已得到包括媒体文娱、教育科研、数字政府、公共安全等各行业众多客户的青睐。
德拓信息通过多年行业实践，助力500+用户深度挖掘非结构化数据价值，并总结以下四个步骤要点：
步骤一：广汇聚
组织内部大量文件，分散存储在个人电脑、移动硬盘、光盘、以及各种应用系统之中，非常容易丢失、损坏，难以查找和利用。因此，首先要进行资源的汇聚。
以某中学为例，校内拥有多年来众多优秀老师总结积累的大量创新优秀教学资源。这些资源分布于学校的教务、录播、微课等多个系统，以及老师自己的电脑终端，甚至是第三方平台里。随着人员的变动，系统的变迁，很多优秀资源就此流失。
DATRIX通过历史资料批量上传、手动上传、目录自动同步、系统对接等多种方式，将原本分散的资源进行汇聚，帮助该中学形成校本资源库，优秀的教学资源得以汇聚和传承。
步骤二：统资源
仅仅资源汇聚是不够的，还必须建立规范和标准，对文件进行标准化，统一编目和标签，建立组织级的资源库。
举例某音乐学院，该学院拥有丰富的音乐资源，包括民间采风、文化遗产记录、教学视频、演奏会视频、考级材料等多种类型；文字、图片、音频、视频等多种格式；乐器、演奏形式、演奏者、演奏时间、相关事件等多种维度。当师生需要调用这些资源时，往往无从下手。
引入DATRIX后，将这些珍贵的音乐素材分门别类，建立音乐资源库，给每个音乐素材打上相应的标签，按不同门类自动发布到资源门户上，为师生检索、调用音乐素材带来极大便利，充分挖掘优质音乐资源的价值。
步骤三：智处理
借助人像识别、语音识别、OCR识别、NLP等AI技术，对非结构化数据中的信息进行识别，深入探索文件中蕴藏的价值。
以某公安局为例，办案过程中累积了大量案卷，每个案件都会产生大量的文字、照片、录音、视频等非结构化数据。工作人员经常要根据案件名称、时间、地点、人物、关键词等进行查找，在海量的文件中寻找特定素材，往往费时费力。
DATRIX通过AI功能，自动进行人像识别、OCR识别、NLP语义识别，给案件自动打上标签，实现了关键字检索、人像检索、地点检索、图谱检索，大大提高了警务人员的工作效率。
步骤四：慧服务
DATRIX提供了资源库、资源门户、开放搜索、在线学习等丰富的应用，并通过丰富的API，支持第三方平台开发更多、更丰富的应用，充分释放DATRIX非结构化数据处理能力。
结束语
截至目前，DATRIX已帮助包括中科院、人民大学、复旦大学、国防大学、火箭军工程大学、苏州广播电视台、上海市经信委、新疆公安厅、甘肃电信、国家电网在内的众多行业客户，深入探索非结构化数据的管理，让非结构化数据发挥出巨大的价值。
