中船信息：非结构化数据管理知识与实践白皮书_78页_11mb

非结构化数据管理知识与实践（2023版）总结

核心内容

非结构化数据是企业数据的重要组成部分，占企业数据总量的80%。其特征包括无固定格式、信息量大、增长速度快、存储形式多样等。与结构化数据相比，非结构化数据在管理与应用上面临更多挑战，如信息提取困难、治理机制不健全、价值挖掘不足等。因此，构建一套完整的非结构化数据管理体系，提升管理能力，实现数据资产化，是企业数字化转型的重要任务。

主要观点

1. 非结构化数据管理的重要性：随着企业数字化进程的推进，非结构化数据管理逐渐成为企业数据管理的核心内容之一，其价值体现在业务协同、知识创新、智能决策等方面。
2. OFD格式的引入：OFD（Open Fixed-Layout Document）作为我国自主研发的版式文档标准，解决了PDF在信息提取与安全性方面的不足，成为归档电子文件的标准格式，具有良好的兼容性、安全性与扩展性。
3. DCMM与CM³模型的应用：DCMM国家标准为数据管理能力评估提供了框架，而CM³模型进一步细化了非结构化数据管理的成熟度级别，帮助企业实现从内容协作到智能决策的逐级提升。
4. 非结构化数据管理的五大核心方面：包括顶层设计、数据治理、数据价值、数据管理与数据合规，涵盖从战略到执行的全过程。
5. ECM平台的演进与发展趋势：ECM（企业内容管理）作为非结构化数据管理的主流方式，正在向平台化、智能化、生态化发展，支持多种应用场景和数据类型。

关键信息

非结构化数据特征

非结构化数据管理成熟度模型（CM³）

CM³模型分为四个阶段：

• 第一阶段：内容协作阶段
  文件以离散形式存储，仅能完成文件协作，无业务融合。
• 第二阶段：内容服务阶段
  数据来源于业务，又服务于业务，形成统一的非结构化数据管理平台。
• 第三阶段：内容业务阶段
  数据与业务深度融合，形成行业知识体系，支持业务创新。
• 第四阶段：人工智能阶段
  通过AI技术实现内容的智能处理，提升企业降本增效与决策能力。

非结构化数据管理体系五大核心方面

1. 顶层设计及战略
   战略规划与业务目标、IT目标一致，确保数据管理的系统性与前瞻性。
2. 数据治理
   涉及组织、制度、文化与考核，确保数据管理的规范化与可执行性。
3. 数据价值
   包括协作、流转、服务与洞察，提升数据的利用效率与业务价值。
4. 数据管理
   涵盖标准、元数据、质量、安全与合规，确保数据的全生命周期管理。
5. 数据合规
   遵循国内外法律法规，确保数据在收集、处理、存储、使用、共享等环节的合规性。

ECM内容管理平台六大能力支撑

1. 数据采集
   支持多种采集方式，如用户上传、API集成、邮件抓取、打印采集等。
2. 数据存储
   基于分布式对象存储，支持冷热数据分离、加密存储、多副本存储等。
3. 数据治理
   包括数据标准、元数据管理、数据质量、数据安全与合规等。
4. 数据服务
   提供统一的内容服务总线，支持数据资产的可视化与价值转化。
5. 数据应用
   涵盖文档管理、合同管理、知识管理等具体业务应用。
6. 数据洞察
   利用知识图谱、自然语言处理等技术，实现非结构化数据的深度挖掘与智能分析。

ECM核心技术

• 底层架构技术：支持大规模分布式存储、集群架构、混合云架构等，具备高性能、高扩展性与高安全性。
• 文档处理技术：包括文件合成、格式转化、版式副本创建、OCR识别、文档标签、内容检测与抽取、智能审核等。
• 安全技术：涵盖访问安全、传输安全、存储安全、审计安全、数据摆渡等，确保数据在全生命周期中的安全可控。
• 人工智能融合：通过NLP、知识图谱、深度学习等技术，实现内容的智能分类、智能检索、智能推荐、智能定密等。
• 生态融合技术：支持与财务、ERP、OA、PDM等业务系统集成，构建统一的非结构化数据中台，推动业务协同与创新。

应用实践

非结构化数据管理在多个领域已广泛应用，如机关办公、政务服务、财税管理等，OFD格式在这些场景中发挥了重要作用。企业应结合自身业务需求，通过建立内容协作、内容服务、内容业务等体系，实现非结构化数据的高效管理与价值挖掘。

结束语

非结构化数据管理已成为企业数字化转型的重要组成部分。随着技术的发展与行业实践的深入，非结构化数据管理正从基础的存储与使用，向智能、安全、合规的方向演进。通过构建完善的管理体系、采用先进的技术手段，企业可以有效提升非结构化数据的利用效率与安全水平，实现数据资产化与价值最大化。