非结构化数据管理知识与实践白皮书-中船信息_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管理中不可或缺的一部分，占据企业数据存储总量的80%。与结构化数据相比，非结构化数据具有更高的信息含量和更广泛的应用场景，但目前在管理方式和工具上仍存在不足。本白皮书旨在补充DCMM国家标准，在非结构化数据领域提出能力分级评价模型，构建非结构化数据管理体系，并形成以内容管理成熟度模型（CM³）为核心的解决方案，推动企业实现非结构化数据的系统化、智能化管理。

主要观点

1. 非结构化数据定义与特征

   • 非结构化数据是未通过数据模型预先定义的数据，如文档、图片、音视频等。
   • 与结构化数据相比，非结构化数据在存储形式、增长速度、信息含量和数据价值等方面有显著差异。
   • 非结构化数据管理是数据资产化过程中的关键环节，需重视其无序性和分散性。

2. 非结构化数据管理的发展历程

   • 从20世纪60年代开始，随着计算机技术的发展，非结构化数据管理逐步演进。
   • 2005年后，ECM（企业内容管理）出现并快速发展，非结构化数据与业务场景深度融合。
   • 2017年后，人工智能与ECM融合，推动非结构化数据管理向智能化发展。

3. OFD标准格式

   • OFD（Open Fixed-Layout Document）是我国自主研发的版式文档标准，支持国产密码和安全机制。
   • 与PDF相比，OFD更强调内容的稳定性和安全性，适合用于归档和重要业务场景。
   • OFD作为统一文档格式，有助于消除行业壁垒，提升管理效率和数据安全。

4. 非结构化数据管理体系

   • 由五大核心方面（战略、治理、价值、管理、集成）和十六个重点领域组成。
   • 通过能力成熟度模型（DCMM）和非结构化数据应用能力分级模型，实现对数据管理的系统化评估和改进。

5. 非结构化数据管理解决方案

   • 以ECM为核心，提供内容协作、内容服务、内容业务、内容洞察和内容安全等能力。
   • 基于内容管理成熟度模型（CM³），推动非结构化数据从内容到知识再到智能的演进。
   • ECM平台具备全生命周期的数据管理能力，包括采集、存储、治理、服务、应用和安全。

关键信息

非结构化数据管理能力分级模型

• 初始级：文件零散化，缺乏统一管理。
• 连接级：内容协作初步实现，系统开始提供服务。
• 可度量级：内容统一管理，数据可量化反映业务情况。
• 融合级：内容与业务深度融合，形成知识体系。
• 智能级：全面实现数字化转型，具备智能分析与决策能力。

非结构化数据管理体系

• 顶层设计与战略：明确非结构化数据管理目标，与业务和IT战略保持一致。
• 数据治理：包括组织、制度、文化与考核，确保管理的规范性与安全性。
• 数据价值：涵盖协作、流转、服务与洞察，推动数据资产化。
• 数据管理：包括标准、元数据、质量、安全与合规，实现全生命周期管理。

非结构化数据管理解决方案

• 内容管理平台架构：包括数据采集、存储、治理、服务、应用、洞察和安全等能力。
• 核心技术：涵盖OCR识别、智能标签、内容检测、文档抽取、智能审核、安全传输与存储等。
• ECM发展方向：向企业基础设施演进，实现统一存储、统一管理、统一服务，支撑业务创新与精准决策。

非结构化数据管理生态

• ECM平台具备强开放性，能够与财务、ERP、OA、PDM等系统深度融合。
• 支持多行业、全生态的融合技术，推动数据互通和业务协同。

结构清晰内容总结

非结构化数据管理概述

• 定义：非结构化数据是未通过数据模型定义的数据，如文档、图片、音视频等。
• 特征：信息含量大、增长速度快、存储形式多样、管理难度高。
• 重要性：非结构化数据在企业决策和运营中发挥着越来越重要的作用。

非结构化数据管理发展历程

• 1990年代：电子文档管理开始兴起，推动非结构化数据管理。
• 2000年代：ECM产品出现，实现内容与业务融合。
• 2010年后：云计算、大数据和人工智能推动非结构化数据管理向智能化发展。

非结构化数据管理体系

• 五大核心方面：战略、治理、价值、管理、集成。
• 十六个重点领域：包括内容模型、分类标准、编码命名、格式、本体、版本、元数据、指标、接口等。
• CM³模型：内容管理成熟度模型，分为内容协作、内容服务、内容业务和人工智能四个阶段。

非结构化数据管理解决方案

• ECM平台架构：提供数据采集、存储、治理、服务、应用和安全的全生命周期管理。
• 核心技术：包括内容服务总线、OCR识别、文档标签、内容检测、文档抽取、智能审核、安全技术等。
• 平台发展方向：向企业基础设施演进，实现统一管理与服务，支撑业务创新。

非结构化数据价值与应用

• 协作：支持跨组织库、业务场景的协作，提升业务效率。
• 流转：保障数据流转过程中的安全，支持多种方式（共享、链接、外发等）。
• 服务：基于业务导向和用户为中心，提供统一内容服务。
• 洞察：利用人工智能、知识图谱等技术实现数据深度洞察，提升决策能力。

总结

本白皮书系统阐述了非结构化数据的定义、特征、发展历程、管理体系、解决方案及未来发展方向，旨在帮助企业构建完善的非结构化数据管理体系，实现数据资产化和智能化。通过CM³模型和DCMM标准，组织可以清晰地评估和提升自身数据管理能力，同时结合OFD标准、AI技术与知识图谱，推动非结构化数据的高效利用与安全保障，为企业的数字化转型提供坚实支撑。