引言
企业数字化升级持续推进，数据要素和相应数据法律法规逐步完善，企业数据合规监管力度加大。大模型等前沿AI技术快速发展，企业利用AI推动生产力发展时也面临着数据安全和合规的挑战。例如AI智能问答应用场景中，企业敏感信息可能被无权限用户获取。此背景下，企业数据安全管理、应用、流通至关重要。
非结构化数据中台为企业提供了一个安全整合、管理、分析和应用非结构化数据的解决方案，它能够快速整合、处理和分析大量的非结构化数据，确保数据安全、合规，提供更为精准的数据支持，进而提升AI应用的性能和安全性。
非结构化数据中台汇聚企业数据，构建起安全、高质量的数据池，作为AI应用的语料库支持，同时确保数据全生命周期的安全管控，涵盖AI应用过程中的数据访问、应用安全。还具备灵活性和可扩展性，能够根据不同的业务需求进行定制化开发，从而更好地服务于企业的实际运营。
一、摸家底｜厘清现状，明确目标，制定方案
搭建非结构化数据中台前，对企业需要进行详尽的现状评估和需求分析，以明确数据管理目标和实际业务需求，针对当前存在的数据痛点、难点以及建设目标提出针对性解决办法，制定一套科学合理的数据中台建设方案。
1.现状评估
对现有的非结构化数据进行全面评估，包括数据量、主要数据类型、访问频率、访问方式和存储位置等，评估数据的质量和存在的问题，如数据分散、格式不一致等。
通过现状评估，掌握企业数据资产的分布、使用情况，为后续的数据整合和处理提供参考依据。评估还应包括数据存储设备的性能、容量和安全性，以确定是否需要升级或扩展现有的存储基础设施。
2.需求分析
和企业业务部门深入交流，了解企业在数据管理和应用方面的具体需求，识别关键数据源、使用场景和文件管理流程，规划出适合企业的文件管理系统架构和功能模块。
例如，某大型制造企业可能需要从设备传感器中收集非结构化数据进行预测性维护，而零售客户则需要分析市场变化、客户反馈和社交媒体内容以优化营销策略。
3.数据分级分类
根据数据的性质、用途、敏感性等属性对数据进行分类，便于针对不同类型数据实施相应的管理措施。依据数据的重要性和风险等级，对数据进行分级管理，确保核心数据和敏感数据得到更高层次的保护。
例如，涉及客户隐私的敏感数据应采用最高级别的保护措施，而普通业务数据则可以采用相对较低的保护措施。数据分级分类有助于提升数据管理的效率和安全性，确保企业能够在数据量不断增长的情况下，保持高效的数据管理和利用能力。
4.数据战略制定
基于需求分析和现状评估，帮助企业制定数据战略，包括数据治理、数据管理和数据应用等方面的策略，确保数据中台的建设能够满足企业的长期发展需求。
例如，金融机构可能需要制定严格的数据治理策略，确保合规性和数据安全，而互联网公司则可能更关注数据的快速处理和实时分析能力。
数据战略包括数据安全策略，例如文件的权限管控策略中，根据企业的使用场景、文件使用频率、文件级别做好权限体系制定。
5.规划设计
基于需求分析和现状评估，制定数据中台的总体架构设计，明确数据采集、存储、处理和应用的技术路线和实施步骤，以及数据迁移计划。考虑企业的技术条件和未来的发展需求，选择合适的技术方案和工具，确保数据中台的灵活性和可扩展性。
例如，在旧系统到新系统的过渡期间制定详细的数据迁移计划，采取适当的技术手段进行数据清洗、格式转换和迁移。
通过这一系列步骤，企业能够为非结构化数据中台的搭建制定一套科学合理的方案，确保数据中台能够满足企业当前和未来的数据管理和应用需求，同时保障数据的安全性和合规性。
这不仅涉及技术层面的规划，也包括对企业数据文化和治理结构的深入理解和设计。
二、汇数据｜多源采集，融合汇聚
摸清企业数据整体情况后，根据制定好的解决方案，将对企业多业务系统等多源数据进行采集、汇聚。在企业非结构化数据中台的建设过程中，数据采集与汇聚是基础且关键的环节，
其目的是确保数据的完整性、可用性，并为后续的分析与应用打下坚实基础。
1.数据源识别
前期咨询阶段，已经进行详尽的调查分析，明确非结构化数据的来源，包括业务系统和存储设备等。在数据采集过程前，识别数据的原始来源、收集方法及质量和可信度。
2.采集技术
根据数据源特性，选择适宜的采集技术，如API接口、文件导入、RPA等。确保采集方法的全面性与准确性，适应不同数据源和类型。
例如，可以使用API接口从企业不同的系统中获取数据，使用RPA工具自动化采集重复性任务的数据。
3.统一存管
采集于不同来源的非结构化数据，统一汇聚到非结构化数据中台，实现数据统一存储、管理、访问。保障数据完整性和可用性，并有利于对数据进行统一安全和后续加工、处理。
4.数据清洗与预处理
对采集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声，填补缺失，统一格式，提升数据质量。
预处理步骤是确保数据分析和应用可靠性的关键环节，可以显著提升数据的质量和一致性，为数据分析和应用提供可靠保障。
5.元数据管理
元数据管理，对采集数据进行描述和标注，包括描述信息、分类标签、时间戳等，增强数据的可发现性和可用性，以优化数据检索和使用。
6.安全合规
在数据采集、汇聚环节，非结构化数据中台采取数据加密技术，保护数据在采集、传输和存储过程中的安全。实施严格的访问权限控制，执行最小权限原则，减少数据泄露风险。记录详细的数据采集活动，确保透明度和审计能力。实施数据备份和恢复计划，以防止数据丢失或损坏。
非结构化数据中台的数据采集与汇聚阶段是确保数据质量和安全性的关键。通过科学的采集方案和严格的安全管理措施，企业能够高效整合数据资源，为数据的深度分析和智能应用提供坚实的基础。这不仅提高了数据的利用率和价值，而且保护了数据的安全性和隐私性，符合法律法规要求，为企业数字化转型奠定了坚实的基础。
三、再加工｜数据处理，价值挖掘
数据的深度加工是实现其向高价值信息转化的关键步骤，尤其是在为AI模型提供燃料之前。
通过对多模态数据进行清洗、提取、分类标注等加工处理，实现数据价值挖掘和智能处理，实现非结构化数据到高价值的信息和知识的转化。
1.数据标签与分类
利用自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术，对非结构化数据进行标签和分类，提升数据的组织和检索效率。
通过自动标签和分类，企业可以快速找到所需的数据，提升工作效率和数据利用率。例如，企业可以使用NLP技术对文本数据进行自动分词、关键词提取、情感分析，并根据内容和主题对文档进行分类。
对于图片和视频数据，企业可以使用计算机视觉技术进行图像识别、对象检测、场景分类等，提升数据的可用性和检索效率。
2.数据脱敏
对敏感数据进行脱敏处理，数据分析和共享过程中保护敏感信息，避免数据泄露和隐私侵害。
例如，如果数据包含客户信息时，使用数据脱敏技术，比如替换、扰动或泛化，避免隐私泄露。
3.数据特征提取
利用特征提取技术，从非结构化数据中提炼关键特征，为分析和建模打下基础。例如，对于文本数据，可以通过词向量等方法提取文本特征；对于图像数据，可以通过卷积神经网络（CNN）提取图像特征。
特征提取有助于提高数据的分析和建模效果，帮助企业更好地利用非结构化数据进行智能化应用。
4.数据分析与挖掘
运用机器学习和深度学习算法对数据进行深度分析，挖掘潜在模式和趋势，提取有价值的信息和洞见，为业务决策提供支持。
例如，通过情感分析、图像分类等手段，为业务决策提供数据支持。
5.数据质量监控
建立完善的数据质量监控机制，确保数据在加工过程中的准确性和一致性。通过数据质量监控，企业可以及时发现和处理数据质量问题，保障数据的可靠性和可用性。
数据加工是释放数据价值的核心环节，对于AI应用的成功落地至关重要。通过上述步骤，企业能够将汇聚的多模态数据转化为高质量语料库，不仅为AI模型提供丰富的输入，也为业务创新和智能化升级提供动力。
四、可应用｜智能场景，创新驱动
搭建非结构化数据中台的终极目标是通过AI技术推动业务创新，实现数据的智能化应用。
经过前期的数据汇聚、加工流程后，数据转化为可供AI识别、应用的企业语料库，在智能问答、内容创作等不同大模型能力下探索出不同的应用场景，例如：
1.法律行业——高效专业的合同分析专家
法律服务需求旺盛，企业对合同审查的效率和准确性要求极高。智能合同分析系统能够满足快节奏商业环境中对高效率法律服务的需求，减少法律专业人士的审查时间，降低人为疏漏，提供标准化审查流程。
(1)功能
1)快速识别、提取合同中的关键条款，如义务、责任、违约条件等，与法律数据库交叉验证，确保合同合规性。
2)合同比对：将合同与标准模板或先前版本进行比对，快速发现差异和潜在问题。
3)风险提示：基于合同内容和相关法律条文，提示可能的法律风险和违约后果。
4)定制化审查：根据不同企业或行业的特定需求，定制审查标准和关注点。
(2)应用方案
1)智能审查引擎：部署智能算法，快速扫描合同文本，识别关键条款和潜在风险点。
2)合规性检查：系统与实时更新的法律数据库对接，自动验证合同条款的合法性和合规性。
3)风险评估报告：生成详细的风险评估报告，包括合同中的风险点、建议的修改意见和法律依据。
4)交互式反馈：法律专业人士可以通过系统提出问题，获取针对特定条款的法律解释和建议。
5)文档管理系统：集成合同管理功能，实现电子化存储、快速检索和版本控制。
(3)优势
1)提高效率：大幅缩短合同审查周期，快速响应合同审查需求。
2)降低成本：减少对大量法律专业人士的依赖，降低长期法律服务成本。
3)减少错误：标准化审查流程，降低人为疏漏和误解的可能性。
4)知识更新：系统自动更新法律数据库，确保合同审查始终符合最新法规。
5)流程优化：改善合同管理流程，提高文档处理的透明度和追踪性。
智能合同分析系统在法律行业中提供具体、高效的解决方案，帮助企业优化合同审查流程，降低风险，并提升整体法律服务的质量和效率。
2.教育行业——师生的智能知识助手
教育行业追求高效、个性化的教学方法，以适应不同学生的学习需求和提升教育质量。师生智能知识助手能够满足现代教育环境中对知识获取和教学互动的高要求。
(1)功能
1)知识检索与分析：快速检索教育资源和学术资料，提供深入的内容分析。
2)个性化学习建议：根据学生的学习历史和表现，提供定制化的学习资源和策略。
3)教学内容生成：辅助教师设计课程和教学计划，自动生成教学内容和辅导材料。
4)互动式学习体验：通过智能问答和虚拟助教，提供学生互动式的学习体验。
5)学习成效评估：追踪学生的学习进度，评估学习成效，及时调整教学方法。
(2)应用方案
1)智能知识库：构建包含丰富教育资源的智能知识库，支持快速检索和内容推荐。
2)个性化学习路径：根据学生的学习能力、兴趣和目标，智能规划学习路径。
3)教学设计辅助：利用人工智能辅助教师设计课程，提供教学资源和活动创意。
4)虚拟助教系统：集成虚拟助教，为学生提供24/7的问答服务和学习支持。
5)成效评估工具：开发评估工具，自动收集学习数据，生成详细的学习报告。
(3)优势
1)知识丰富：提供广泛的教育资源，满足不同学科和领域的知识需求。
2)个性化教学：根据学生的具体情况，提供个性化的学习体验和教学支持。
3)提升教学效率：辅助教师快速准备教学内容，提高教学工作的效率。
4)增强学习体验：通过互动式学习，提高学生的参与度和学习兴趣。
5)科学评估：基于数据的学习成效评估，帮助教师和学生了解学习进展和需求。
师生智能知识助手在教育行业中提供创新、高效的知识辅助工具，帮助教师优化教学设计，促进学生的个性化学习和全面发展，提升教育的整体质量和效果。
3.新闻媒体行业——高效报道的新闻编辑助手
新闻媒体行业在快速变化的信息时代中，对新闻内容的实时性、准确性和深度分析的需求不断增长。智能新闻编辑助手能够满足新闻机构对于高效、高质量内容生产的需求，提升新闻报道的速度和深度。
(1)功能
1)实时新闻监测：持续监控多个新闻源和社交媒体，实时捕捉热点事件和趋势。
2)自动新闻撰写：根据收集的数据和模板，自动撰写新闻报道和摘要。
3)内容验证：交叉检查新闻事实，确保报道的准确性和可靠性。
4)多语种报道：支持多种语言的新闻内容生成，扩大报道的覆盖范围。
5)个性化新闻推荐：根据用户偏好，推荐相关新闻内容，提升用户体验。
(2)应用方案
1)新闻采集引擎：部署智能算法，快速搜集和筛选新闻素材和数据。
2)智能写作平台：利用自然语言生成技术，自动撰写和编辑新闻稿件。
3)事实核查系统：与数据库和事实核查工具集成，自动验证新闻内容的真实性。
4)多语言处理能力：集成语言处理技术，实现多语种新闻内容的自动翻译和适配。
5)用户行为分析：分析用户阅读行为，优化新闻推荐算法，提供个性化内容。
(3)优势
1)提升报道速度：快速响应新闻事件，缩短从新闻采集到发布的周期。
2)降低制作成本：减少对人力资源的依赖，降低新闻制作的整体成本。
3)提高内容质量：标准化的核查流程和智能编辑，提高新闻的准确性和可读性。
4)扩大全球影响力：多语种报道能力，使新闻内容能够跨越语言障碍，触及全球受众。
5)增强用户粘性：通过个性化推荐，提高用户满意度和平台的用户粘性。
智能新闻编辑助手在新闻媒体行业中提供创新、高效的内容生产解决方案，帮助新闻机构优化新闻采编流程，提升报道的速度和质量，满足现代受众对新闻内容的需求。
4.客服部门——24小时智能客服
客服在提供高效、个性化服务的同时，面临着处理大量咨询、投诉和请求的挑战。24小时智能客服能够提升客户满意度，降低运营成本，并提高客服团队的工作效率。
(1)功能
1)自动化客服响应：通过聊天机器人提供24/7的即时客户咨询服务。
2)语音识别与处理：将客户语音输入转换为文本，并进行智能分析和响应。
3)情感分析：识别客户交流中的情感倾向，以调整服务策略。
4)智能路由：根据客户需求和客服专长，智能分配服务请求。
5)服务记录分析：收集和分析服务记录，持续改进服务流程。
(2)应用方案
1)智能交互平台：集成自然语言处理技术，实现与客户的自然语言交流。
2)客户声音分析系统：分析客户反馈的语音数据，提取关键信息和情感状态。
3)客户情绪反馈机制：根据情感分析结果，调整服务方式，提升客户体验。
4)客服工作台：为客服人员提供统一的工作界面，集成客户信息、服务历史和解决方案。
5)服务质量管理：通过服务记录分析，监控服务质量，提供培训和改进建议。
(3)优势
1)提供全天候服务：自动化客服确保客户随时得到响应，提升服务可用性。
2)快速响应客户需求：智能路由和快速响应机制缩短客户等待时间，提升服务速度。
3)个性化服务体验：根据客户情感和需求提供个性化服务，增加客户满意度。
4)提高客服效率：减轻客服人员的工作负担，让他们专注于更复杂的客户问题。
5)持续服务改进：通过数据分析和服务记录，不断优化服务流程和提高服务质量。
24小时智能客服为客服行业提供了一种创新的服务模式，帮助企业在提供高质量服务的同时，降低成本并提高运营效率，实现客户服务的智能化和自动化。
5.人事部门——企业资深人力专家
人事部门在组织发展中扮演着关键角色，需要高效地管理招聘、员工发展和绩效评估等任务。
智能人力专家能够通过自动化和数据分析优化人力资源管理流程，提升决策质量和效率。
(1)功能
1)智能招聘筛选：自动化分析简历，快速识别符合岗位要求的候选人。
2)员工绩效跟踪：实时监控员工工作表现，提供绩效评估和管理工具。
3)职业路径规划：根据员工技能和职业目标，规划职业发展路径。
4)员工培训与发展：推荐个性化的培训资源和发展计划，提升员工能力。
5)组织文化分析：评估和分析组织文化，确保与企业战略一致。
(2)应用方案
1)招聘自动化平台：集成人工智能技术，自动筛选简历和初步面试。
2)绩效管理系统：开发绩效跟踪工具，为管理层提供决策支持。
3)职业发展咨询工具：利用数据分析，为员工提供职业发展建议。
4)在线培训平台：构建在线学习资源库，支持员工随时随地学习。
5)组织文化评估工具：分析员工反馈，评估组织文化和工作环境。
(3)优势
1)提高招聘效率：快速识别合适候选人，缩短招聘周期。
2)精确绩效管理：通过实时数据跟踪，提供客观的绩效评估。
3)个性化职业发展：为员工提供定制化的职业发展计划，提高满意度和忠诚度。
4)灵活的培训资源：根据员工需求提供灵活的培训选项，促进技能提升。
5)强化组织文化：通过文化分析，加强组织凝聚力和市场竞争力。
智能人力专家为人力资源行业提供了一种创新的管理工具，帮助企业在人才招聘、员工发展和组织文化建设等方面实现智能化管理，提升人力资源管理的整体效率和效果。
五、强安全｜安全底线，贯穿始终
以够快云库非结构化数据中台为例，安全是够快云库始终坚守底线，贯穿于前期咨询规划到AI落地应用全程。够快云库非结构化数据中台安全策略覆盖物理安全、存储安全、传输安全、产品安全、管理安全等维度，不同维度下又涵盖多种安全机制，形成全方位、立体化的数据安全屏障。
1.物理安全策略
够快云库搭建在云计算平台之上。借助云计算平台提供的稳定安全可靠的服务，够快得以实现以少量运维团队支撑大量企业客户。
2.存储安全策略
够快云库使用云计算平台提供的云存储介质，为客户提供了海量、安全和高可靠的云存储服务。服务可用性高达99.9%；系统规模自动扩展，不影响对外服务；数据三重备份，可靠性达到99.99999999%；多层次安全防护和防DDoS攻击；存储容量弹性扩展；存储容量弹性扩展。提供了存储加密功能，使用RSA非对称密钥+AES随机密钥加密上传的文件，保证每个文件的解密密钥都是随机生成的，即使原文件泄露也无法获取文件内容。
3.传输安全策略
当用户访问或传输文件时，WEB和客户端均采用了2048位密钥加密的SSL安全传输链路与服务器进行通讯，确保传输过程不被截取与窃听。
4.产品安全策略
(1)账号安全
1)用户密码经过多次加盐（通过一个随机值作为密钥进行加密）加密后存入数据库，确保用户密码不会外泄；
2)当用户登录时，密码经过本地加密后传输到服务器，当验证密码错误时，系统会强制要求用户输入验证码，防止暴力破解。当错误次数超过8次，用户IP将会被冻结1小时，从而保证了用户账号的安全；
3)够快云库支持多种账号认证方式，包括AD登录等，与企业内已有的账号系统进行快速对接；
4)提供双因子验证机制。除了账号密码，还需要登录人确认短信验证码或邮件验证码，即使用户的密码泄露或被破解也无法登录账号；
5)企业成员登录IP限制。对企业内指定成员或部门进行登录IP的限制，确保账号只在固定的网络环境下登录。
(2)设备安全
1)用户可管理曾经登录过账号的设备；
2)可禁用设备，避免设备丢失造成数据外泄；
3)可限制账号只在指定设备上登录；
4)可禁止在WEB浏览器中登录账号。
(3)版本和删除策略
1)用户每次对文件进行的修改保存，够快云库都会自动生成版本，并为用户保留文件的所有版本，用户可随时还原到任意版本；
2)用户删除的文件会自动进入文件回收站，可随时恢复回收站中的文件，减少误删带来的损失；
3)企业版提供的二级回收站策略进一步降低了误删风险。当用户清空回收站后，企业管理员仍可帮助员工找回文件。
(4)访问控制
基于库和文件夹的权限系统，灵活控制文件的访问权限，文件外链的权限、密码和访问期限可控，文件下载链接授权验证防止下载地址外泄。
(5)日志
1)够快云库提供的日志功能，便于企业对员工的操作行为进行审计，当出现问题时便于事后追查。日志包括文件操作日志和管理员操作日志。文件操作日志记录了企业员工对文件的所有访问和修改行为；管理员操作日志；
2)企业员工对文件的访问与修改行为都将记录到文件操作日志中，以供管理员审计和事后追查；
3)企业管理员在管理后台中的所有操作都记录到管理日志，以供审计和事后追查。
5.管理安全策略
(1)严格划分开发环境与生成环境，研发人员无法获取生产环境的数据；
(2)严格规范运维人员，签订严格的保密协议；
(3)运维人员只有在用户提出需求和够快管理层通过的情况下才允许调取相应用户数据；
(4)生产环境下的所有操作均记录日志，以便事后追查。
够快云库非结构化数据中台通过咨询、采集、加工和应用的全流程管理，为企业提供了一个高效的非结构化数据管理和应用平台。通过科学的数据安全保障机制，企业能够构建自己的优质数据燃料池、语料库，推动AI应用的落地，确保数据的安全性和合规性。在数字化转型的浪潮中，非结构化数据中台将成为企业实现智能化发展的重要支撑力量。企业可以通过搭建非结构化数据中台，实现数据的高效管理和利用，推动业务创新和智能化应用，提升竞争力和可持续发展能力。