银行业海量非结构化数据管理和有效利用方案？
目前传统银行的非结构化数据以影像为主，数据管理模式相对简单，随着互联网对银行业影响的愈发深入，传统银行未来将面对更多种类的非结构数据，在这方面大家有没有什么好的管理方案，在做好管理非结构化数据的同时，怎么样有效的利用这些数据，实现数据价值。
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没错，在做好非结构化数据的管理和存储后，接下来就是考虑如何能够充分利用非结构化数据实现数据挖掘价值。个人认为，对于非结构化数据的挖掘利用，着重关注以下两个方面：
1、非结构化数据的清洗：非结构化数据本身就很难被彻底清洗干净，特别是存在海量的多维度性，有很多数据噪声的干扰，这给清洗带来了很大麻烦。而且，清洗过程中，也可能会丢失一些有价值的信息。
2、非结构化数据的融合分析：在非结构化数据中，不同来源的数据从字段上应该具有互补性，这是进行数据融合的入手点。接下来就是充分利用现有相应大数据平台的计算框架如Hadoop的Map-Reduce 框架构建计算集群，对数据键/值对进行分析计算。