根据Deloitte集团的一份新报告，非结构化数据和其他所谓的黑暗数据类型的分析可以提供重要的业务价值。
（Deloitte中文译名为Deloitte，是世界四大会计师事务所之一。）
Deloitte的新报告《黑暗分析》这样写道：“隐藏在非结构化数据中的机会并不能说明全球范围内充满戏剧性的斗争，但仍然暗示了对于一些公司仍然是黑暗艺术分析实践的实质性收益者。”
数据类型如自由文本、图像、音频和视频文件，以及在非索引网络服务器上托管的研究论文具有实质性的智慧。2017年技术趋势报告报告显示，传统企业对这些黑暗数据类型的了解非常有限。
报告作者之一Paul Roma是Deloitte分析咨询公司的负责人，他指出，即使企业不再处于领先地位，也不会很快沦为普通企业。
是时候让黑暗数据“重见光明”
Roma说：“这种非结构化数据的概念和让黑暗数据“重见光明”的能力应该发挥作用。将这种能力用于决策逐渐成为主流，比如桌上赌博。”
并不是所有的黑暗数据类型都适用于今天的企业。Roma说，文本文件是最容易分析的。像Microsoft，IBM和Google这样的公司，可以对文本文件进行高级分析，而不缺少API服务。音频文件也比较容易，因为转录软件可以轻松地呈现文本文件进行分析。
Roma说，分析图片和视频还有很长的路要走。图像识别算法实现人类成果的速度已经很快。
现在就是要找到这种非结构化数据分析的业务案例。 Roma说：“使用这些技术的费用和时间远远超过两三年前。”
API服务有助于获得收益
API服务有助于获得收益的部分原因是API服务的可用性，让用户将数据移交给受过充分培训的认知系统。这意味着企业不必有专业的人员就可以获取实践的好处。
此外，越来越多的企业可能正在使用深度学习和AI。许多软件公司正在其产品中构建这些功能，以增强聊天或搜索功能。 这些都不能保证黑暗分析对企业而言没有风险。Roma指出，深度学习算法常常会返回大量的误报和似是而非的相关性。这样需要很多的业务知识，确保算法提供的信息是正确的。
此外，他看到一些公司采取广泛的企业范围的项目，投入大量的预算后，却不会带来任何投资回报。他说，一般来说，具有针对性的非结构化数据分析项目表现更好。
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