7.3  非结构化数据的数据质量管理

非结构化数据由于格式和内容的多样性，一般不会直接用于分析，即单个非结构化数据难以产生价值。只有将非结构化数据的相关元数据（或标签）、主要内容抽取出来，并以类似结构化数据存储后，才能发挥价值。因此，非结构化数据的质量管理主要在于提升数据可用度，一般通过对数据的清洗、映射、关联等机制，把繁杂的大数据变成能应对的、有效的“小数据”，构建干净、完备的数据集，从而提高数据质量。

1)通过清洗规则库识别并标识出非结构数据的可疑或无效信息，必要时可结合数据生命周期管理策略及时清理。

2)通过与相关的数据标准进行映射，将非结构化数据的“基本属性”转换为商业银行的标准信息进行存储（如将“建行”  “建设银行”  “中国建设银行”等转换成标准代码JGOO01)，并作为结构化数据存储在系统中。

3)通过关键信息与商业银行其他结构化数据进行关联（如通过客户姓名、手机号等辨识其是否为本行客户），提高非结构化数据入库质量和数据价值。