随着AI的越来越普及和自然处理语言算法的应用，非结构化数据的数据治理越来越重要，而且目前大部分的数据治理的厂家关注的是BI应用，BI主要应对的是结构化数据的数据治理，而结构化数据治理的功能已经相对成熟，厂家的竞争也呈白热化趋势。
而随着AI的应用的普及，非结构化的数据治理也越来越重要了，主要有以下几个原因：
1. 数据规模不断增长：随着数字化时代的到来，大量的文本数据被生成和积累，包括电子邮件、社交媒体内容、新闻文章、报告文档等。这些数据规模庞大，对于组织来说，需要有效地管理和利用这些文本数据才能获得商业价值。
2. 潜在的洞察和价值：文本数据中包含大量的信息和知识，可以提供有关客户偏好、市场动态、竞争对手、舆情分析等方面的洞察。通过对文本数据进行治理，可以挖掘和发现其中的潜在价值，以支持业务决策和创新。
3. 自然语言处理的发展：自然语言处理（NLP）技术的进步使得对文本数据的分析和理解更加可行和准确。通过应用NLP技术，可以从文本数据中提取出包括实体、关系、情感、主题等信息，为智能分析和决策提供支持。
4. 数据共享与协作：在组织内部或跨部门之间，文本数据的共享和协作变得越来越普遍。通过对文本数据进行良好的治理，可以建立起数据流程和共享机制，提高数据的可访问性和可用性，促进团队内的合作和创新。
5. 业务需求的变化：企业目前面临着快速变化的商业需求和市场趋势，对数据的快速响应和分析能力有了更高的要求。对文本数据进行治理可以加快数据的获取、整理和分析速度，提高业务决策的准确性和效率。通过chatgpt的归纳总结能力，可以将信息快速变为知识，提高业务决策的准确性。
综上所述，文本文件的数据治理变得越来越重要，是因为数据规模的增长、潜在的洞察和价值、自然语言处理技术的发展、法律合规要求、数据共享与协作、业务需求的变化等因素的影响。有效的文本数据治理可以提高数据质量、加速分析过程、支持智能决策，并帮助组织在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
那么非结构化的数据治理主要包含哪些内容呢？
1. 数据标准化和分类：非结构化数据通常缺乏标准化和统一的格式，因此需要对数据进行标准化和分类，以方便后续的数据管理和分析工作。这包括定义数据字段、属性和标签，建立分类体系和标准化规范等。
2. 数据清洗和预处理：非结构化数据往往含有大量的噪声，需要进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、纠正数据错误、处理缺失值、去除无关内容等，以提高数据的质量和准确性。
3. 元数据管理：非结构化数据缺乏明确的元数据描述，因此需要对数据进行元数据管理。这包括定义数据的元数据信息，如数据来源、日期、作者、文件格式、文件大小等，以便于数据的搜索、访问和维护。
4. 数据安全和隐私保护：非结构化数据中可能包含敏感信息，因此需要采取适当的安全措施来保护数据的安全和隐私。这包括数据加密、权限控制、数据脱敏等措施，以确保非结构化数据的安全性。
5. 数据标注：对文本数据进行标注，包括词性标注、文本分类、实体识别、情感分析等，以便于后续的文本分析和挖掘。
6. 数据搜索和发现：非结构化数据的治理还包括建立数据搜索和发现的机制，以便用户能够快速找到所需的数据。这包括使用全文搜索技术、关键词提取和索引等技术，建立数据目录和数据索引，以便于用户进行数据搜索和发现。
7. 数据智能分析：非结构化数据治理还涉及数据的智能分析和挖掘。这包括使用自然语言处理、图像识别、音频分析等技术来从非结构化数据中提取有用的信息和洞见，以支持业务决策和发现新的商机。
8. 数据质量管理：监控和评估文本数据的质量，包括准确性、完整性、一致性和时效性等，确保数据可信度和可靠性。
综上所述，文本类型的数据治理主要包含数据收集与获取、数据清洗与预处理、数据标准化与标注、数据索引与检索、数据安全与隐私保护、数据质量管理、文本数据存储与备份、元数据管理、数据合规性与合规管理等内容。
而非结构化的数据的数据治理主要使用的自然语言处理技术，而知识图谱在非结构化数据的治理和存储上有较大的应用场景，主要包含以下几个方面：
1、信息抽取与实体关系识别：通过构建知识图谱，可以对文本中的实体和它们之间的关系进行抽取和识别。例如，从新闻文章中抽取人物、地点、组织等实体，并建立它们之间的关系，构建一个实体之间关系的图谱。
2、自动问答与语义搜索：知识图谱可以用于构建自动问答系统和语义搜索引擎，通过对知识图谱的查询和推理，实现对文本内容的深层次理解和智能问答。用户可以通过提问或输入关键词，系统可以根据知识图谱中的关系和属性，提供准确和精确的答案或相关信息。
3、文本分类与主题建模：通过知识图谱的构建和应用，可以对文本进行分类和主题建模。将文本分类到不同的类别或标签，或者根据知识图谱中的主题和话题，对文本进行主题建模和聚类分析，提供更有结构和有意义的组织和展示方式。
4、情感分析与舆情监测：通过知识图谱的构建，可以对文本中的情感信息进行分析和提取，了解用户观点、舆情倾向、情绪态度等。这对于企业和组织来说，可以帮助他们更好地理解客户需求、评估市场反应和调整策略。
5、文本摘要与内容生成：利用知识图谱中的关系和结构信息，可以对文本进行摘要生成或内容扩展。通过对知识图谱进行推理和相关性分析，可以生成包含关键信息的文本摘要，或者根据已有内容生成更丰富和有创意的文本。
综上所述，知识图谱在文本内容存储中的应用场景包括信息抽取与实体关系识别、自动问答与语义搜索、文本分类与主题建模、情感分析与舆情监测，以及文本摘要与内容生成等方面。通过利用知识图谱的强大推理和关系表示能力，可以提升文本内容的理解和利用价值，为用户提供更智能、个性化的服务和体验。知识图谱和chatgpt 的区别主要体现在知识图谱主要是对文本内容的存储和矫正，分类处理，标注等，而chatgpt是语言生成模型，它生成的内容不能保证准确型，因此chatgpt的使用一定需要知识图谱配合完成相应内容的矫正。
文章来源：数据工匠俱乐部微信公众号