据Statista统计发现，2020年全球数字化信息量已经达到50.5万亿GB。而在Gartner的数据统计中显示，目前各企业的数据湖中，却仅有10%的数据是有意义的。

数字爆炸下，我们在各种碎片时间里阅读更加破碎的一条条新闻或短视频，却越来越难以从全貌了解整个世界发生的变化。各个企业的数据也变成了一个一个的孤岛，并不是数据不连通，而是想要消化理解万物联通后的数据更难了。

数字化虽然帮我们解决了数据存储、跟踪、互联等问题，但随之而来的数字爆炸，以及背后如何更好地感知信息、理解数据、快速决策，都成为当前企业的一大挑战。

结构化数据：为了更好地感知信息

人们对短讯息的需求量远远超过了对于完整新闻的需求。目前基于深度学习的自然语言处理技术的快速发展，我们已经可以通过机器学习的方式自动从海量的非结构化数字信息中抽取事件等实体。信息抽取后的内容，被称为结构化数据。

结构化数据可以帮我们更直观的了解信息。我们不用阅读成百上千的文字，只需要短短几个单词，就可以明白发生了什么，相当于有一个阅读助理帮助我们总结信息的中心思想，大大提升了阅读效率。

同时，结构化数据也可以使软件或服务系统对信息进行处理。软件系统无法理解人类的信息，但是可以理解结构化后的数据。如果说OCR技术（Optical Character Recognition,光学字符识别）是对文档进行数字化处理，那么基于自然语言处理的信息抽取是对数字化信息进行结构化处理，而只有结构化后的信息才可以使得数以万亿的数据产生价值。几年前我们常听到得数据者得天下，那么现在应该是得结构化数据者得天下。

目前我们正处于电子化阶段到结构化阶段转型的时间点。面对海量的非结构化数据，我们只能盲人摸象。而只有完成结构化转型，企业才能对市场更加了解。DaaS（数据即服务）指的就是结构化的数据，也只有结构化的数据才可以形成服务。