如何管理和分析大數據工業中的非結構化數據？
管理和分析大數據工業中的非結構化數據需要首先進行數據整理和清洗，包括數據抽取、轉換和加載（ETL），然后選擇合適的數據存儲和管理技術，如Hadoop、Spark等。接下來可以利用數據挖掘和機器學習算法對非結構化數據進行分析和建模，以發現數據中的隱藏信息和規律。另外，可以采用自然語言處理技術對文本數據進行處理，包括分詞、詞性標注、實體識別等，以便更好地理解和分析非結構化文本數據。最后，建議建立可視化和報表系統，將分析結果直觀地展示給管理者，幫助其做出決策。
在實際案例中，可以以某大型制造企業為例，介紹其如何利用大數據技術管理和分析非結構化數據。企業可以利用傳感器采集到的海量設備數據，經過清洗和整理后存儲到Hadoop集群中，然后通過機器學習算法對設備狀態進行預測和故障診斷。同時，企業也可以利用自然語言處理技術對客戶反饋的文本數據進行情感分析和主題識別，以改進產品和服務質量。最后，企業可以通過可視化報表展示設備狀態和客戶反饋的分析結果，為管理者提供決策支持。