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云盒子企业云盘，打破企业非结构化数据管理困局
很多企业经过多年的信息化建设,已经有所建树，但不少企业意识到，要想保持长远的发展，还需要更协调的组织协作、善于利用现有的数据沉淀经验，并构建一个协同的企业生态。
据IDC显示，目前，企业中结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。
非结构化数据具有某种特定和持续的价值，这种价值在共享、检索、分析等使用过程中得以产生和放大。如何管理好这80%的数据，是企业构建这个协同生态的关键一环。
我们先来看几个行业目前所遇到挑战：
一、医院
子病历、临床影像文件（如CT 、X光、彩超、高精动态影像等）、非核心系统的数据归集、查询和调阅等问题成为传统架构面临的最大挑战。
比如，在进行影像数据调阅时，数据归档离线后，没有任何元数据的管理描述，凭文件系统的目录结构进行数据查找，非常费时费力。
当病历文件数量到达百万级近千万以后，而医院服务器上的数据仍然是孤岛状态，服务器之间的存储资源和数据并没有实现共享。
二、高校
高校各职能机构以及二级学院之间信息系统相对割裂。
例如建筑学院、传媒学院、电影学院、服装学院等专业性学院会产生大量的非结构化数据作业，如CAD制图、影视作品、图片设计、服装样片等等。
即使跨院系没有文件交流的需求，在独立的院系职能部门间也难以满足在教学、科研、作业提交、班级数据共享、数据分析调取等多场景、多元化需求。
三、银行、证券
客户证件、远程开户录像、合同扫描件、客服中心语音、企业相关电子文档资料等是最常见的非结构化数据。
这些文件平均大小从KB到MB甚至GB级别不等，近两年文件量呈现高速增长状态。从存储容量上看，这些小文件甚至占据了金融机构数据总容量的80%以上。
根据监管部门要求，银行、证券、保险等金融机构需实施专区“双录”，即对自有理财产品及代销产品的销售过程同步录音录像，“双录”规定的实施会带来海量非结构化数据。如何有效存储于管理这些数据，是银行、证券面临的最大的管理难题之一。
四、制造
传统工厂的生产模式为线性生产模式，从客户的订单开始，向后接设计、工艺、加工、质检、物流和客户的现场服务，最后到回收环节，形成了完整的产品生命周期。
这种模式的缺点在于，各个环节之间信息相对独立，不能实现信息的实时共享，一旦任务突然变更就会打乱整个生产节奏，使生产出现严重的滞后，对管理和生产均造成极大的不便。
以上的问题，一旦打通企业内部非结构化数据的存储通道就能迎刃而解。集中式的数据管理不仅缩短了企业内部各部门机构之间信息共享的距离，实现数据的无缝链接，也让整个企业的运用、业务流转更顺畅高效。
问题的凸显，关于非结构化数据的管理解决方案也层出不穷。具有代表性的产品是企业云盘。云盒子企业云盘经过10年的锤炼，已经积累了超过10多个行业的文档存储、共享方案。并在南方电网、广东建工、广西财政厅等大型政企单位中深度应用并得到一致的好评与认可。
我们知道，要想对非结构化数据进行有效的管理，前提是将数据进行统一存储、聚合。而对于这项工作，云盒子可谓拥有将贯穿所有业务场景的数据进行最大化收集的野心。
- 首先，云盒子以树形文档架构来归整文件，日常办公中产生的文件根据目录进行归档；
- 其次，企业的业务系统支持着业务工作的进行，在这过程中产生的非结构化数据可以直接另存入云盒子虚拟盘，或者通过API接口，直接将文件的归档目录指向云盒子。
- 最后，邮件、QQ、微信是企业中高频使用的交流工具，它们也是导致文件碎片化存储的源头之一。为了将邮件附件、微信/QQ文件收回，云盒子特别定制了“邮附件”以及“同步QQ/微信文件”功能。
通过虚拟盘、APP和开放API接口，存取各业务系统、邮件、QQ、微信、钉钉等其他第三方来源的文件，云盒子率先实现了碎片文档的云端高度聚合。
当完成聚合工作，也就完成企业的协同环境搭建的关键一步，接下来，团队可以在云盒子中共享到最新的文档，并以文件为桥梁，缩短同事的协作成本。
例如:
· 医生可以随时查阅历史病历文件，主任可以查询到任何一位病人的病历资料；
· 高效教师建立科研工作组，在工作组内共享科研资料，学生的作业提交提醒，反复修改的论文仅需保留最新的版本，上课再也无需随身携带课件到课堂的电脑上拷贝；
· 银行、证券行业，云盒子提供低成本、高可用的弹性空间，并通过细致的权限划分保证合同、客户资料等不被非法外带；
· 传统的制造业，每个生产环节的文件以流水的方式流入下一环节，自动完成整个生产加工过程的文件汇总，通过文件流，还能清晰知道目前的任务进行到哪一环节。
如今，非结构化数据以爆炸的速度持续增长，据IDC的数据显示， 至2020年，企业数据总量将达到44ZB。
企业越早意识到非结构化数据管理的重要性，越早优化数据的管理共享工作，那么整项任务的开展、推进也就更轻松。
云盒子企业云盘将在不断变换的技术革命浪潮中不断深研，将产品不断融合进各细分行业的业务场景中，为不同行业的数据管理、共享工作实现变得更简单。
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