从非结构化数据中释放价值：Snowflake 如何转换企业文档 | 技术实践

今天我们将深入探讨如何基于 Snowflake 及其生态系统，帮助团队将文本、文档、视频等非结构化数据处理为可执行的业务洞察。随着企业场景中多样化数据类型的激增，理解和处理非结构化数据已成为决定商业成败的关键要素。

Snowflake 通过 Cortex AI 中的大型语言模型与 NLP 函数、Document AI 以及支持 Container Runtime 的 Snowflake Notebooks，为企业提供了处理非结构化数据的完整解决方案，助力从文本、图像、视频到音频数据的价值挖掘。

什么是非结构化数据？它为何重要？

在当今的数字环境中，各类组织生成和收集着海量的非结构化数据——即无法规整地存入传统行与列格式中的信息。这些数据蕴含着能够变革业务运营、提升客户体验及驱动创新的宝贵洞见。

文本数据构成了企业沟通与客户互动的基石。从提供直接产品反馈的详细客户评论，到指导用户体验的全面技术文档，文本数据无处不在。社交媒体帖子提供了对客户情绪的实时洞察，而操作手册与流程则捕获了关键的组织知识。

视觉数据讲述了文字无法单独传达的故事。社交媒体图片捕捉了品牌瞬间与客户体验，而业务图表则将复杂的数据关系可视化。营销材料结合视觉元素以有效传递品牌信息，这使得视觉数据处理对于理解市场影响力和参与度至关重要。

视频内容在现代商业运营中已变得日益重要。培训材料和教学内容提供了教育价值，而客户互动记录则为服务质量和用户体验提供了无比珍贵的洞察。社交媒体视频帖子以传统内容无法比拟的方式吸引受众，这使得视频分析能力对于现代企业而言不可或缺。

音频数据捕获了在文本转录中可能丢失的细微差别。客户支持通话包含了有助于改进服务质量的语调、情绪和上下文。语音笔记和会议记录保存了关键的讨论与决策，这使得音频处理能力对于全面的商业智能至关重要。

Snowflake 如何处理非结构化数据？

Snowflake 处理非结构化数据的方法融合了强大的内置能力与灵活的集成选项，提供以下三大解决方案：

Cortex 功能

Snowflake Cortex 通过一套专为特定分析需求设计的高级函数，彻底改变了非结构化数据的处理方式。

COMPLETE 作为多功能工具，可处理复杂的文本处理任务，其背后由包括 Anthropic's Claude 3.5 Sonnet 在内的先进模型提供支持。该功能从基于方面的情感分类到合成数据生成均能胜任，可适应多样化的业务需求。集成的 Cortex Guard 确保生成安全合规的响应，同时支持微调模型以满足特定用例的定制化需求。

PARSE_DOCUMENT 通过从文档中提取文本内容和布局元素，架起非结构化数据与结构化数据之间的桥梁。提供 OCR 和 LAYOUT 两种模式，为信息提取和结构化分析提供了灵活的处理方式。

CLASSIFY_TEXT 将原始文本转化为结构化洞察，自动将内容归类到预定义类别中。这使企业能够高效处理海量文本数据，无论是客户反馈分类、支持工单路由还是文档整理都能胜任。

SENTIMENT 提供精准的文本情感理解，生成从-1 到 1 的评分来量化情感内容。帮助企业追踪客户情感趋势、监测品牌声誉，并识别需要关注的领域。

TRANSLATE 通过在不同支持语言间进行文本转换，打破语言障碍，助力全球业务运营并拓展不同市场范围。

SUMMARIZE 通过生成长文本的简洁摘要应对信息过载问题。该功能帮助团队快速掌握冗长文档的核心要点，提升信息可读性和可操作性。

EXTRACT_ANSWER 作为智能信息检索系统，能从非结构化文本数据中提取精准答案。该功能擅长从文档中挖掘特定信息，在自动化客户支持或文档分析等场景中具有重要价值。

文档智能

基于 Anthropic's Claude 3.5 Sonnet 模型，文档智能解决方案能够轻松将特定文档字段提取为表格结构。该方案尤其擅长处理布局格式规范的文档：

• 在处理收据时，它能自动提取关键信息（如交易金额、日期和商户详情），从而优化费用管理与财务对账流程；

• 当处理发票时，系统可识别并捕获核心数据点（包括发票编号、明细项目和付款条款），实现应付账款工作流的自动化；

• 针对表单类文件，它能系统性地提取已填写信息，同时保持对表单结构和字段关联性的感知，显著提升数据录入与处理效率；

• 面对其他标准化文档，该技术可适配不同模板，在保持高精度数据提取的同时，支撑企业内多样化的文档处理需求。

可扩展的 AI 生态系统

Snowflake 的可扩展 AI 处理能力使组织能够超越内置功能，通过容器化环境集成专业 AI 模型：

● Twelve Labs 集成 带来了先进的视频理解能力，使组织能够从视频内容中提取洞察。这实现了对视频资产的自动内容分类、特征检测和语义搜索；

● Hume AI 提供 sophisticated emotional intelligence processing，可分析通信中的语调和情感语境。这种对人类交互的更深入理解，有助于组织改善客户服务、优化沟通策略并更好地理解用户体验；

● Hugging Face 模型 通过访问庞大的预训练模型生态系统来扩展处理能力。组织可以利用这些模型执行专业化的文本和图像处理任务，从数千个选项中灵活选择以满足特定需求；

●定制模型赋予企业在 Snowflake 环境中部署专属解决方案的灵活性。无论是专有算法还是行业特定模型，此功能均可确保在 Snowflake 架构内满足独特的处理需求。

用例聚焦：将客户反馈转化为可执行情报

设想您是一家全球零售连锁企业，每天通过多个渠道接收数千条客户反馈信息——包括社交媒体评论、电子邮件调查、客服工单和在线评价。这类非结构化数据的庞大规模使得人工处理难以实现，宝贵的洞察往往淹没在信息噪音中。以下是 Snowflake 的 Cortex 功能如何协同工作，将这一挑战转化为机遇：

文档处理基础层：首先运用 PARSE_DOCUMENT 从各类文档格式中提取洁净可处理的文本。无论是评论卡片还是 PDF 版调查回复，该功能都能确保所有反馈得到有效处理。

情感智能解析层：通过 SENTIMENT 分析解码每条反馈的情感基调。这不仅揭示客户表达的内容，更展现其对体验的真实感受。例如，看似简单的"产品准时送达"陈述，可能蕴含着传统关键词分析无法捕捉的意外积极或消极情绪。

智能分类：部署 CLASSIFY_TEXT 功能，自动将用户反馈归入以下可操作类别——

• 产品质量与性能

• 客户服务体验

• 网站/应用易用性

• 配送与物流

• 定价与价值

执行智能：运用 SUMMARIZE 功能将冗长的反馈线索提炼为简洁可执行的简报。管理层无需沉溺于细节，即可获得清晰且具情境化的概要，精准掌握核心问题与潜在机遇。

全球洞察：通过 TRANSLATE 功能打破语言壁垒。来自东京的投诉与多伦多的反馈会获得同等关注，真正实现全球客户洞察的无缝覆盖。

智能回复生成：借助 COMPLETE 功能，可根据已分析的反馈自动生成个性化回复模板，在高效执行与人性化触达之间实现完美平衡。

核心价值：此集成工作流将海量非结构化反馈转化为战略资产。营销团队可精准捕捉新兴趋势，产品团队能科学规划优化重点，客服团队则能实现更高效的响应。以往需要数周人工分析的过程，如今可近乎实时完成，助力企业构建前所未有的客户导向型敏捷运营体系。

快速入门指南

准备好释放非结构化数据的价值了吗？以下三份动手实践指南将助您快速入门：

• 非结构化数据处理基础：掌握在 Snowflake 中处理非结构化数据的基础知识。本综合指南涵盖从各类数据中提取关键洞察的核心技术；

• 基于 Document AI 的餐饮分析：学习如何使用 Document AI 处理和分析餐饮票据数据。通过本指南，您将掌握从收据数据中解析消费行为与消费模式的方法；

• 整合 Twelve Labs 的视频分析：通过 Snowflake 与 Twelve Labs 的集成，探索如何实现智能视频搜索与高级视频内容解析功能。

原文地址：

https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/

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