2025年数据治理趋势：非结构化数据转成结构化，“量子级”文档解析成为关键引擎

进入2025年，数据治理领域正在从“合规驱动”向“价值驱动”跃升。国家数据局联合17个部门发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024‑2026年）》明确提出：必须强化场景需求牵引，提升数据供给质量，特别要加强人工智能应用所需的“数据准备与预处理”能力建设，包括对非结构化数据的数据规范化处理和标准制定。

与此同时，DataOps理念和AI技术正在改变预处理形态——自动化清洗、分类分级、元数据补全等操作具备智能化趋势，成为连接数据工程与治理闭环的关键路径。

下一代数据治理必须走向“全域治理”，将非结构化数据全面纳入治理体系，其中预处理、结构化转换成为治理流程中不可或缺的“第一道工序”。

01 文档解析是非结构化数据治理的关键起点

在企业日常运营中，大量业务凭证、合同协议、财务报表、年审材料等关键数据都封装在PDF或扫描文档中。要将这些信息转化为可搜索、可分析、可入库的结构化数据，第一步就是高精度的文档解析。文档解析不仅仅是识别字符，更包括版面结构理解、字段定位、表格识别、图表解析等复杂任务，是实现数据治理流程化、自动化的基础能力之一。

以审计行业为例，一份百页年报中包含大量财务表格与注释说明，如果无法自动抽取关键字段与指标，将严重影响分析效率与风控模型训练。在政务系统中，大量政企公文以扫描图片形式存在，无法自动入库、分类与挖掘，也造成管理与响应的低效。因此，文档解析已成为推动“非结构化数据转成结构化”过程的第一道门槛。

02 TextIn文档解析：数据结构化的“量子级引擎”

面对非结构化数据治理的复杂挑战，TextIn文档解析系统提供了一套具备工程级稳定性和场景适配力的解决方案。

✅极速解析，规模无忧

TextIn可在2秒内完成一份100页PDF文档的解析处理，支持日均百万级调用量，稳定性达99.999%。这一性能为金融、医疗、政务等对数据时效性要求极高的行业提供了坚实的基础设施。

✅复杂版面，还原如初

TextIn拥有领先的版面理解与表格解析能力，不仅能够处理常规有线表，还支持无线表、嵌套表格、合并单元格、跨页内容等复杂结构，甚至可识别手写内容与数学公式，确保信息的精准转化与语义不丢失。

✅图表解析，推动大模型理解结构化信息

TextIn最新上线的图表解析能力，能够自动识别柱状图、折线图、饼图、雷达图、散点图等图表类型，将图表信息结构化输出为Excel文件，不仅提升分析效率，也为后续大模型训练提供清晰有序的图形数据输入，让“看图说话”真正成为可能。

03 文档解析如何赋能数据治理与大模型建设？

企业若想真正实现数据资产化，第一步便是打通非结构化数据的解析通道。TextIn文档解析不仅能将文档转化为结构化JSON、表格或字段格式，还能在输出端接入知识库系统、RAG架构、数据中台等后续系统，实现数据的入库、标注、分析与建模。

在某金融客户案例中，TextIn被用于解析超过10万份历史信贷审批表与财务报表，自动抽取包括企业名称、借款金额、资产负债比等关键字段，接入大模型知识库后，可用于生成“企业授信画像”“风控审核辅助判断”等AI应用，实现了从数据治理到智能决策的全链条打通。

从合规驱动到智能化演进，数据治理的核心始终是“让数据可用”。TextIn文档解析以其高精度、高性能、多样格式支持的能力，已成为推动企业非结构化数据治理与大模型构建的关键引擎。欢迎了解TextIn文档解析，释放数据的真正价值，让企业治理真正智能化。