非结构化数据是指那些没有明显数据模式或格式、不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据。它包括各种文档、图像、音频/视频信息等，与之相对的是结构化数据，它们在数据库中以行数据形式存在并可以用表结构来表达。

目前大量的信息都以非结构化方式出现，而且这种情况还在不断增加。如果想要从这些信息中获得价值和洞见，就需要进行非结构化数据的采集、清理、转换和分析，从而实现数据搜集、处理和应用价值的提升。

在处理非结构化数据时，有以下几个步骤：

1. 采集：首先需要确定数据来源，并建立相应的数据采集程序。针对不同类型的非结构化数据，可以采用不同的技术手段和工具。
2. 清理：由于非结构化数据的特殊性，其中可能存在大量噪声和重复信息，需要进行筛选、去重等清理工作。
3. 转换：将非结构化数据转换为有结构的数据，经过预处理后才能进行分析。这一步通常涉及到自然语言处理和文本挖掘等技术。
4. 分析：最后通过各种数据分析方法进行深入挖掘，提取其中价值信息和知识，得出商业洞见并做出决策。

这些步骤需要依赖很多工具、技术和方法，例如Web爬虫、OCR光学字符识别、NLP自然语言处理、机器学习等。