大数据已经引发了一场企业工作方式和选择方式的革命。这一变化的一个关键部分是非结构化数据和结构化数据之间的区别。在处理复杂的数据分析和商业智能世界时，了解这两种类型的数据对于在公司中使用它们至关重要。
本文探讨了非结构化数据与结构化数据的主要区别。您将了解它们的定义和形式，了解存储和管理数据时遇到的问题和机会，并了解每种类型对分析和处理数据的影响。在本文结束时，您将看到这些数据类型如何塑造机器学习、网页抓取的世界，并帮助您做出更好的业务选择。
什么是结构化数据？
结构化数据是指遵循既定布局和顺序的信息。它符合特定的数据模型，因此人和机器都可以读取和掌握它。您通常会在关系数据库或电子表格中看到结构化数据，这些电子表格以行和列的形式设置，并带有固定字段。
结构化数据的主要特征是:
- 结构清晰，特征明显
- 始终相同的顺序和格式
- 人们和计算机程序可以访问和使用它
- 存储在数据库等预设模式中
一些结构化数据示例是包含姓名和地址、信用卡号、股票信息和基于数字的调查答案的客户文件。
什么是非结构化数据？
非结构化数据不遵循既定的数据模型或模式。这种信息形式多样，无法放入常规数据库中。非结构化数据更注重质量，需要特殊方法才能很好地进行分析。
非结构化数据示例:
- 文本文件（Word 文档、PDF）
- 电子邮件和社交媒体上的帖子
- 图片、声音文件和视频
- 来自物联网设备传感器的数据
结构化数据与非结构化数据
为了更好地了解结构化和非结构化数据格式的区别，让我们看看它们的主要特征：
- ：人们通常将结构化数据保存在使用 SQL 的关系数据库 (RDBMS) 中。另一方面，非结构化数据则存放在非关系 (NoSQL) 数据库或数据湖中。
- 工作机构：您会发现结构化数据以行和列的形式排列。相比之下，非结构化数据没有固定的结构，而是保持其原始形式。
- 查询：SQL 使搜索和处理结构化数据变得轻而易举。但是，当涉及到非结构化数据时，您需要特殊的工具和方法来分析它。
- 灵活性：结构化数据在添加新类型的信息时存在局限性，因为架构更改需要进行大量数据库更新。非结构化数据可为您提供更多空间。
- 机加工：机器学习系统可以轻松处理结构化数据，但非结构化数据通常需要更先进的方法才能获得有意义的见解。
存储与管理
在数据管理和存储方面，结构化和非结构化数据提取带来了不同的挑战，也带来了各种机会。让我们仔细看看组织如何在不同环境中存储和管理这两种类型的数据。
结构化数据存储
关系数据库和数据仓库存储结构化数据。这些系统使用预定义的架构，通常称为“写入时架构”，这意味着您在存储数据之前就确定了数据结构。您会发现结构化查询语言 (SQL) 可以管理结构化数据，从而可以轻松输入、搜索和更改数据。
数据仓库具有严格的架构，非常适合存储结构化数据。但是，当需要更改架构时，这种严格性可能会导致问题。对架构的任何更改都可能迫使您更新所有现有的结构化数据，这可能需要很长时间并扰乱您的工作。
非结构化数据存储
非结构化数据缺乏预定义的数据模型。用户以原始格式存储这些数据，并在必要时进行处理，这种方法称为“读取时架构”。要处理大量非结构化数据（占公司数据的 90%），您需要更具适应性的存储选项。
云数据湖已成为存储非结构化数据的流行方式。它们提供巨大的存储能力，并根据使用情况定价，因此既经济高效又易于扩展。NoSQL 数据库提供了另一种选择，允许您存储没有固定结构的不同数据格式。
管理挑战
非结构化数据管理存在诸多障碍。大量、多样且快速涌入的非结构化数据可能会让传统存储系统不堪重负。随着数据量的扩大，您需要一个能够有效管理数据的存储基础设施。
要分析非结构化数据，您需要特殊的工具和方法，例如自然语言处理、机器学习和人工智能。这些先进的技术可以帮助您从各种数据类型（例如文本文档、图像和视频）中获得有价值的见解。
为了解决这些问题，请考虑实施数据管理计划，其中包括：
- 可适应的数据模型来处理新字段和数据类型
- 强大的存储系统支持快速响应和快速数据更新
- 数据归档可以有效防止数据丢失并降低存储成本
- 可随着数据需求的增长而扩展的解决方案
数据分析与处理
对于有序信息和杂乱信息，查看和处理数据的方式有所不同。了解这些差异是从数据中获取有用见解的关键。
结构化数据分析
结构化数据分析处理遵循表格或数据库中常见格式的信息。这种数据类型具有清晰的组织结构，人们可以使用标准方法进行搜索。结构化数据的一致性和可靠性提高了分析过程的质量和可信度。
您可以使用结构化数据来：
- 进行精确、快速的分析
- 使用统计模型和机器学习等先进的分析方法
- 构建报告、仪表板和视觉效果以获得有用的见解
- 轻松搜索、过滤和排序数据，进行有针对性的探索
非结构化数据分析
非结构化数据分析旨在理解不适合典型行和列的信息。这包括文本、图像、视频等。该过程涉及使用不同的分析和统计工具查看、清理、更改和建模数据。
非结构化数据分析的关键方面包括：
- 自然语言处理 (NLP) 用于分析文本
- 分析图像和视频的技术
- 处理音频的方法
- 物联网设备传感器数据的分析
加工技术
为了更好地处理结构化和非结构化数据，您需要使用不同的处理方法：
- 数据分类：按元数据（如文件类型或内容）对数据进行分组，以加强管理并更好地遵守规则。
- 元数据分析：使用“有关数据的数据”来深入了解博客文章或图片等非结构化内容。
- 机器学习：使用人工智能系统研究非结构化数据并从中寻找意义，例如在图像中发现事物或对文本进行排序。
- 数据可视化：以图片或图表的形式展示数据，以便人们更好地理解和研究。
总结
企业处理和使用信息资产的方式取决于数据是结构化还是非结构化。结构化数据具有有序的格式，易于分析和查询。这使其非常适合传统数据库系统。相比之下，非结构化数据具有更大的灵活性，可以捕获许多不同类型的信息。但是，要很好地分析它，您需要特殊的工具。
随着数据越来越广泛和多样化，企业需要制定计划来妥善处理结构化和非结构化数据。这意味着要投入资金购买可以增长的存储解决方案，使用尖端的分析方法，并应用机器学习从不同的数据源获取见解。通过了解每种数据的独特之处，企业可以充分利用数据的力量来激发新想法并做出明智的选择。
常见问题
什么是结构化数据和非结构化数据？
结构化数据具有一定的组织方式，可以将其放入表格或数据库中。它包括数字、短文本或日期等特定类型。然而，非结构化数据由于其性质或大小而难以组织。这种类型的数据包括音频、视频和大型文本文档等格式。
你能列出结构化数据和非结构化数据之间的五个主要区别吗？
当然，主要的区别如下：结构化数据具有标准化和可搜索性，而非结构化数据通常保持其原始形式。结构化数据是定量的，因此您可以对其进行测量和计数，但非结构化数据是定性的，更注重描述。此外，结构化数据存在于数据仓库中，而非结构化数据最终存在于数据湖中。
什么最能描述非结构化数据？
非结构化数据的一个突出特点是它不遵循特定的数据模型。这使它与遵循明确模型和组织的结构化数据区分开来。
结构化数据有什么特点？
结构化数据遵循具有清晰结构的数据模型，将信息放入行和列中。此设置可确保数据的定义、格式和含义明确且始终如此。
