结构化数据与非结构化数据比较

你有没有想过，为什么有些数据看起来整整齐齐，而有些数据看起来却杂乱无章？这是因为并非所有数据都是一样的。有些数据井井有条，被称为结构化数据，而大多数数据则杂乱无章，被称为非结构化数据。它们以不同的方式被收集和处理，存在于 不同类型的数据库.在本文中，我将解释两种数据。我会向你展示它们的不同之处，以及如何有效使用每种类型的数据。让我们深入了解！

什么是结构化数据？

结构化数据是有组织的，适合记录或文件中的特定类别。它通常存储在关系数据库（即 RDBMS）中。这类数据包括文本和数字。如果遵循 RDBMS 格式，就可以自动或手动收集结构化数据。设置结构化数据需要创建数据模型，该模型定义了数据类型以及数据的存储和处理方式。

查询语言SQL，即结构化查询语言，是管理结构化数据的编程语言。IBM 于 1974 年开发了 SQL，用于处理关系数据库。它使用简单，不需要高级编程技能。结构化数据的例子包括姓名、地址、信用卡号以及 Microsoft Excel 或文本文件中的信息。

什么是非结构化数据？

非结构化数据是指所有无法归入特定类别的数据。与结构化数据不同，非结构化数据没有特定的格式。它没有固定的模型，而是按实际情况存储。

非结构化数据的例子包括图片、文字、社交媒体帖子、视频、录音和许多其他类型的文件。

非结构化数据在所有数据中占很大比重，甚至超过了结构化数据。据估计，在企业拥有的所有数据中，非结构化数据约占 80% 或更多。而且这个数量还在不断增加。因此，如果企业不重视非结构化数据，就可能错过对其业务的重要洞察。

什么是半结构化数据？

半结构化数据是结构化数据和非结构化数据的混合体。它是结构化的，但不能整齐地放入数据库。相反，它使用标签和标记来组织事物，使其更容易搜索。

智能手机照片就是半结构化数据的一个很好的例子。每张照片都有图片本身（非结构化）以及时间和地点等标签（结构化）。虽然不是正式的数据库结构，但这有助于组织数据。

说到文件类型，JSON、CSV 和 XML 属于半结构化文件类型。这些格式即使不完美，也能让事物井井有条。因此，虽然半结构化数据可能比结构化数据更整洁，但由于标签和标记等原因，半结构化数据仍有一定的秩序。

结构化数据与非结构化数据的并排比较

结构化数据与非结构化数据的主要区别

结构化数据组织整齐，如表格，而非结构化数据则杂乱无章，如电子邮件或社交媒体帖子。让我们来探讨一下它们之间的主要区别。

定义数据与未定义数据

结构化数据是按行和列整齐组织的信息，易于理解和访问。另一方面，非结构化数据更像是一堆杂乱无章的东西，以原始形式存储，没有任何清晰的结构。因此，结构化数据定义明确，可按特定字段放入数据库，而非结构化数据则没有固定的模型，到处都是。

定性数据与定量数据

结构化数据就像数字或可以计算的东西，比如你在客户系统中看到的数据。它是 定量 因为它只与数字和计算有关。研究数据的人可以使用回归、分类和聚类等特殊方法更好地理解数据。他们利用这些方法为企业找到重要的东西。

非结构化数据则不同。它更注重文字和描述。这种数据类型来自客户调查、访谈和社交媒体。它比结构化数据更难理解。研究数据的人必须使用先进的数据挖掘和堆叠方法来理解数据。这些方法可以帮助他们从非结构化数据中找到有用的信息，这对企业来说非常重要。

易于分析

结构化数据与非结构化数据的一个主要区别是，结构化数据分析起来非常容易。结构化数据的搜索非常简单，非常适合数据分析师和各种算法。反之，非结构化数据的筛选更为复杂，通常需要进行一些处理才能使其具有意义。

结构化数据有很多分析工具。然而，当我们谈到非结构化数据时，情况就变得有点棘手了。大多数帮助分类和分析非结构化数据的工具，如基于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的工具，仍在开发之中。它们还需要更加先进，因此在这方面还有很多工作要做。

数据仓库与数据湖中的数据存储

数据仓库和数据湖是两种不同的业务信息存储场所。在数据仓库中，整齐有序的数据在存储前要经过一个过程。另一方面，数据湖是一个大池子，在这里，杂乱无章的数据可以保持原样或稍加清理。

存储在仓库中的数据通常比较整洁，占用的空间较小，而数据湖可能会存储各种杂乱的信息，可能需要更多的空间。

就数据库而言，结构化数据通常被存储在一种类型的数据库中，而杂乱无章的数据则被存储在另一种类型的数据库中。

预定义格式与多种格式的对比

结构化数据通常采用一种通用格式，主要是文本和数字。所有数据都是根据事先建立的数据模型组织起来的。

然而，非结构化数据则完全不同。它有多种形式，如音频剪辑、视频、图片、电子邮件甚至传感器数据。非结构化数据没有特定的数据模型。相反，您可以将其原封不动地存储在数据湖中，而无需做任何更改。

为什么要管理非结构化数据

管理非结构化数据非常重要，因为企业每年都会积累更多的数据。这些数据在 30 天后就不再使用，我们称之为 "冷 "数据。这些 "冷 "数据会填满昂贵的硬盘，增加存储成本。

对于公司来说，处理非结构化数据尤其具有挑战性。非结构化数据难以分类，也不适合常规的 XML、键值或 JSON 数据库。公司通常使用不同的系统来处理这类数据，这意味着要移动数据。这会占用更多存储空间，花费更多资金。

一些公司忽视了对非结构化数据的管理，为其主存储系统增加了更多空间。但这种方法需要改进。它占用了主存储的所有空间，而这是最昂贵的一种，因为它通常需要昂贵的闪存驱动器。

此外，企业必须每三到五年更新一次存储系统，并将所有非结构化数据纳入其中。他们必须考虑移动数据的成本和备份所需的额外存储空间。

企业遵守全球数据法律也很重要。这些法律要求企业检查非结构化数据中的内容，尤其是包含个人信息的数据。

通过妥善管理非结构化数据，公司可以更好地工作并节省资金。云存储、磁带或其他辅助存储选项可以让非结构化数据的处理变得更容易。这有助于公司更好地管理数据并降低成本。

最后的话

作为数据专家，我想最后一次澄清结构化数据、非结构化数据和半结构化数据之间的主要区别，以此总结我们的讨论。

让我们从结构化数据开始。这类数据包括姓名、地址和信用卡号。它们整齐地组织在数据库表格中，便于大数据程序处理。

非结构化数据则完全不同。这包括音频文件、视频和监控数据等。在我们需要对其进行分析之前，这些数据会被原封不动地存储起来。这可能更具挑战性，因为它有多种格式，但关注它至关重要。信不信由你，它占企业使用的所有数据的 80% 以上，并且每年以 55% 至 65% 的速度增长。

最后是半结构化数据。它处于中间位置。它有一些组织结构，如标签，但需要整齐地融入传统的数据库结构中。

简而言之，虽然结构化数据的分析较为简单，但大量非结构化数据中包含的宝贵见解，我们正开始利用更新的技术加以发掘。我们必须利用各种类型的数据，确保获得有助于做出更好决策的所有关键信息。