河小马
理解数据的动态对于任何企业都至关重要。数据可分为结构化和非结构化两种类型。每种类型都有其独特的特点，了解它们之间的区别可以为企业提供有价值的见解，帮助其做出明智的决策。
结构化数据通常存在于关系数据库中，由于其严格的模式，它具有高度组织化和易于搜索的特点。相比之下，非结构化数据（构成了如今大部分数据）缺乏预定义的模型，使其更加复杂处理。
结构化数据和非结构化数据之间的二分法远非简单明了。虽然结构化数据是熟悉且便于分析的，但非结构化数据未被充分利用的潜力既是一个挑战，也是一个机遇。
从社交媒体帖子到客户电子邮件，虽然非结构化数据更难解析，但如果有效利用，它可以深入洞察消费者行为。
现在让我们比较结构化数据和非结构化数据之间的差异。
结构化与非结构化数据：并排比较
| 结构化数据 | 非结构化数据 | |
|---|---|---|
| 定义 | 经过组织、标记和易于搜索和处理的数据 | 未经组织、缺乏预定义模型且难以处理和分析的数据 |
| 示例 | 数据库、excel文件、csv文件 | 电子邮件、word文档、pdf文件、音频、视频、社交媒体帖子 |
| 分析 | 可通过传统数据模型轻松分析 | 需要先进和复杂的分析方法 |
| 模式 | 写入时模式：在数据存储之前定义 | 读取时模式：在数据存储之后定义 |
| 处理速度 | 由于清晰的结构和预定义的模式，处理速度快 | 由于需要解析和理解数据结构，处理速度较慢 |
| 数据量 | 未经组织、缺乏预定义模型且难以处理和分析的数据 | 通常由于数据类型和来源的多样性而具有更大的数据量 |
| 数据种类 | 缺乏多样性，只处理结构化的数值和分类数据 | 具有高度多样性，可以涵盖所有类型的数据：文本、音频、视频等 |
| 灵活性 | 由于其预定义结构，灵活性较低 | 非常灵活，允许存储数据而无需预定义模式 |
非结构化与结构化数据：有何区别？
数据已经演变为新的石油。它是当今数字世界的生命线，推动决策、创新和增长。然而，数据以各种形式存在，包括结构化和非结构化。
了解这两种类型之间的区别对于有效的数据管理和利用至关重要。本文深入探讨了结构化数据和非结构化数据之间的主要区别。
数据的性质
结构化数据围绕着明确定义的格式。每个数据都可以完美地适应预先建立的字段中，使其易于搜索和分析。
想象一个整洁有序的电子表格，其中每一列代表一个不同的属性，比如姓名、地址和年龄。在这种情况下，信息始终遵循固定的格式，减少了歧义并实现了高效的查询。
相反，非结构化数据需要适应预定义的模型。电子邮件、社交媒体帖子和音频文件构成了无法归类到特定格式的非结构化数据。
缺乏结构性带来了高度的变异性，使得处理和分析更具挑战性。简单的搜索可能会因为无法完全把握数据的上下文或细微差别而提供不准确的结果。
存储和管理
处理结构化数据相对较为简单，因为它的格式严格固定。它可以轻松地适应传统数据库如sql，这些数据库专门用于处理这种数据类型。企业可以利用这种便利的访问方式有效地存储、查询和管理结构化数据，而无需使用特殊的工具或技术。
结构化数据需要一个数据模型和数据存储库，通常是一个数据库。
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另一方面，非结构化数据需要一种不同的方法。由于其不可预测的性质，它与传统数据库有很大的区别。这里需要使用诸如nosql数据库、hadoop和云数据服务等技术。
这些平台可以有效地处理存储、管理和检索非结构化数据的复杂性；然而，它们可能需要额外的资源和技能。
分析和使用
使用结构化数据进行分析相对较为简单。企业可以使用基本算法快速提取洞察力，帮助他们做出有根据的决策。结构化数据为预测性分析铺平了道路，使企业能够根据历史数据预测未来趋势。
相反，分析非结构化数据需要更高级的技术，如自然语言处理（nlp）、图像识别和机器学习。尽管存在挑战，但非结构化数据潜在的洞察力是巨大的。它们提供有价值的定性洞察力，经常揭示出结构化数据无法捕捉到的模式和趋势。
容量和增长
结构化数据只代表庞大数据宇宙中的一小部分。据估计，截至2021年9月，结构化数据仅占可用信息的约20%。由于其依赖于传统数据收集技术，如来自企业的交易信息，其增长可能相对缓慢。
相反，非结构化数据以爆炸性的速度增长。它代表着绝大部分数据 – 大约80% – 并且随着社交媒体、物联网设备和多媒体内容的激增而增长。管理这股数据的潮流既是一个巨大的挑战，也是一个商机。
灵活性和严格性
结构化数据格式的严格性既是其优势也是其弱点。虽然它提供了一致性和易用性，但它限制了灵活性。在使用结构化数据格式时，适应新的数据类别或修改现有模式可能会很具挑战性。
相比之下，非结构化数据以其灵活性而蓬勃发展。它可以容纳各种数据类型和格式，而无需进行重组。这可能增加了处理过程的复杂性，但使企业能够迅速应对不断变化的需求或场景。
与ai和ml的适应性
将结构化数据应用于人工智能和机器学习技术时存在限制。ai模型通常需要访问大量多样化的数据集以便有效地学习和适应。虽然结构化数据在这方面可以提供帮助，但其缺乏多样性和容量可能阻碍更高级的ai功能。
相比之下，非结构化数据为ai和机器学习技术提供了一个广阔的实验平台。非结构化数据的大量、多样性和速度使其成为训练复杂ai模型的理想选择。然而，挑战在于有效地管理这些大量信息。
实时处理
结构化数据适用于快速的实时处理。由于其易于理解和分析，企业通常可以根据这种格式做出即时决策。例如，在金融系统中，实时分析严重依赖结构化数据以获取快速洞察。
文本和多媒体是两种常见的非结构化数据类型。
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相反，非结构化数据通常需要批处理。其本质中的复杂性意味着即时分析只有时不时才是可行的。不过，工具在这个领域的改进，更先进的系统可以从非结构化数据中提供准实时的洞察。
隐私和安全性
由于其本质，结构化数据通常包含敏感的个人或财务细节，需要采取广泛的安全措施来防止数据泄露。企业必须根据《通用数据保护条例》（gdpr）或《加利福尼亚消费者隐私法》（ccpa）等法规确保适当的隐私控制措施。
非结构化数据虽然不太可能直接包含个人详细信息，但仍会带来安全风险。一个无辜的电子邮件可能无意泄露机密的商业策略。此外，其难以分类的特性使得实施安全协议变得困难。
可扩展性
在扩展方面，结构化数据通常带来较少的挑战。由于其可预测性，企业可以有效地计划和分配资源以适应增长。数据库可以进行优化，并且可以调整模式以处理增加的结构化数据负载。
然而，非结构化数据可能带来显著的可扩展性挑战。非结构化数据的大量和多样性可能会给传统存储和处理解决方案带来压力。
企业必须采用强大、可扩展的系统，如云存储和分布式处理框架，以有效地扩展非结构化数据处理。
结构化与非结构化数据：7个必须知道的事实
- 结构化数据通常为字母数字型数据，可以完全符合预定义的模型，例如数据库。非结构化数据不符合特定的格式，通常以原始形式存储。
- 数据无论是结构化还是非结构化格式，都是任何企业的基本生命力。数据以各种形式存在，并可分为两类。了解这些类别对于有效利用数据至关重要。
- 结构化数据和非结构化数据的来源、收集和扩展方式不同。它们存储在不同的数据库类型中，反映了对每种类型所需的不同处理方法。
- 数据可以以多种方式组织，结构化数据和非结构化数据使用不同的工具和方法进行存储、处理和分析。这强调了灵活的数据策略的必要性。
- 结构化数据经过高度组织，机器学习算法可以轻松解读，确认其在自动化流程中的效用。另一方面，非结构化数据可能需要更复杂的方法来提取洞察。
- 几乎所有行业都使用结构化数据，因为它具有有组织的格式和易于管理的特点，突显了其通用性。
- 数据驱动的决策是现代商业战略的核心。结构化数据和非结构化数据都为这些决策提供了宝贵的洞察。
结构化与非结构化数据：哪个更好？应该使用哪个？
结构化数据在分析和组织方面具有优势。它符合数据库等预定义格式，因此是可行动洞察的宝库。对于数据驱动的决策，结构化数据脱颖而出。其统一性简化了查询，实现了高效的数据挖掘。您可以获得精确性的好处，加快了数据检索和分析的速度。
与此同时，非结构化数据提供了丰富的详细信息，使您对问题有更深入的理解。虽然它可能缺乏结构化数据的严格格式，但它以内容的丰富性来弥补不足。它包含社交媒体帖子、视频和电子邮件等未开发的人类情感和细微差别的资源。使用非结构化数据捕捉模式背后的原因。
结合结构化和非结构化数据以优化商业智能被证明是一种有前途的方法。例如，结构化数据有助于定量分析和预测建模，而非结构化数据提供了对消费者情感的定性理解。
战略性地同时使用两者扩大了可能性的范围，提供了综合洞察，这两者在单独使用时都无法提供。因此，不要考虑结构化与非结构化数据，而是考虑它们的强大协同作用，实现可行的智能决策。
