结构化数据与非结构化数据：差异

让我们讨论结构化数据与非结构化数据之间的区别。 所有数据都没有统一的标准。 一小部分数据是结构化的，而绝大多数是非结构化的。 不同的数据库用于存储结构化和非结构化数据，因为它们的收集、分析和扩展方式不同。

大数据是结构化和非结构化数据的总称。 尽管各种数据都可以为您提供深刻的见解，但必须知道要收集哪些数据以及何时以及查看哪些数据以获得所需的知识和理解。

这篇文章将探讨这两种类型，以帮助您充分利用数据。 首先，让我们看一下结构化数据。

什么是结构化数据？

结构化数据是指经过格式化以满足预定结构的数据。 它使用更简单，其结构使搜索更快。 关系数据库是结构化数据的最佳例证。 结构化数据的来源有很多，其中一些包括下面列出的：

• 使用 SQL 的数据库
• Microsoft Excel 等电子表格程序
• Web 服务器和网络日志
• 医疗设备
• 标签或传感器，如 RFID 或 GPS
• 在线表格
• OLTP 系统，或在线事务处理

结构化数据的优缺点

需要考虑使用结构化数据的优点和缺点。 让我们讨论一些优点和缺点：

优点

• 结构化数据比非结构化数据更易于管理并且需要更少的处理，因此更易于维护。
• 独特且组织良好的结构化数据设计使 ML 算法可以直接使用。
• 使用结构化数据不需要深入了解数据类型及其工作方式。 如果用户了解数据的主题，他们可以轻松访问和分析它。
• 更多技术支持结构化数据，使消费、管理和分析变得更容易。
• 结构化数据有助于搜索引擎识别和理解网站的内容。

缺点

• 由于结构化数据具有固定格式，因此可用于预期目的。 这种组织结构限制了多样性和用例。
• 数据仓库旨在减少存储空间。 但是，它们很难调整，并且缺乏对新应用程序的可扩展性和适应性。

什么是非结构化数据？

非结构化数据无法使用传统的数据工具和方法进行处理或评估。 非结构化数据最适合使用非关系 (NoSQL) 数据库，因为它缺乏预先确定的数据模型。 管理非结构化数据的另一种方法是以原始形式将其存储在数据存储中。

非结构化数据包括各种格式和来源，例如文档、网页、对话、视频、照片、反馈响应等等。 非结构化数据具有以下许多特征：

• 数据缺乏明确定义的结构。
• 由于没有明显的结构，因此计算机程序使用起来具有挑战性。
• 数据库中使用的行和列不能用于存储数据。
• 数据没有组织，与模型无关。
• 数据没有固定的结构或顺序。

非结构化数据的优缺点

在使用非结构化数据时，必须同时考虑其优点和缺点。 让我们讨论一下这种数据类型的一些优缺点：

优点

• 非结构化数据在需要之前保持未定义。 它的多功能性提升了数据库中的文件格式，扩大了数据池，并允许数据科学家只准备和评估所需的数据。
• 数据可以快速且不费力地获得，因为无需事先指定。
• 以即用即付定价实现海量存储，提高成本效率并促进扩展。

缺点

• 由于其未定义/非格式化的性质，非结构化数据需要数据科学专业知识。 这有助于数据分析师，但会疏远不了解特定数据问题或如何使用其数据的业务客户。
• 非结构化数据需要专门的工具来处理，这缩小了数据经理可用的产品选项范围。

结构化数据与非结构化数据之间的差异

在处理任何数据类型时，应考虑结构化和非结构化数据之间的几个关键区别。 让我们来看看一些主要的差异领域：

结论

无论您是经验丰富的数据专家还是新手企业主，都没有关系； 能够处理所有不同类型的数据对于您的成功至关重要。 您将能够进行最佳数据管理，如果您使用结构化与非结构化数据的可能性，这最终将有利于您的目标。

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