結構化和非結構化數據是數據的兩大類。由于我們生活在一個信息時代，數據是我們日常生活中必不可少的東西，我們做的每一個決定都是基于這樣或那樣的數據。

在本文中，我們將討論結構化數據和非結構化數據以及它們之間的區別。

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什么是結構化數據?

結構化數據是指按照預定義的模型結構化或以預定義的方式組織的數據。根據谷歌表示，“結構化數據是一種標準化的格式，用于提供關于頁面的信息并對頁面內容進行分類。”結構化查詢語言(SQL)用于管理關系數據庫中的結構化數據。這種語言最初被稱為SEQUEL，是由IBM的Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce在20世紀70年代早期開發的。

用戶只需對主題有基本的了解，就可以輕松地訪問和解釋結構化數據。例如，結構化數據的特定架構簡化了機器學習(ML)算法的操作和查詢。例如，在搜索引擎優化(SEO)中，結構化數據是幫助搜索引擎理解如何解釋和顯示內容的標記。

結構化數據通常存儲在關系數據庫管理系統(RDBMS)中。具有結構化數據的關系數據庫的常見應用程序包括ATM活動、航空公司預訂系統和銷售事務。此外，保護結構化數據的方法很容易獲得和理解。數據庫提供了訪問控制工具和技術來提高結構化數據的安全性。

什么是非結構化數據?

非結構化數據指的是既沒有按照預定義的數據模型進行結構化，也沒有按照預定義的方式組織的數據。這種類型的數據可以是人生成的，也可以是機器生成的，并且具有內部結構。非結構化數據可能包括文檔、書籍、元數據、健康記錄、圖像、音頻、視頻、文件、電子郵件消息、網頁等。

有幾種方法可以存放非結構化數據，比如數據湖、NOSQL數據庫和數據倉庫。

21世紀后期，大數據的出現使得人們對非結構化數據在根本原因分析和預測分析等領域的應用產生了濃厚的興趣。《計算機世界》(Computerworld) 2011年的一份有先見之明的報告顯示，到2021年，組織中90%以上的數據可能是非結構化的。事實上，IDC和希捷預測，到2025年，全球數據空間將增長到175.8 zettabytes，而2015年的增長率約為26%，這些數據中的大部分是非結構化數據。

根據2013年IEEE的一份報告，有幾種方法可以存放非結構化數據，比如數據湖、NoSQL數據庫(非關系型)和數據倉庫。隨著這一領域的增長，已經開發了許多工具和平臺，特別是用于非結構化數據的使用、管理、存儲和保護，例如Amazon DynamoDB、MonkeyLearn和MongoDB Atlas。

結構化數據與非結構化數據對比

結構化數據和非結構化數據都可以由人或機器生成，但它們之間有一些明顯的區別。特別是，非結構化數據的不規則性和模糊行為使得使用傳統程序難以理解。

隨著現代技術的發展和發明，從非結構化數據中分析和獲得新的見解變得越來越容易。將非結構化數據轉換為結構化數據可以使其更容易、更有效地使用、管理、存儲和保護。