介紹

數據用途廣泛，有多種形式，并且可以通過多種方式進行組織。一種常見的分類是結構化或非結構化數據，具有不同的存儲、處理和分析方法。了解這些差異有助于從任何數據集中提取有價值的見解。

結構化數據與非結構化數據：主要區別

結構化和非結構化數據在許多方面都有所不同。兩者都使用不同的工具和方法來處理和分析信息。

下面是結構化數據與非結構化數據的簡要比較表。

什么是結構化數據？

結構化數據是以特定方式組織的任何類型的數據。數據具有固定的格式，例如具有行和列的表格。

結構化數據以支持類表結構的各種格式存在。使用數據庫工具或電子表格可以輕松搜索、排序和分析數據。

結構化數據格式

結構化數據的一些常見示例包括：

• 關系數據庫是存儲結構化數據的最常見方式。列代表不同的字段，而每一行都是一條數據記錄。
• 電子表格以表格格式存儲數據。列代表各個變量，而行則保存特定值。
• CSV（逗號分隔值）文件使用純文本格式在字段和行中存儲數據。
• XML（可擴展標記語言）文件用于存儲和傳輸數據，而標簽和屬性定義數據元素。
• JSON（JavaScript 對象表示法）文件是一種使用鍵值對結構的輕量級存儲和數據交換格式。

注意：JSON 和 XML 是半結構化數據的一種形式。這兩種格式沒有類似表格的結構，但包括標簽、標記和用于分隔元素的層次結構。

結構化數據示例

結構化數據很容易建模為表格格式。結構化數據的示例包括：

• 人物信息。包含有關人員的任何信息的數據庫都使用結構化數據。例如，名字和姓氏、身份證號碼、出生日期、電子郵件地址和電話號碼。
• 產品數據。產品列表很容易轉化為結構化數據。字段包括產品名稱、庫存數量、價格和圖像鏈接。
• 地理信息。使用結構化數據可以輕松表示地點列表。不同的數據類型包括城市名稱、國家/地區名稱、人口、緯度和經度。
• 財務數據。任何形式的財務數據都具有結構化形式。示例包括信用卡信息或股票市場價格。

結構化數據的優點和缺點

結構化數據側重于以可用且易于理解的格式組織數據。嚴格的結構也有一些缺點。

以下是使用結構化數據的所有優點和缺點的列表。

優點

• 一致的數據質量。組織數據的統一方法可確保一致性。因此，信息準確且錯誤最少。
• 分析起來簡單。結構化方法使數據易于查詢和分析。更快的分析提供了寶貴的見解并有助于決策過程。
• 易于集成。簡單的設計使得結構化數據可以在不同的系統中輕松實現。合并信息可以實現跨系統和部門的數據共享。
• 結構一致。一致的數據存儲方法使系統易于使用。已知的格式簡化了不同團隊之間的溝通。

缺點

• 剛性制度。結構化數據不靈活。修改結構并對系統應用更改是很復雜的。
• 上下文有限。以結構化格式組織數據會限制數據類型范圍。數據的可變性提供了更廣泛的概述和更好的見解。
• 很難設計。隨著復雜性的增加，結構化數據變得更難組織。結構化數據對修改和更改很敏感。系統建模需要專門的設計方法和專家。
• 昂貴的。結構化數據需要投資。數據存儲、存儲管理和維護專家的成本都很高。

結構化數據工具

結構化數據工具有助于創建、操作和管理結構化數據。有多種工具專門用于結構化數據。以下是一些示例：

• Microsoft Excel、Google Sheets 和 LibreOffice Calc。他們在處理結構化數據時使用類似的方法。這些工具使用電子表格來創建、操作數據并將數據導出為各種格式。
• SQL（結構化查詢語言）。 MySQL和類似RDBMS的編程語言。該語言查詢和管理關系數據庫中的結構化數據。
• 阿帕奇 Hadoop。適用于結構化、半結構化和非結構化數據的大數據框架。
• 阿帕奇火花。使用數據幀實現大規模處理、數據流和結構化數據分析。

什么是非結構化數據？

非結構化數據是不遵循固定結構格式的數據。數據模型是無模式的，無法使用傳統的數據處理方法。

數據包括結構化數據（文本、日期、數字）中的所有數據格式，以及更復雜的非結構化數據，例如視頻、音頻和文檔。

非結構化數據格式

非結構化數據的一些示例是：

• 文檔，例如 Word 文檔、PDF 和其他基于文本的信息。
• JPEG 和 PNG 等格式的圖像。
• 各種格式的音頻數據，例如 WAV 或 MP3。
• MP4、AVI 和其他格式的視頻文件。
• 來自物聯網設備中傳感器的傳感器數據流。例如，來自智能手表和各種其他設備和傳感器系統的數據。
• 來自 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平臺的社交媒體帖子。
• 包含許多字段以及各種數據類型和附件的電子郵件。

非結構化數據示例

非結構化數據存在于各種應用程序和環境中。非結構化數據的一些示例包括：

• 通訊記錄。聊天記錄、消息、聊天機器人和會議平臺數據。這包括文本、圖像、視頻、音頻和文檔。從銷售和營銷的角度來看，通信數據非常有用。
• 醫療數據。醫療記錄包含機器生成的數據和人工輸入的數據。醫療設備的記錄包括圖像和傳感器數據。醫務人員的信息有文件形式。兩者都包含從醫學角度來看有用的數據。
• 安全系統。監控記錄包含非結構化視頻和音頻數據的混合。其他一些示例包括閉路電視錄像或 911 通話記錄。
• 社交媒體數據。社交媒體帖子具有非結構化形式。混合格式數據（文本、多媒體和用戶信息）包含有價值的見解。數據來自特定于平臺的API。

非結構化數據的優點和缺點

由于數據類型的多樣性，非結構化數據提供了豐富的信息。數據由于其復雜性而難以管理和處理。

以下列出了非結構化數據的所有優點和缺點。

優點

• 格式多樣。非結構化數據包含具有有價值的上下文見解的信息。這種多樣性是結構化數據所不具備的。
• 體積大。大多數信息具有非結構化格式。大數據量為分析師提供了對某個主題的全面概述。
• 實時可用性。非結構化數據通常是實時生成的。當前信息可以更快地洞察問題和高質量數據。
• 靈活的。數據不符合架構或格式，這使得它能夠適應變化。

缺點

• 不一致。非結構化數據的質量和格式各不相同。由于沒有一致的標準，合并來自多個來源的數據變得很困難。
• 難以加工。這些數據需要專門的技能來使用和解釋。專用工具和專業知識很難建立。
• 無結構。數據很難集成到現有的工作流程中。缺乏結構使得信息很難與不同的數據源結合起來。
• 安全。非結構化數據通常包含機密信息。處理此類數據需要格外小心，以避免數據泄露。

非結構化數據工具

有多種工具可用于處理和分析非結構化數據。這些工具有助于從各種數據格式中提取信息。突出顯示處理非結構化數據的工具的最簡單方法是根據它們處理的數據類型。一些有用的工具包括：

• 自然語言處理（NLP）。使用人工智能和機器學習從以人類語言編寫的數據中提取信息。處理語言從任何文本數據中提取含義。自然語言格式包括聊天、社交媒體帖子和客戶評論。示例工具包括 NLTK 和 GPT-3。
• 數字圖像處理。計算機視覺工具處理視覺數據（圖像和視頻）。任務包括對象識別、人臉檢測和圖像分割。執行此類任務的一些工具包括OpenCV、TensorFlow 和Keras。
• 音頻分析。音頻工具使用信號處理和過濾來分析音頻數據，例如語音或音樂。自動轉錄和語音識別是音頻分析任務的一些示例。一些工具包括 IBM Watson 文本轉語音和 Google Cloud Speech-to-Text。
• 查詢和索引。索引工具允許組織和搜索非結構化數據。這些工具有助于提供半結構化接口來查詢數據。示例包括Elasticsearch、Apache Solr 和 Apache Lucene。
• 可視化。數據可視化工具有助于創建儀表板并發現數據模式。一些示例軟件包括 Kibana、Tableau 和 PowerBI。