結構化和非結構化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的兩大類。由于我們生活在一個信息時代，數(shù)據(jù)是我們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚臇|西，我們做的每一個決定都是基于這樣或那樣的數(shù)據(jù)。

在本文中，我們將討論結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)以及它們之間的區(qū)別。

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什么是結構化數(shù)據(jù)?

結構化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。根據(jù)谷歌表示，“結構化數(shù)據(jù)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(nèi)容進行分類。”結構化查詢語言(SQL)用于管理關系數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)。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(fā)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(shù)據(jù)。例如，結構化數(shù)據(jù)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(yōu)化(SEO)中，結構化數(shù)據(jù)是幫助搜索引擎理解如何解釋和顯示內(nèi)容的標記。

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

什么是非結構化數(shù)據(jù)?

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

有幾種方法可以存放非結構化數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)湖、NOSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫。

21世紀后期，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得人們對非結構化數(shù)據(jù)在根本原因分析和預測分析等領域的應用產(chǎn)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(shù)據(jù)可能是非結構化的。事實上，IDC和希捷預測，到2025年，全球數(shù)據(jù)空間將增長到175.8 zettabytes，而2015年的增長率約為26%，這些數(shù)據(jù)中的大部分是非結構化數(shù)據(jù)。

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

結構化數(shù)據(jù)與非結構化數(shù)據(jù)對比

結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)都可以由人或機器生成，但它們之間有一些明顯的區(qū)別。特別是，非結構化數(shù)據(jù)的不規(guī)則性和模糊行為使得使用傳統(tǒng)程序難以理解。

隨著現(xiàn)代技術的發(fā)展和發(fā)明，從非結構化數(shù)據(jù)中分析和獲得新的見解變得越來越容易。將非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結構化數(shù)據(jù)可以使其更容易、更有效地使用、管理、存儲和保護。