結構化資料與非結構化資料有什麼差別？

結構化資料和非結構化資料是大資料的兩種類型，這兩者之間并不存在真正的沖突。客戶如何選擇不是基于資料結構，而是基于使用它們的應用程式：關系資料庫用于結構化資料，大多數其他類型的應用程式用于非結構化資料。

然而，結構化資料分析的難易程度與非結構化資料的分析難度之間的關系日益緊張。結構化資料分析是一種成熟的過程和技術。非結構化資料分析是一個新興的行業，在研發方面有很多新的投資，但不是一項成熟的技術。了解兩者之間的差異是充分利用這兩者的關鍵，特别是在從Web資料中獲益時。

什麼是結構化資料

大多數人都熟悉結構化資料的工作原理。結構化資料，可以從名稱中看出，是高度組織和整齊格式化的資料。它是可以放入表格和電子表格中的資料類型。它可能不是人們最容易找到的資料類型，但與非結構化資料相比，無疑是兩者中人們更容易使用的資料類型。另一方面，計算機可以輕松地搜尋它。

結構化資料也被成為定量資料，是能夠用資料或統一的結構加以表示的資訊，如數字、符号。在項目中，儲存和管理這些的資料一般為關系資料庫，當使用結構化查詢語言或SQL時，計算機程式很容易搜尋這些術語。結構化資料具有的明确的關系使得這些資料運用起來十分友善，不過在商業上的可挖掘價值方面就比較差。

典型的結構化資料包括：信用卡号碼、日期、财務金額、電話号碼、位址、産品名稱等。

什麼是非結構化資料

非結構化資料本質上是結構化資料之外的一切資料。它不符合任何預定義的模型，是以它存儲在非關系資料庫中，并使用NoSQL進行查詢。它可能是文本的或非文本的，也可能是人為的或機器生成的。簡單的說，非結構化資料就是字段可變的的資料。

非結構化資料不是那麼容易組織或格式化的。收集，處理和分析非結構化資料也是一項重大挑戰。這産生了一些問題，因為非結構化資料構成了網絡上絕大多數可用資料，并且它每年都在增長。随着更多資訊在網絡上可用，并且大部分資訊都是非結構化的，找到使用它的方法已成為許多企業的重要戰略。更傳統的資料分析工具和方法還不足以完成工作。

典型的人為生成的非結構化資料包括：

• 文本檔案：文字處理、電子表格、示範文稿、電子郵件、日志。
• 電子郵件：電子郵件由于其中繼資料而具有一些内部結構，我們有時将其稱為半結構化。但是，消息字段是非結構化的，傳統的分析工具無法解析它。
• 社交媒體：來自新浪微網誌、微信、QQ、Facebook，Twitter，LinkedIn等平台的資料。
• 網站： YouTube，Instagram，照片共享網站。
• 移動資料：短信、位置等。
• 通訊：聊天、即時消息、電話錄音、協作軟體等。
• 媒體：MP3、數位照片、音頻檔案、視訊檔案。
• 業務應用程式：MS Office文檔、生産力應用程式。

典型的機器生成的非結構化資料包括：

• 衛星圖像：天氣資料、地形、軍事活動。
• 科學資料：石油和天然氣勘探、空間勘探、地震圖像、大氣資料。
• 數字監控：監控照片和視訊。
• 傳感器資料：交通、天氣、海洋傳感器。

結構化資料與非結構化資料：有何差別

從上文的解釋中，結構化和非結構化資料之間的差異逐漸變得清晰。除了存儲在關系資料庫和存儲非關系資料庫之外的明顯差別之外，最大的差別在于分析結構化資料與非結構化資料的便利性。針對結構化資料存在成熟的分析工具，但用于挖掘非結構化資料的分析工具正處于萌芽和發展階段。

并且非結構化資料要比結構化資料多得多。非結構化資料占企業資料的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量資料，企業資料的巨大價值都将無法發揮。

随着儲存成本的下降，以及新興技術的發展，行業對非結構化資料的重視程度得到提高。比如物聯網、工業4.0、視訊直播産生了更多的非結構化資料，而人工智能、機器學習、語義分析、圖像識别等技術方向則更需要大量的非結構化資料來開展工作。

文章來源：探碼科技

參考文章：

《Structured vs. Unstructured Data》

《What’s the Difference Between Structured and Unstructured Data?》

《大資料可能“說謊”，非結構化将呈現更豐富的世界》