结构化、半结构化和非结构化数据之间的区别

数据在理解业务趋势方面发挥着至关重要的作用。许多组织生成和处理海量数据。这些庞大而复杂的数据被称为“大数据”。大数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

什么是结构化数据？

结构化数据通常以行和列的形式存储在表中。这些表中的结构化数据可以与其他表形成关系。人类和机器可以轻松地从结构化数据中检索信息。这些数据是有意义的，并用于开发数据模型。

许多商业组织都使用结构化数据。公司将数据可视化技术应用于结构化数据，以从中提取有意义的见解并开发数据模型。机器学习算法应用于这些数据，以便它们可以根据这些数据预测未来的结果。
关系数据库中的数据是结构化数据的最佳示例，并且可以使用结构化查询语言 (SQL) 访问这些数据。
结构化数据安全性高，所需的存储空间少。大约 20% 的数据是结构化的。用于结构化数据的工具包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。

以下是维护结构化数据的优势

并且，以下是将数据以结构化方式保存的缺点

未经处理且未组织的数据称为非结构化数据。此类数据没有意义，不用于开发数据模型。非结构化数据可能是文本、图像、音频、视频、评论、卫星图像等。世界上几乎 80% 的数据都是非结构化数据。

非结构化数据需要大量的存储空间。在这里，数据是不安全的。很难搜索这些数据，因为它没有得到很好的组织。这些数据存储在 NoSQL 数据库中，因为它们无法使用关系数据库进行管理。从这些数据中获取见解非常困难。
文本文件、电子邮件、来自社交媒体应用程序、物联网、媒体等的数据是人类生成非结构化数据的示例。卫星图像、科学数据等是机器生成非结构化数据的示例。
用于非结构化数据的工具包括 MongoDB、Hadoop、DynamoDB、Azure 等。数据可视化最适合分析非结构化数据，因为它们显示了这些数据的隐藏含义。

以下是使用非结构化数据的优势

使用非结构化数据的缺点如下

半结构化数据仅在一定程度上被组织，其余部分是非结构化的。因此，组织级别低于结构化数据，高于非结构化数据。

下表重点介绍了结构化数据和非结构化数据之间的主要区别

结构化数据	非结构化数据
结构化数据经过处理并已组织。	非结构化数据未经处理且未组织。
数据以表格形式存储。	数据以文本、图像等形式存储。
结构化数据使用关系数据库管理系统 (RDBMS) 进行管理	非结构化数据使用 NoSQL 进行管理
数据安全性高。	数据不安全。
可以从结构化数据开发数据模型	我们无法使用非结构化数据开发数据模型。
这些数据存储在数据仓库和数据湖中。它需要较少的存储空间。	非结构化数据只能存储在数据湖中。存储此类数据需要更多存储空间。
结构化数据是定量数据	非结构化数据是定性数据
使用的分析方法是分类回归聚类	此处使用的分析方法是数据堆叠和数据挖掘
在此数据中搜索很容易	由于数据未组织，因此难以搜索
大约 20% 的数据采用结构化形式。	大约 80% 的数据采用非结构化形式
由于所需的存储空间较少，因此结构化数据具有很强的可扩展性	它不可扩展，因为它需要更多存储空间
数据不灵活数据不灵活	数据灵活
示例 - 名称、联系方式等是结构化数据的示例。Excel 电子表格、Google 表格、关系数据库包含结构化数据。	示例 - 社交媒体评论、卫星图像、民意调查结果等是非结构化数据的示例。非结构化数据存储在非关系数据库管理系统中。

世界上大部分数据都是非结构化的。尽管非结构化数据在组织良好的结构化数据方面存在缺点，但它仍然帮助组织和公司通过评论、民意调查等更好地了解客户和用户。这有助于公司分析和了解客户的兴趣和购买习惯、他们的心态等，以便他们进一步改进其产品或服务。

结构化数据易于用于创建数据模型，并帮助组织了解这些数据中的趋势并根据这些趋势采取必要的措施。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于： 2023年6月23日

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