结构化数据和非结构化数据之间有什么区别？
结构化数据和非结构化数据是可收集数据的两大类别。结构化数据是整齐地放入数据表的数据，包括数字、短文本和日期等离散数据类型。由于其大小或性质，非结构化数据无法整齐地放入数据表：例如，音频和视频文件以及大型文本文档。有时，数字或文本数据可能是非结构化的，因为将其建模为表的做法效率低下。例如，传感器数据是恒定的数值流，但是如果创建一个包含两列（时间戳和传感器值）的表，则效率低下且不切实际。结构化数据和非结构化数据在现代分析中都至关重要。
主要区别：结构化数据与非结构化数据
可以将结构化数据建模为包含行和列的表。每列都有一个属性（例如时间、位置和名称），每行都是一条记录，包含每个属性的关联数据值。非结构化数据不遵循任何预先确定的规则。
以下是结构化数据和非结构化数据之间的更多区别。
数据格式
结构化数据必须始终遵循严格的格式，称为预定义的数据模型或架构。非结构化数据不适合架构。非结构化数据的规定格式可能非常简单，如要求所有会议录音采用 MP3 格式，或者要求所有系统事件必须收集到某个存储空间中。
数据存储
结构化数据和非结构化数据都可以存储在各种类型的数据存储中。正确存储类型的选择取决于数据的固有质量和属性、收集数据的原因以及所需的分析类型。
结构化数据存储的示例包括关系数据库、空间数据库和 OLAP 多维数据集。大型结构化数据存储集合称为数据仓库。非结构化数据存储的示例包括文件系统、数字资产管理（DAM）系统、内容管理系统（CMS）和版本控制系统。大型非结构化数据存储集合称为数据湖。
通常用于结构化数据的一些数据存储也可以存储非结构化数据，反之亦然。
数据分析
通常可以更加轻松地组织、清理、搜索和分析结构化数据。如果严格格式化数据，您就可以使用编程逻辑来搜索和定位特定的数据条目，以及创建、删除或编辑条目。自动化数据管理和结构化数据分析效率更高。
非结构化数据没有预定义的属性，因此更难搜索和组织。通常，非结构化数据需要复杂的算法来预处理、操作和分析。
技术：结构化数据与非结构化数据
与结构化数据和非结构化数据搭配使用的技术类型取决于使用的数据存储类型。通常，结构化数据存储提供数据库内分析，而非结构化数据存储不提供此类分析。这是因为结构化数据由于其采用的格式而遵从已知和可重复的操作规则，而非结构化数据的格式更加多样化和复杂。
可采用多种技术分析这两种类型的数据。使用结构化查询语言（SQL）查询数据是结构化数据分析的根本性基础。可以应用其他技术和工具，例如数据可视化和建模、编程操作和机器学习（ML）。
对于非结构化数据，分析通常涉及更复杂的编程操作和机器学习。可以通过各种编程语言库和使用人工智能（AI）的专门设计工具访问这些分析。通常，非结构化数据需要预处理才能适合特定格式。
挑战：结构化数据与非结构化数据
与非结构化数据相比，通常可以非常轻松地使用结构化数据。这是因为计算机、数据结构和编程语言可以更轻松地理解结构化数据。相反，要理解和管理非结构化数据，计算机系统必须首先将其分解为可理解的数据。
结构化数据
在任何复杂的组织或团体中，当关系数据库中的关系数量显著增长时，结构化数据就变得难以管理。由于数据库和数据点之间的链接非常多，开发数据查询可能会变得非常复杂。其他挑战包括：
- 数据架构更改
- 使所有现实世界的关联数据符合结构化格式
- 集成多个不同的结构化数据来源
非结构化数据
非结构化数据通常会带来两大挑战：
- 存储，因为其数据规模通常大于结构化数据
- 分析，因为其不像分析结构化数据那样直观
尽管可以使用关键字搜索和模式匹配等技术进行一些分析，但机器学习通常与非结构化数据相关联，例如图像识别和情绪分析。
其他挑战可能包括：
- 预处理以提取结构化或半结构化数据
- 多格式处理
- 分析所需的处理能力
使用时机：结构化数据与非结构化数据
在行业、组织和应用程序中会广泛收集和使用结构化数据与非结构化数据。数字世界以两种形式的数据为基础运转，对这些数据进行分析并用于呈现答案、决策过程、预测、反思、生成式应用程序等。结构化数据通常用于定量数据，非结构化数据用于定性数据，但情况并非总是如此。
结构化数据
处理离散的数字数据时，结构化数据特别有用。此类数据的示例包括财务运营、销售和营销数字以及科学建模。如果需要包含多个简短条目文本、数字和枚举字段的记录，例如人力资源记录、库存清单和住房数据，也可以使用结构化数据。
非结构化数据
当记录为必要项目且数据不适合结构化数据格式时，就可使用非结构化数据。示例包括视频监控、公司文档和社交媒体帖子。如果以结构化格式存储数据效率不高，也可以使用非结构化数据，例如物联网（IoT）传感器数据、计算机系统日志和聊天记录。
半结构化数据
半结构化数据位于结构化数据和非结构化数据之间。例如，视频存储可能为每个文件关联结构化数据标签，如日期、位置和主题。多媒体文件上的元数据意味着它们本质上是半结构化数据。结构化数据和非结构化数据类型的混合使数据成为半结构化数据。使用半结构化数据代替原始非结构化数据可以更快速、更轻松地分析底层非结构化数据。
差异摘要：结构化数据与非结构化数据
| 结构化数据 |
非结构化数据 |
|
| 创新中心是什么？ |
适合预定义数据模型或架构的数据。 |
没有底层模型来辨别属性的数据。 |
| 基本示例 |
Excel 表。 |
视频文件的集合。 |
| 最适用于 |
离散、简短、非连续数字和文本值的关联集合。 |
属性更改或未知的关联数据、对象或文件集合。 |
| 存储类型 |
关系数据库、图形数据库、空间数据库、OLAP 多维数据集等。 |
文件系统、DAM 系统、CMS、版本控制系统等。 |
| 最大的优势 |
更易于组织、清理、搜索和分析。 |
可以分析无法轻松形成结构化数据的数据。 |
| 最严峻的挑战 |
所有数据均必须符合规定的数据模型。 |
可能很难分析。 |
| 主要分析技术 |
SQL 查询。 |
变化。 |
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