结构化数据与非结构化数据：有什么区别？

“结构化”和“非结构化”是用于分类数据的术语，其分类依据是数据格式及其是否遵循模式规则。

结构化数据具有固定模式，可以整齐地排列成行和列，如姓名和电话号码。非结构化数据则没有固定模式且格式更为复杂，例如音频文件和网页。

以下是结构化数据和非结构化数据之间的主要差异领域：

• 格式：结构化数据具有严格的预定义数据模型。非结构化数据没有预定义的格式。
  
  
• 存储：结构化数据存储系统具有严格的架构，例如关系数据库或数据仓库中的架构。非结构化数据通常以其原始格式存储在非关系数据库或数据湖中。
  
  
• 用例：组织可以在人工智能 (AI) 和分析用例中使用结构化数据和非结构化数据。结构化数据通常用于机器学习 (ML) 并驱动 ML 算法。非结构化数据则常用于自然语言处理 (NLP)，是生成式 AI (gen AI) 模型丰富多样的数据源。
  
  
• 复杂性：对于使用传统工具的一般业务用户来说，结构化数据更易于操作和分析。非结构化数据可能更加复杂，需要专门的技能和工具进行解析和分析。

继续阅读，全面了解结构化和非结构化数据的定义、用例及其优势。

结构化数据以清晰的预定义格式进行组织。结构化数据的标准化特性使其很容易被数据分析工具、机器学习算法和人类用户破译。

结构化数据可以包括定量数据（例如价格或收入数字）和定性数据（例如日期、姓名、地址和信用卡卡号）。

例如，以行和列形式组织的公司名称、费用值和报告期的财务报告被视为结构化数据。

结构化数据通常以表格格式存储，例如 Excel 电子表格和关系数据库（或 SQL 数据库）。用户可以使用结构化查询语言 (SQL) 在关系数据库管理系统 (RDBMS) 中有效地输入、搜索和操作结构化数据。

结构化查询语言由 IBM 于 1974 年开发，是用于管理结构化数据的编程语言。

结构化数据的用例包括：

• AI 模型训练
• 客户关系管理 (CRM)
• 商业智能 (BI)
• 库存管理
• 搜索引擎优化 (SEO) 富片段

结构化数据的优势与其易用性和易访问性息息相关：

• 与机器学习配合默契：机器学习既能处理结构化数据，也能处理非结构化数据。不过，基于其特定且有组织的架构，ML 应用程序可以更轻松地分析结构化数据并从中获取洞察分析。
  
  
• 可访问且易于使用：了解结构化数据不需要深入的数据科学知识。由于其标准格式和高度组织性，大多数用户都发现结构化数据易于访问和解读。
  
  
• 丰富的工具：结构化数据先于非结构化数据出现，因此有更多的应用程序和工具可供使用和数据分析。例如，联机分析处理 (OLAP)、SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 等。

结构化数据所面临的挑战主要在于数据的不灵活性：

• 用途有限：结构化数据拥有一个预定义的数据模型，只能用于预期目的，这限制了其灵活性和可用性。要挖掘更多的洞察分析，就要修改或增加数据。
  
  
• 有限的存储选项：结构化数据存储库通常具有严格的架构，例如关系数据库或数据仓库中的架构。更改数据要求需要更新所有结构化数据，这需要大量时间和资源。

非结构化数据没有预定义的格式。非结构化数据集通常很大（包含 TB 或 PB 级数据），占所有企业生成数据的 90%。

之所以存在如此海量数据，是因为大数据的出现，即来自互联网和其他互联技术的庞大而复杂的数据集。¹

非结构化数据可以包含文本和非文本数据以及定性（社交媒体评论）和定量（嵌入文本中的数字）数据。

来自文本数据源的非结构化数据示例如下：

• 电子邮件
• 文本文档
• 社交媒体帖子
• 通话记录
• 消息文本文件，例如来自 Microsoft Teams 或 Slack 的文件

非文本类非结构化数据的示例如下：

• 图像文件（JPEG、GIF 和 PNG）
• 多媒体文件
• 视频文件
• 移动设备活动
• 来自物联网 (IoT) 设备的传感器数据

由于非结构化数据没有预定义数据模型，因此不易通过传统的数据工具和方法进行处理和分析。

最好在非关系数据库或 NoSQL 数据库或者数据湖中对其进行管理，这些数据库专为处理任意格式的海量原始数据而设计。

机器学习、高级分析和自然语言处理 (NLP) 通常用于提取非结构化数据中有价值的洞察分析。

其用例包括：

• 检索增强生成 (RAG)
• 生成式 AI (gen AI)
• 客户行为和情绪分析
• 数据挖掘
• 预测性数据分析
• 聊天机器人文本分析

非结构化数据的优点包括数据格式、速度和存储方面的优势：

• 灵活性：非结构化数据以其原始格式存储，并且在需要之前保持未定义状态。这种文件格式的灵活性拓宽了可用数据池，使数据科学家能够将数据用于多个用例。
  
  
• 积累速度快：对于大多数组织来说，此类数据的增长速度是结构化数据的 3 倍。由于无需预定义非结构化数据，因此可以快速轻松地收集这些数据，这有助于生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 的微调。²
  
  
• 易于存储且成本低廉：非结构化数据比结构化数据拥有更多的存储选项。例如，文件系统或数据湖允许海量存储和采用按使用付费定价，从而降低成本并简化可扩展性。

非结构化数据中心面临的挑战在于专业知识和可用资源：

• 需要专业知识：由于其未定义或未格式化的性质，需要数据科学专业知识来准备和分析非结构化数据。如此一来，可能会疏远那些可能不完全了解专业数据主题或分析的业务用户。
  
  
• 专业工具：Excel 等传统工具不足以操作非结构化数据，并且数据管理者所能选择的产品十分有限。一些用于管理非结构化数据的工具包括：MongoDB、DynamoDB、Hadoop 和 Azure。

• 数据清理：非结构化数据的数量庞大且数据结构不统一，因此可能导致不一致、不准确和数据质量问题。处理数据之前可能需要进行数据清理。

AI 可以快速处理大量数据。对于希望将大量非结构化数据转化为切实可行的洞察分析的组织来说，这是一项关键能力。

借助机器学习和自然语言处理 (NLP)，AI 算法可以筛选非结构化数据以寻找模式并执行实时预测或提出建议。

然后，组织可以将这些分析模型整合到现有仪表板或应用程序编程接口 (API) 中，以自动执行决策流程。

半结构化数据集是结构化数据与非结构化数据之间的“桥梁”。它对于网络抓取和数据整合大有帮助。

半结构化数据没有预定义的数据模型。但是，它使用元数据（例如标签和语义标记）来识别特定的数据特征，并将数据扩展为记录和预设字段。

与非结构化数据相比，元数据最终能够使半结构化数据更好地进行分类、搜索和分析。

半结构化数据的示例包括 JavaScript 对象表示法 (JSON)、逗号分隔值 (CSV) 和可扩展标记语言 (XML) 文件。

更常见的例子是电子邮件：其部分数据段（如标题和主题行）采用标准化格式，但段内内容仍属非结构化数据。