技术20期：结构化数据与非结构化数据：有什么区别？

查看结构化和非结构化数据、它们的主要区别以及哪种形式最能满足您的业务需求。

并非所有数据都是平等的。有些数据是结构化的，但大部分是非结构化的。结构化和非结构化数据以不同的方式获取、收集和扩展，并且每一种都驻留在不同类型的数据库中。

在本文中，我们将深入探讨这两种类型，以便您充分利用数据。

什么是结构化数据？

结构化数据（通常归类为定量数据）高度组织化并且易于通过机器学习算法破译。由 IBM 于 1974 年开发的结构化查询语言 (SQL) 是用于管理结构化数据的编程语言。通过使用关系 (SQL) 数据库，业务用户可以快速输入、搜索和操作结构化数据。

结构化数据的优缺点

结构化数据的示例包括日期、姓名、地址、信用卡号等。它们的好处与易用性和访问性有关，而责任则围绕数据的不灵活性：

优点

机器学习 (ML) 算法易于使用：结构化数据的特定且有组织的架构简化了 ML 数据的操作和查询。
业务用户易于使用：结构化数据不需要深入了解不同类型的数据及其运作方式。通过对与数据相关的主题有基本的了解，用户可以轻松访问和解释数据。
更多工具可访问：由于结构化数据早于非结构化数据，因此有更多工具可用于使用和分析结构化数据。

缺点

使用受限：具有预定义结构的数据只能用于其预期目的，这限制了其灵活性和可用性。
有限的存储选项：结构化数据通常存储在具有严格模式的数据存储系统中（例如，“数据仓库”）。因此，数据需求的变化需要更新所有结构化数据，这会导致大量的时间和资源消耗。

结构化数据工具

OLAP：从统一的集中式数据存储执行高速、多维数据分析。
SQLite：实现了一个自包含的、无服务器的、零配置的事务关系数据库引擎。
MySQL：将数据嵌入到大规模部署的软件中，尤其是关键任务、重负载生产系统。
PostgreSQL：支持 SQL 和 JSON 查询以及高级编程语言（C/C+、Java、 Python等）。

结构化数据的用例

客户关系管理 (CRM)： CRM 软件通过分析工具运行结构化数据，以创建揭示客户行为模式和趋势的数据集。
在线预订：酒店和机票预订数据（例如，日期、价格、目的地等）符合指示预定义数据模型的“行和列”格式。
会计：会计师事务所或部门使用结构化数据来处理和记录财务交易。

什么是非结构化数据？

非结构化数据，通常归类为定性数据，无法通过传统的数据工具和方法进行处理和分析。由于非结构化数据没有预定义的数据模型，因此最好在非关系 (NoSQL) 数据库中进行管理。管理非结构化数据的另一种方法是使用数据湖以原始形式保存它。

非结构化数据的重要性正在迅速增加。最近的预测表明，非结构化数据占所有企业数据的 80% 以上，而 95% 的企业优先考虑非结构化数据管理。

非结构化数据的优缺点

非结构化数据的示例包括文本、移动活动、社交媒体帖子、物联网 (IoT) 传感器数据等。它们的优势在于格式、速度和存储方面的优势，而责任则围绕专业知识和可用资源：

优点

本机格式：以本机格式存储的非结构化数据在需要之前保持未定义。它的适应性增加了数据库中的文件格式，从而扩大了数据池，并使数据科学家能够只准备和分析他们需要的数据。
快速积累率：由于不需要预先定义数据，可以快速轻松地收集数据。
数据湖存储：允许海量存储和按使用付费定价，从而降低成本并简化可扩展性。

缺点

需要专业知识：由于其未定义/非格式化的性质，需要数据科学专业知识来准备和分析非结构化数据。这对数据分析师有利，但会疏远可能不完全了解专业数据主题或如何利用其数据的非专业业务用户。
专用工具：需要专用工具来处理非结构化数据，这限制了数据管理者的产品选择。

非结构化数据工具

MongoDB：使用灵活的文档来处理跨平台应用程序和服务的数据。
DynamoDB：通过内置的安全性、内存缓存以及备份和恢复，在任何规模上提供个位数毫秒的性能。
Hadoop：使用简单的编程模型和无格式要求提供大型数据集的分布式处理。
Azure：支持敏捷云计算，通过 Microsoft 的数据中心创建和管理应用程序。

非结构化数据的用例

数据挖掘：使企业能够使用非结构化数据来识别消费者行为、产品情绪和购买模式，以更好地适应他们的客户群。
预测性数据分析：提前提醒企业重要活动，以便他们能够正确计划并相应地调整以适应重大的市场变化。
聊天机器人：执行文本分析以将客户问题路由到适当的答案来源。

结构化数据和非结构化数据之间的主要区别是什么？

虽然结构化（定量）数据提供了客户的“鸟瞰图”，但非结构化（定性）数据提供了对客户行为和意图的更深入了解。让我们探讨一些关键的差异领域及其影响：

来源：结构化数据来源于 GPS 传感器、在线表格、网络日志、Web 服务器日志、OLTP 系统等，而非结构化数据源包括电子邮件、文字处理文档、PDF 文件等。
形式：结构化数据由数字和数值组成，而非结构化数据由传感器、文本文件、音频和视频文件等组成。
模型：结构化数据具有预定义的数据模型，并在放入数据存储之前被格式化为一组数据结构（例如，写入时模式），而非结构化数据以其本机格式存储并且在使用之前不会被处理（例如，读取模式）。
存储：结构化数据以需要较少存储空间的表格格式（例如，Excel 表或 SQL 数据库）存储。它可以存储在数据仓库中，这使其具有高度可扩展性。另一方面，非结构化数据存储为需要更多空间的媒体文件或 NoSQL 数据库。它可以存储在数据湖中，这使得它难以扩展。
用途：结构化数据用于机器学习 (ML) 并驱动其算法，而非结构化数据用于自然语言处理(NLP) 和文本挖掘。

什么是半结构化数据？

半结构化数据（例如 JSON、CSV、XML）是结构化和非结构化数据之间的“桥梁”。它没有预定义的数据模型，比结构化数据更复杂，但比非结构化数据更容易存储。

半结构化数据使用“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缩放为记录和预设字段。元数据最终使半结构化数据能够比非结构化数据更好地编目、搜索和分析。

元数据使用示例：在线文章显示标题、片段、特色图像、图像替代文本、slug 等，这有助于将一个 Web 内容与类似内容区分开来。
半结构化数据与结构化数据的示例：包含客户数据的制表符分隔文件与包含 CRM 表的数据库。
半结构化数据与非结构化数据的示例：制表符分隔的文件与来自客户 Instagram 的评论列表。