結構化數據與非結構化數據：差異

讓我們討論結構化數據與非結構化數據之間的區別。 所有數據都沒有統一的標準。 一小部分數據是結構化的，而絕大多數是非結構化的。 不同的數據庫用於存儲結構化和非結構化數據，因為它們的收集、分析和擴展方式不同。

大數據是結構化和非結構化數據的總稱。 儘管各種數據都可以為您提供深刻的見解，但必須知道要收集哪些數據以及何時以及查看哪些數據以獲得所需的知識和理解。

這篇文章將探討這兩種類型，以幫助您充分利用數據。 首先，讓我們看一下結構化數據。

什麼是結構化數據？

結構化數據是指經過格式化以滿足預定結構的數據。 它使用更簡單，其結構使搜索更快。 關係數據庫是結構化數據的最佳例證。 結構化數據的來源有很多，其中一些包括下面列出的：

• 使用 SQL 的數據庫
• Microsoft Excel 等電子表格程序
• Web 服務器和網絡日誌
• 醫療設備
• 標籤或傳感器，如 RFID 或 GPS
• 在線表格
• OLTP 系統，或在線事務處理

結構化數據的優缺點

需要考慮使用結構化數據的優點和缺點。 讓我們討論一些優點和缺點：

優點

• 結構化數據比非結構化數據更易於管理並且需要更少的處理，因此更易於維護。
• 獨特且組織良好的結構化數據設計使 ML 算法可以直接使用。
• 使用結構化數據不需要深入了解數據類型及其工作方式。 如果用戶了解數據的主題，他們可以輕鬆訪問和分析它。
• 更多技術支持結構化數據，使消費、管理和分析變得更容易。
• 結構化數據有助於搜索引擎識別和理解網站的內容。

缺點

• 由於結構化數據具有固定格式，因此可用於預期目的。 這種組織結構限制了多樣性和用例。
• 數據倉庫旨在減少存儲空間。 但是，它們很難調整，並且缺乏對新應用程序的可擴展性和適應性。

什麼是非結構化數據？

非結構化數據無法使用傳統的數據工具和方法進行處理或評估。 非結構化數據最適合使用非關係 (NoSQL) 數據庫，因為它缺乏預先確定的數據模型。 管理非結構化數據的另一種方法是以原始形式將其存儲在數據存儲中。

非結構化數據包括各種格式和來源，例如文檔、網頁、對話、視頻、照片、反饋響應等等。 非結構化數據具有以下許多特徵：

• 數據缺乏明確定義的結構。
• 由於沒有明顯的結構，因此計算機程序使用起來具有挑戰性。
• 數據庫中使用的行和列不能用於存儲數據。
• 數據沒有組織，與模型無關。
• 數據沒有固定的結構或順序。

非結構化數據的優缺點

在使用非結構化數據時，必須同時考慮其優點和缺點。 讓我們討論一下這種數據類型的一些優缺點：

優點

• 非結構化數據在需要之前保持未定義。 它的多功能性提升了數據庫中的文件格式，擴大了數據池，並允許數據科學家只准備和評估所需的數據。
• 數據可以快速且不費力地獲得，因為無需事先指定。
• 以即用即付定價實現海量存儲，提高成本效率並促進擴展。

缺點

• 由於其未定義/非格式化的性質，非結構化數據需要數據科學專業知識。 這有助於數據分析師，但會疏遠不了解特定數據問題或如何使用其數據的業務客戶。
• 非結構化數據需要專門的工具來處理，這縮小了數據經理可用的產品選項範圍。

結構化數據與非結構化數據之間的差異

在處理任何數據類型時，應考慮結構化和非結構化數據之間的幾個關鍵區別。 讓我們來看看一些主要的差異領域：

結論

無論您是經驗豐富的數據專家還是新手企業主，都沒有關係； 能夠處理所有不同類型的數據對於您的成功至關重要。 您將能夠進行最佳數據管理，如果您使用結構化與非結構化數據的可能性，這最終將有利於您的目標。

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