结构化数据与非结构化数据的定义
对数据进行分类以便进行存储、分析和业务决策，有两种方式：结构化和非结构化。结构化和非结构化之间的区别是：是否针对数据使用和分析的目的，对信息进行组织。
结构化数据通常由明确定义的信息（如硬文本和数字）组成，这些信息可以通过高度组织化的表格或数据库，轻松进行搜索、维护或跟踪。与此同时，非结构化数据具有多种文件或媒体格式，在本质上并没有进行严格的分组或分类。
但是结构化和非结构化数据之间的差异远不止信息的整理方式。为了进行分析，每种数据类型都需要具备不同知识和技能的数据专业人员，并由其部署一系列不同的技术工具和分析方法。
与非结构化数据相比，组织更倾向于使用结构化数据。在组织采集的所有数据中，约有 43% 未被利用，这代表了非结构化数据蕴含的巨大未开发价值。这两种数据类型都非常宝贵，只要组织了解它们的区别以及使用它们所需的功能，就能加以利用。
什么是非结构化数据？
非结构化数据是以原始格式保存的信息。它们通常位于或靠近收集信息的原始位置，或者位于数据湖中，即相对无差别的数据池。因为它代表了收集到的所有类型的原始数据，即使是尚未编目或分析的原始数据，都蕴含巨大的潜在价值。因此需要部署高容量数据存储系统的强大数据中心和云架构。
非结构化数据是硬盘密集型的，需要以经济高效的方式，保留大量非结构化数据，来发掘更大价值的需求。这导致对于以硬盘为中心的大容量存储系统的需求远胜以往任何时期。随着 HDD 技术的进步，硬盘不断强化其显著的总体拥有成本优势，使更高容量变为可能。由于需要在数据源附近访问非结构化数据，并视情况将其移动到各类私有和公有云数据中心以用于不同目的，这也推动了从封闭、专有和孤立 IT 架构向开放、可组合、混合架构的转变。在这一架构中，数据可在分布式企业中自由、高效地移动。
非结构化信息也称为定性数据，这意味着它只是观察或记录的信息。例如，工厂中的物联网 (IoT) 传感器可能会收集有关设备持续性能的数据。然后将信息发送到服务器以非结构化格式存储，例如 PDF 和视频文件。
非结构化数据的其他示例包括卫星照片、天气报告、医院中患者的生物信号数据，以及尚未以计划性的方式标记或编目的数码相机图像。其共同点是数据只是进行被动收集和传输，没有任何预定义的组织格式。当将非结构化数据作为海量数据集的一部分进行审查和理解时，它有助于发现更大的趋势和构建预测模型；但如果出于业务分析目的，此类数据难以进行搜索和分析。
什么是结构化数据？
结构化数据是组织化的定量数据（最常见的是数字或基于文本的数据），它们以某种标准格式，存在于文件或记录的固定字段中。电子表格或关系数据库中存储的信息是结构化数据的常见示例。在查找特定的数据片段或信息组时，这种组织结构使查询数据变得非常轻松。
例如，农场上的农业传感器可能会收集原始天气数据，以确定何时应该给作物浇水以及需要浇多少水。为了使数据结构化，需要对其进行分类和格式化。这种结构化格式的数据可能看起来像一个表格，其中包含标题为“时间”、“温度”和“湿度”的列。这一结构便于搜索、排序和分析。
结构化数据对比非结构化数据
结构化和非结构化数据之间的主要区别在于格式。非结构化数据以其原生格式存储，例如 PDF、视频或传感器输出。结构化数据以预定义的形式严格呈现，或是使用带有描述性内容的预定义意义符的标准化格式，以便轻松放入表格、电子表格或关系数据库中。
非结构化数据通常存放在所谓的数据湖中，其本质是一个以各种格式存储原始数据的存储库。结构化数据保留在数据仓库中，只接受以预定义规范进行格式化的数据。数据湖就像一个水库，可以存储非结构化数据，也可以存储结构化数据；而数据仓库只存放有组织化和格式化的结构化数据。
无论数据存放在数据湖还是存储库中，信息都以某种形式存储在数据库中。主要区别在于结构化数据存储在关系数据库中，使用结构化查询语言 (SQL)、PostgreSQL 或 MongoDB 等组织化格式，存储在行和列中。这些格式使用户或机器更容易搜索、排序和使用结构化数据。相比之下，非结构化数据存储在非关系型数据库中，例如 NoSQL。
这两种类型的数据在分析方式以及使用和操作它们所需的工具和人员方面也有所不同。非结构化数据通常使用数据堆叠和数据挖掘等技术进行分析，这些技术开发用于处理元数据并得出更常规的结论。对于结构化数据，可以使用更多数学形式的分析技术，例如数据分类、聚类和回归分析。在工具和技术方面，结构化数据有利于管理和分析工具的使用。用于管理结构化数据的工具示例包括：
- 关系数据库管理系统 (RDBMS)
- 客户关系管理 (CRM)
- 在线分析处理 (OLAP)
- 线上交易处理 (OLTP)
通常将可以处理以多种格式的大型数据集软件用于管理和分析非结构化数据。用于管理非结构化数据的工具示例包括：
- NoSQL 数据库管理系统 (DBMS)
- 基于人工智能的数据分析工具
- 数据可视化工具
非结构化数据通常需要由训练有素的专家进行管理，并使用比结构化数据软件工具更先进、具备人工智能和预测建模能力的软件工具。机器学习是用于分析非结构化数据的策略之一。
由于结构化数据进行了排序和组织，用于处理这些数据集的软件工具对于非专业业务用户来说也更容易使用。例如，数据的输入、搜索、查询和操作通常可通过高度精简的用户界面以自助方式完成。
用例
如何使用非结构化数据的一个例子是将来自物联网设备的传感器数据用于预测建模。例如，农场中的传感器不断收集和传播有关气候、作物健康和农业设备功能的数据。然后，人工智能工具可以分析数据并构建预测模型，以实现更好的管理和决策。随着时间的推移，具有机器学习功能的人工智能可以从这些模式中学习，在每次后续分析中生成更准确的模型。
可以通过分析有关天气和作物生长模式的非结构化数据，以预测未来自动化设备应提供多少水分或养分。然后，人工智能软件可进行自动化分析并构建一个预测模型，以便为未来更好的农场管理提供信息。这种分析基于人工智能在筛选多种格式的非结构化数据时识别出的模式，例如从传感器收集的作物生长和土壤养分模式。
结构化数据用于涉及定量分析的场景。物流和库存管理是结构化数据有助于提高效率和决策制定的领域。仓库库存通常以结构化数据的形式存放，即使用关系数据库中的列和行。然后，这些数据可以与库存管理或业务分析系统交互，并为业务和数据科学用户提供见解。用户及其软件工具可以对特定产品线的盈利能力，以及与采购和运输相关的成本等指标进行硬性评估。然后，公司就可以根据可量化的输出进行决策。
今天，这两类数据有着截然不同的用途。非结构化数据是指收集信息的设备或软件的原始输出，这些信息以原始格式移动到数据湖中。结构化数据以数字或文本格式进行组织，并且可以通过预定义的参数，进行编目、组织、重组和分析。随着人工智能和机器学习的不断发展，能够挖掘、分析、学习和即时使用非结构化数据的新功能即将出现。
