结构化数据与非结构化数据的区别

本文对于关注大数据（Big Data）的读者来说将非常重要。在本文中，我们将讨论大数据的两个主要类型：结构化数据、非结构化数据，以及它们之间的区别。

希望本文能为您提供信息，并充分了解结构化数据、非结构化数据及其比较。我们将努力使文章易于阅读和理解。因此，事不宜迟，让我们开始我们的主题。

在讨论大数据类型之前，让我们先简要描述一下数据（Data）和大数据（Big Data）。

什么是数据？

总的来说，数据是为了某个目的而收集和翻译的独立信息。数据可以以不同的形式存在，例如存储在电子内存中的比特和字节，纸上的数字或文本，或者存储在人脑中的事实。

什么是大数据？

大数据被定义为规模非常大的数据。通常，我们处理的是 MB（Word文档、Excel）或最大 GB（电影、代码）大小的数据，而达到 PB（Petabytes），即 10^15 字节大小的数据，则称为大数据。据称，今天几乎 90% 的数据是在过去 3 年中生成的。大数据源包括电信公司、气象站、电子商务网站、股票市场等等。

大数据可以结构化、非结构化和半结构化，这些数据正从不同来源收集。

现在，让我们来讨论结构化数据和非结构化数据。

结构化数据

那些直观、事实性强且高度组织化的数据被称为结构化数据。它在本质上是定量的，也就是说，它与数量有关，意味着它包含可衡量的数值，如数字、日期和时间。

结构化数据易于搜索和分析。结构化数据以预定义的格式存在。由具有行和列的表组成的关​​系型数据库是结构化数据的一个很好的例子。结构化数据通常存在于 Excel 文件和 Google Docs 电子表格等表格中。SQL（结构化查询语言）编程语言用于管理结构化数据。SQL 由 IBM 在 20 世纪 70 年代开发，主要用于处理关系型数据库和数据仓库。

结构化数据高度组织化，并且机器语言易于理解。关系型数据库与结构化数据的常见应用包括销售交易、航空预订系统、库存控制等。

非结构化数据

所有非结构化文件、日志文件、音频文件和图像文件都包含在非结构化数据中。一些组织拥有大量数据，但由于数据是原始的，他们不知道如何从中提取数据价值。

非结构化数据是指缺乏任何预定义模型或格式的数据。它需要大量的存储空间，并且难以维护安全性。它不能以数据模型或模式表示。因此，管理、分析或搜索非结构化数据非常困难。它以各种不同的格式存在，如文本、图像、音频和视频文件等。它在本质上是定性的，有时存储在非关系型数据库或 NO-SQL 中。

它不存储在关系型数据库中，因此计算机和人类都难以解释。非结构化数据的局限性包括需要数据科学专家和专门的工具来操作数据。

非结构化数据的数量远远超过结构化或半结构化数据。人为生成的数据包括文本文件、电子邮件、社交媒体、媒体、移动数据、业务应用程序等。机器生成的数据包括卫星图像、科学数据、传感器数据、数字监控等。

结构化数据与非结构化数据

让我们来看一下结构化数据和非结构化数据之间的比较图。在这里，我们根据一些特征对这两个术语之间的差异进行制表。