结构化与非结构化数据的区别

       在结构化数据分析的难度和非结构化数据分析难度之间的关系也变得越来越紧张。结构性数据分析是一个成熟的过程和技术。无结构化数据分析是一个新兴行业，有许多新的研究和开发投资，但还不够成熟。接下来小编为大家介绍介绍结构化与非结构化数据的区别。

结构化与非结构化数据的区别

什么是非结构化数据

       非结构化数据本质上是结构化数据之外的一切数据。它不符合任何预定义的模型，因此它存储在非关系数据库中，并使用NoSQL进行查询。它可能是文本的或非文本的，也可能是人为的或机器生成的。简单的说，非结构化数据就是字段可变的的数据。

       非结构化数据不是那么容易组织或格式化的。收集，处理和分析非结构化数据也是一项重大挑战。这产生了一些问题，因为非结构化数据构成了网络上绝大多数可用数据，并且它每年都在增长。随着更多信息在网络上可用，并且大部分信息都是非结构化的，找到使用它的方法已成为许多企业的重要战略。更传统的数据分析工具和方法还不足以完成工作。

结构化数据与非结构化数据：有何区别

       从上文的解释中，结构化和非结构化数据之间的差异逐渐变得清晰。除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。

       并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。

      由于存储成本的降低，以及新兴技术的发展，工业界越来越重视非结构化数据。例如物联网.工业4.0，视频直播产生了更多的非结构化数据，而人工智能.机器学习.语义分析.图像识别等技术方向需要大量非结构化数据来处理。以上就是结构化与非结构化数据的区别的全部内容了，希望能帮到大家。