了解結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的差異

介紹

數(shù)據(jù)用途廣泛，有多種形式，并且可以通過多種方式進(jìn)行組織。一種常見的分類是結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有不同的存儲(chǔ)、處理和分析方法。了解這些差異有助于從任何數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的見解。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：主要區(qū)別

結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在許多方面都有所不同。兩者都使用不同的工具和方法來處理和分析信息。

下面是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的簡要比較表。

什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是以特定方式組織的任何類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)具有固定的格式，例如具有行和列的表格。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以支持類表結(jié)構(gòu)的各種格式存在。使用數(shù)據(jù)庫工具或電子表格可以輕松搜索、排序和分析數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一些常見示例包括：

• 關(guān)系數(shù)據(jù)庫是存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的最常見方式。列代表不同的字段，而每一行都是一條數(shù)據(jù)記錄。

• 電子表格以表格格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。列代表各個(gè)變量，而行則保存特定值。

• CSV（逗號(hào)分隔值）文件使用純文本格式在字段和行中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

• XML（可擴(kuò)展標(biāo)記語言）文件用于存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)，而標(biāo)簽和屬性定義數(shù)據(jù)元素。

• JSON（JavaScript 對(duì)象表示法）文件是一種使用鍵值對(duì)結(jié)構(gòu)的輕量級(jí)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)交換格式。

注意：JSON 和 XML 是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種形式。這兩種格式?jīng)]有類似表格的結(jié)構(gòu)，但包括標(biāo)簽、標(biāo)記和用于分隔元素的層次結(jié)構(gòu)。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)示例

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)很容易建模為表格格式。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例包括：

• 人物信息。包含有關(guān)人員的任何信息的數(shù)據(jù)庫都使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，名字和姓氏、身份證號(hào)碼、出生日期、電子郵件地址和電話號(hào)碼。

• 產(chǎn)品數(shù)據(jù)。產(chǎn)品列表很容易轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。字段包括產(chǎn)品名稱、庫存數(shù)量、價(jià)格和圖像鏈接。

• 地理信息。使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以輕松表示地點(diǎn)列表。不同的數(shù)據(jù)類型包括城市名稱、國家/地區(qū)名稱、人口、緯度和經(jīng)度。

• 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。任何形式的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)都具有結(jié)構(gòu)化形式。示例包括信用卡信息或股票市場(chǎng)價(jià)格。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)側(cè)重于以可用且易于理解的格式組織數(shù)據(jù)。嚴(yán)格的結(jié)構(gòu)也有一些缺點(diǎn)。

以下是使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的所有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)的列表。

優(yōu)點(diǎn)

• 一致的數(shù)據(jù)質(zhì)量。組織數(shù)據(jù)的統(tǒng)一方法可確保一致性。因此，信息準(zhǔn)確且錯(cuò)誤最少。

• 分析起來簡單。結(jié)構(gòu)化方法使數(shù)據(jù)易于查詢和分析。更快的分析提供了寶貴的見解并有助于決策過程。

• 易于集成。簡單的設(shè)計(jì)使得結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以在不同的系統(tǒng)中輕松實(shí)現(xiàn)。合并信息可以實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)和部門的數(shù)據(jù)共享。

• 結(jié)構(gòu)一致。一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法使系統(tǒng)易于使用。已知的格式簡化了不同團(tuán)隊(duì)之間的溝通。

缺點(diǎn)

• 剛性制度。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不靈活。修改結(jié)構(gòu)并對(duì)系統(tǒng)應(yīng)用更改是很復(fù)雜的。

• 上下文有限。以結(jié)構(gòu)化格式組織數(shù)據(jù)會(huì)限制數(shù)據(jù)類型范圍。數(shù)據(jù)的可變性提供了更廣泛的概述和更好的見解。

• 很難設(shè)計(jì)。隨著復(fù)雜性的增加，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得更難組織。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)修改和更改很敏感。系統(tǒng)建模需要專門的設(shè)計(jì)方法和專家。

• 昂貴的。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要投資。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、存儲(chǔ)管理和維護(hù)專家的成本都很高。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工具

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工具有助于創(chuàng)建、操作和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。有多種工具專門用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。以下是一些示例：

• Microsoft Excel、Google Sheets 和 LibreOffice Calc。他們?cè)谔幚斫Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)使用類似的方法。這些工具使用電子表格來創(chuàng)建、操作數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為各種格式。

• SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）。MySQL和類似RDBMS的編程語言。該語言查詢和管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

• 阿帕奇 Hadoop。適用于結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)框架。

• 阿帕奇火花。使用數(shù)據(jù)幀實(shí)現(xiàn)大規(guī)模處理、數(shù)據(jù)流和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析。

什么是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是不遵循固定結(jié)構(gòu)格式的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型是無模式的，無法使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法。

數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、日期、數(shù)字）中的所有數(shù)據(jù)格式，以及更復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如視頻、音頻和文檔。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一些示例是：

• 文檔，例如 Word 文檔、PDF 和其他基于文本的信息。

• JPEG 和 PNG 等格式的圖像。

• 各種格式的音頻數(shù)據(jù)，例如 WAV 或 MP3。

• MP4、AVI 和其他格式的視頻文件。

• 來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中傳感器的傳感器數(shù)據(jù)流。例如，來自智能手表和各種其他設(shè)備和傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

• 來自 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平臺(tái)的社交媒體帖子。

• 包含許多字段以及各種數(shù)據(jù)類型和附件的電子郵件。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)示例

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存在于各種應(yīng)用程序和環(huán)境中。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一些示例包括：

• 通訊記錄。聊天記錄、消息、聊天機(jī)器人和會(huì)議平臺(tái)數(shù)據(jù)。這包括文本、圖像、視頻、音頻和文檔。從銷售和營銷的角度來看，通信數(shù)據(jù)非常有用。

• 醫(yī)療數(shù)據(jù)。醫(yī)療記錄包含機(jī)器生成的數(shù)據(jù)和人工輸入的數(shù)據(jù)。醫(yī)療設(shè)備的記錄包括圖像和傳感器數(shù)據(jù)。醫(yī)務(wù)人員的信息有文件形式。兩者都包含從醫(yī)學(xué)角度來看有用的數(shù)據(jù)。

• 安全系統(tǒng)。監(jiān)控記錄包含非結(jié)構(gòu)化視頻和音頻數(shù)據(jù)的混合。其他一些示例包括閉路電視錄像或 911 通話記錄。

• 社交媒體數(shù)據(jù)。社交媒體帖子具有非結(jié)構(gòu)化形式?；旌细袷綌?shù)據(jù)（文本、多媒體和用戶信息）包含有價(jià)值的見解。數(shù)據(jù)來自特定于平臺(tái)的API。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

由于數(shù)據(jù)類型的多樣性，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了豐富的信息。數(shù)據(jù)由于其復(fù)雜性而難以管理和處理。

以下列出了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的所有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

優(yōu)點(diǎn)

• 格式多樣。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含具有有價(jià)值的上下文見解的信息。這種多樣性是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所不具備的。

• 體積大。大多數(shù)信息具有非結(jié)構(gòu)化格式。大數(shù)據(jù)量為分析師提供了對(duì)某個(gè)主題的全面概述。

• 實(shí)時(shí)可用性。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常是實(shí)時(shí)生成的。當(dāng)前信息可以更快地洞察問題和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

• 靈活的。數(shù)據(jù)不符合架構(gòu)或格式，這使得它能夠適應(yīng)變化。

缺點(diǎn)

• 不一致。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的質(zhì)量和格式各不相同。由于沒有一致的標(biāo)準(zhǔn)，合并來自多個(gè)來源的數(shù)據(jù)變得很困難。

• 難以加工。這些數(shù)據(jù)需要專門的技能來使用和解釋。專用工具和專業(yè)知識(shí)很難建立。

• 無結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)很難集成到現(xiàn)有的工作流程中。缺乏結(jié)構(gòu)使得信息很難與不同的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來。

• 安全。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常包含機(jī)密信息。處理此類數(shù)據(jù)需要格外小心，以避免數(shù)據(jù)泄露。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工具

有多種工具可用于處理和分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些工具有助于從各種數(shù)據(jù)格式中提取信息。突出顯示處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具的最簡單方法是根據(jù)它們處理的數(shù)據(jù)類型。一些有用的工具包括：

• 自然語言處理（NLP）。使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)從以人類語言編寫的數(shù)據(jù)中提取信息。處理語言從任何文本數(shù)據(jù)中提取含義。自然語言格式包括聊天、社交媒體帖子和客戶評(píng)論。示例工具包括 NLTK 和 GPT-3。

• 數(shù)字圖像處理。計(jì)算機(jī)視覺工具處理視覺數(shù)據(jù)（圖像和視頻）。任務(wù)包括對(duì)象識(shí)別、人臉檢測(cè)和圖像分割。執(zhí)行此類任務(wù)的一些工具包括OpenCV、TensorFlow 和Keras。

• 音頻分析。音頻工具使用信號(hào)處理和過濾來分析音頻數(shù)據(jù)，例如語音或音樂。自動(dòng)轉(zhuǎn)錄和語音識(shí)別是音頻分析任務(wù)的一些示例。一些工具包括 IBM Watson 文本轉(zhuǎn)語音和 Google Cloud Speech-to-Text。

• 查詢和索引。索引工具允許組織和搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些工具有助于提供半結(jié)構(gòu)化接口來查詢數(shù)據(jù)。示例包括Elasticsearch、Apache Solr 和 Apache Lucene。

• 可視化。數(shù)據(jù)可視化工具有助于創(chuàng)建儀表板并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式。一些示例軟件包括 Kibana、Tableau 和 PowerBI。