说到数据，文件可以有多种不同的形式。数据主要分为两种类型：结构化数据和非结构化数据。每种数据的来源和收集方式都不同，存储在不同类型的数据库中，因此它们之间的差异对于数据专业人员来说非常重要。
但是，它们之间究竟有何不同？为什么你会选择使用其中一种而不是另一种呢？
在本文中，您将了解这些问题的答案以及更多内容，包括它们在现实世界中的用途、您将使用哪些工具来管理它们以及哪些职业每天都在使用它们。让我们深入探讨一下。
结构化数据与非结构化数据
主要区别在于结构化数据是定义好的、可搜索的。这包括日期、电话号码和产品 SKU 等数据。非结构化数据是其他所有数据，它们更难分类或搜索，例如照片、视频、播客、社交媒体帖子和电子邮件。世界上大多数数据都是非结构化数据。
| 结构化数据 | 非结构化数据 | |
|---|---|---|
| 主要特征 | 可搜索 通常为文本格式 定量 | 难以搜索 数据格式繁多 定性 |
| 贮存 | 关系数据库 数据仓库 | 数据湖 非关系型数据库 数据仓库 NoSQL 数据库 应用程序 |
| 用于 | 库存控制 CRM 系统 ERP 系统 | 演示或文字处理软件 用于查看或编辑媒体的工具 |
| 例子 | 日期、电话号码、银行账号、产品 SKU | 电子邮件、歌曲、视频、照片、报告、演示文稿 |
什么是结构化数据？
结构化数据通常是经过组织且易于搜索的定量数据。编程语言结构化查询语言 (SQL)用于在关系数据库中“查询”输入并在结构化数据中进行搜索。
常见的结构化数据类型包括姓名、地址、信用卡号、电话号码、客户星级评定、银行信息以及其他可以使用 SQL 轻松搜索的数据。
结构化数据示例
在现实世界中，结构化数据可用于以下用途：
- 预订航班：航班和预订数据（例如日期、价格和目的地）整齐地存储在 Excel 电子表格格式中。当您预订航班时，这些信息会存储在数据库中。
- 客户关系管理 (CRM)： Salesforce 等 CRM 软件通过分析工具运行结构化数据，为企业创建新的数据集以分析客户行为和偏好。
结构化数据的优缺点
使用结构化数据有很多好处，但也有不少缺点。为了帮助您更好地了解结构化数据是否适合您自己的项目目标，请考虑以下优点和缺点：
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 它易于搜索并可用于机器学习算法。 | 它的用途有限，这意味着它只能用于其预期用途。 |
| 企业和组织可以使用它来解释数据。 | 它的存储选项有限，因为它存储在具有严格模式的数据仓库等系统中。 |
| 与非结构化数据相比，可用于分析结构化数据的工具更多。 | 它需要表格格式，该格式需要由预定义字段组成的严格模式。 |
结构化数据工具
结构化数据通常通过 SQL 支持的关系数据库和数据仓库进行存储和使用。用于处理结构化数据的一些工具示例包括：
- 联机分析处理
- MySQL
- PostgreSQL
- Oracle 数据库
什么是半结构化数据？
那么，两者之间是什么？半结构化数据是两种类型数据的混合。用 iPhone 拍摄的照片是非结构化的，但可能带有时间戳和地理标记位置。有些手机会根据面部或物体标记照片，从而添加另一个结构化数据元素。有了这些分类器，这张照片就被视为半结构化数据。
什么是非结构化数据？
非结构化数据是指所有其他类型的非结构化数据。大约 80-90% 的数据是非结构化的，这意味着如果公司找到利用非结构化数据的方法，它们将具有巨大的竞争优势潜力 [ 1 ]。非结构化数据包括各种格式，例如电子邮件、图像、视频文件、音频文件、社交媒体帖子、PDF 等等。
非结构化数据通常存储在数据湖、NoSQL 数据库、数据仓库和应用程序中。如今，这些信息可以通过人工智能算法进行处理，并为组织带来巨大的价值。
阅读更多：数据湖与数据仓库：有什么区别？
非结构化数据的示例
在现实世界中，非结构化数据可用于以下用途：
- 聊天机器人：聊天机器人被编程为执行文本分析来回答客户的问题并提供正确的信息。
- 市场预测：可以利用数据来预测股票市场的变化，以便分析师调整他们的计算和投资决策。
非结构化数据的优缺点
与结构化数据一样，使用非结构化数据也有很多优点和缺点。使用非结构化数据的一些优点和缺点包括：
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 它在需要之前一直是未定义的，这使得数据专业人员能够仅获取特定查询所需的内容，同时将大多数数据存储在海量数据湖中。 | 它要求数据科学家具备准备和分析数据的专业知识，这可能会限制组织中的其他员工访问数据。 |
| 在定义范围内，可以快速轻松地收集非结构化数据。 | 需要特殊工具来处理非结构化数据，这进一步导致了其缺乏可访问性。 |
非结构化数据工具
非结构化数据通常由灵活的 NoSQL 友好型数据湖和非关系数据库支持。因此，您可能用来管理非结构化数据的一些工具包括：
- MongoDB
- Hadoop
- Azure
以数据为中心的职业
通常与结构化或非结构化数据打交道的工作包括大多数与数据相关的职业。以下是一些与数据打交道的常见职位：
- 数据工程师：数据工程师负责设计和构建用于收集和分析数据的系统。他们通常使用 SQL 查询关系数据库来管理数据，并寻找可能对组织目标产生积极或消极影响的不一致或模式。
- 数据分析师：数据分析师从关系数据库中获取数据集，然后对其进行清理和解释，以解决业务问题。他们可以在商业、金融、科学和政府等各种行业工作。
- 机器学习工程师：机器学习工程师（和人工智能工程师）研究、构建和设计人工智能，负责机器学习以及维护或改进现有的人工智能系统。
- 数据库管理员：数据库管理员充当数据库的技术支持，通过执行备份、数据迁移和负载平衡来确保最佳性能。
- 数据架构师：数据架构师分析组织的数据基础设施，以规划或实施数据库和数据库管理系统，从而提高工作流效率。
- 数据科学家：数据科学家利用这些数据集来寻找模式和趋势，然后创建算法和数据模型来预测结果。他们可能会使用机器学习技术来提高数据或产品的质量。