理解、管理和利用数据是任何现代企业的关键任务。近年来，数据的可用性和数量呈指数级增长。这些数据为智能企业提供了一系列机会。它还为中小企业和企业带来了与数据分析和管理相关的新挑战。

    有无数种可用的数据。结构化和非结构化数据是两种更常见的数据组。结构化数据和非结构化数据之间的差异极大地影响了企业处理自身数据的方式。

    结构化数据和非结构化数据之间的区别很简单。结构化数据在文件、记录或数据库中具有固定字段。

    非结构化数据不遵循特定的字段结构。这种差异会影响企业收集、存储和分析数据的方式。

    企业和利益相关者应该知道如何识别和使用各种数据。企业必须能够理解每种数据类型的细微差别。他们还需要知道如何存储和管理数据。还有一些专门的技能是有用的或只是必要的。还有一系列工具可用于在整个过程中帮助企业。

    什么是结构化数据

    结构化数据适用于固定字段中的数据，如表、记录或文件。结构化数据是业务用户直接使用的大多数数据。例如

    电子表格中的任何数据都是以表格格式组织的。

    业务用户更频繁地使用结构化数据，因为它更易于分析。用户可以自动或手动存储和处理数据。处理结构化数据的工具和语言也更容易。例如，结构化数据存储在关系数据库（）中。这些数据库允许业务用户使用结构化查询语言（）获取数据。

    使用结构化数据有许多优点。但是，很少以预先结构化的格式（如表）创建数据。大多数数据以非结构化格式开始。

    什么是非结构化数据

    非结构化数据是不符合一致结构或格式的数据。

    它通常被归类为定性数据，如自然语言文本。

    用户不能使用传统的数据工具和方法来分析非结构化数据。这造成了一个大问题—80%或更多的企业数据是非结构化的。

    非结构化数据可以有多种形式。非结构化数据的示例包括：

    文本

    视频文件

    音频文件（即3）

    图画

    社交媒体帖子

    抽象数据，即行为数据

    移动数据

    非结构化数据挑战的一个重要部分是其各种形式。它不遵循预定义的数据模型。这意味着企业无法在关系数据库中组织它。

    非结构化数据并不意味着数据不能结构化。

    这仅仅意味着还没有人将数据转换为结构化格式。在大多数工作流中，非结构化数据在分析之前进行结构化/转换。

    什么是半结构化数据

    有些数据类型介于结构化数据和非结构化数据之间。这种“半结构化”数据是技术上结构化的数据。然而，它不适合关系数据库的形式化结构。半结构化数据格式的示例包括、和文件类型。

    半结构化数据没有特定的表格数据模型。它确实包含比非结构化数据更多的辅助分析工具。常见的半结构化工具包括标记和语义元素。

    分析师和数据科学家可以使用这些指标将数据格式化为数据集。

    结构化和非结构化数据：4个主要区别

    结构化数据和非结构化数据之间的一些核心定义差异需要强调。结构化数据适用于行和列，在关系数据库中易于访问。相比之下，非结构化数据没有预定义的数据模型可遵循。

    结构化和非结构化数据之间更明显的区别是定量和定性数据。定量数据由数字或数值组成。这使得定量数据易于构建。定性数据是大多数其他形式的数据，

    例如，打开文本。

    定性数据的格式和方向更加多样化。

    这使得传统方法无法进行分析。

    这些差异会影响组织存储和分析结构化和非结构化数据的方式。

    1.结构化和非结构化数据的存储

    在大多数情况下，结构化数据比非结构化数据更容易大规模存储。它占用更少的存储空间，因为它预先构建为特定的格式。相比之下，非结构化数据需要存储能力来处理更广泛的格式。

    如上所述，结构化数据驻留在关系数据库中。在较小规模上，这些数据库是可访问的，在某些情况下甚至是免费的。大规模地，

    这些数据库成为数据仓库。

    数据仓库是一个大容量、长期的结构化数据存储库。它们通常是提取、转换和加载（）管道的端点。此管道将数据转换为结构化格式，然后再将其发送到数据仓库。近年来，云数据仓库也变得更容易访问。

    非结构化数据通常大规模存储在数据池中。数据湖是一种更自由的存储库，它以原始格式存储数据或稍微“清理”一下数据。使用了更多的原始存储空间，但它比仓库具有更大的灵活性。

    2.分析结构化和非结构化数据

    结构化数据更容易分析。

    传统的工具和程序通常可以大规模分析结构化数据。商业专业人士通常在职业生涯的第一年甚至一个月内分析结构化数据。在中运行数据透视表或公式后，您已到达此检查点。

    分析非结构化数据是一个更密集、更专业的过程。用户几乎总是需要通过一些结构化的工具和流程来运行数据。一个简单的例子是获取一系列文本中的词频计数。机器学习和算法使数据分析员更容易完成这一步。

    更高级的分析工具将在幕后完成此转换步骤。例如

    自然语言处理（）和文本挖掘可以分析非结构化文本。即使它是隐形的，

    在某种程度上，构建数据仍然是必要的。

    3.谁能处理非结构化数据

    结构化数据管理和分析的入门门槛相对较低。业务用户可以通过和 等程序分析结构化数据。非结构化数据分析是一个更复杂的过程。

    更多的技术专家通常是直接使用非结构化数据的用户。这是因为非结构化数据需要了解可伸缩的数据集成、准备和完整性实践。这些用户的常用标题包括数据科学家和数据工程师。

    他们可以分析非结构化数据以供自己使用。其他人则专注于为非技术用户转换非结构化数据。较大的组织拥有专门为企业管理非结构化数据的整个团队。

    4.结构化数据与大数据

    如上所述，结构化数据更容易存储。对于大量数据（即“大数据”），数据存储效率成为关键考虑因素。传统上，大数据应用程序更容易消化结构化数据。

    数据的指数增长需要更好的工具来大规模分析数据。这一要求对于结构化和非结构化数据同样重要。幸运的是，现代分析工具在大数据分析方面取得了巨大进步。

    这些进步还使非结构化数据分析更易于访问。

    用于分析非结构化数据的工具

    随着非结构化数据种类和数量的不断增加，处理数据的工具也在不断发展。这些工具中有许多是特定于某些数据类型或用例的。机器学习和人工智能驱动的分析极大地提高了我们处理非结构化数据的能力。结构化数据也可以使用机器学习。然而，非结构化数据的数量和变化实际上需要它。

    对于希望处理非结构化数据的买家，他们的第一个搜索应该是特定用例的选项。例如，安全系统可以创建大量非结构化或半结构化数据。

    和等数据系统可以标准化和结构化数据。此时，安全专家可以手动响应或设置自动策略。

    如果你不能做到这一点，你需要找到一些共同的资源和功能。例如，数据库可以为非结构化数据提供存储库。其他数据库和数据库即服务也可以处理非结构化数据。

    如何处理您的数据

    没有两家公司的数据看起来完全相同。从中长期来看，企业将受益于在收集数据之前考虑如何管理数据。这包括思考以下问题：

    数据是结构化的还是非结构化的

    哪种数据存储库更适合这种类型的数据

    管理这些数据需要哪些技能如何分析

    哪些工具使分析更容易

    哪些操作应该手动完成，哪些操作可以自动完成

    非技术用户是否需要访问此数据

    了解这些问题的答案将有助于您的企业从数据中获取价值。有无数的用例和行业特定的因素来考虑。早期的投资规划和准备将有助于避免未来的数据问题。

    投资于正确的技术也是关键的一步。用户对产品的评论通常可以建议买家应该问自己和供应商什么问题。

    

本文来源 ：用友畅捷通全国服务联盟，原文地址：/yonyou/ljyyrj/3547.html