了解结构化数据与非结构化数据的差异

介绍

数据用途广泛，有多种形式，并且可以通过多种方式进行组织。一种常见的分类是结构化或非结构化数据，具有不同的存储、处理和分析方法。了解这些差异有助于从任何数据集中提取有价值的见解。

结构化数据与非结构化数据：主要区别

结构化和非结构化数据在许多方面都有所不同。两者都使用不同的工具和方法来处理和分析信息。

下面是结构化数据与非结构化数据的简要比较表。

什么是结构化数据？

结构化数据是以特定方式组织的任何类型的数据。数据具有固定的格式，例如具有行和列的表格。

结构化数据以支持类表结构的各种格式存在。使用数据库工具或电子表格可以轻松搜索、排序和分析数据。

结构化数据格式

结构化数据的一些常见示例包括：

• 关系数据库是存储结构化数据的最常见方式。列代表不同的字段，而每一行都是一条数据记录。

• 电子表格以表格格式存储数据。列代表各个变量，而行则保存特定值。

• CSV（逗号分隔值）文件使用纯文本格式在字段和行中存储数据。

• XML（可扩展标记语言）文件用于存储和传输数据，而标签和属性定义数据元素。

• JSON（JavaScript 对象表示法）文件是一种使用键值对结构的轻量级存储和数据交换格式。

注意：JSON 和 XML 是半结构化数据的一种形式。这两种格式没有类似表格的结构，但包括标签、标记和用于分隔元素的层次结构。

结构化数据示例

结构化数据很容易建模为表格格式。结构化数据的示例包括：

• 人物信息。包含有关人员的任何信息的数据库都使用结构化数据。例如，名字和姓氏、身份证号码、出生日期、电子邮件地址和电话号码。

• 产品数据。产品列表很容易转化为结构化数据。字段包括产品名称、库存数量、价格和图像链接。

• 地理信息。使用结构化数据可以轻松表示地点列表。不同的数据类型包括城市名称、国家/地区名称、人口、纬度和经度。

• 财务数据。任何形式的财务数据都具有结构化形式。示例包括信用卡信息或股票市场价格。

结构化数据的优点和缺点

结构化数据侧重于以可用且易于理解的格式组织数据。严格的结构也有一些缺点。

以下是使用结构化数据的所有优点和缺点的列表。

优点

• 一致的数据质量。组织数据的统一方法可确保一致性。因此，信息准确且错误最少。

• 分析起来简单。结构化方法使数据易于查询和分析。更快的分析提供了宝贵的见解并有助于决策过程。

• 易于集成。简单的设计使得结构化数据可以在不同的系统中轻松实现。合并信息可以实现跨系统和部门的数据共享。

• 结构一致。一致的数据存储方法使系统易于使用。已知的格式简化了不同团队之间的沟通。

缺点

• 刚性制度。结构化数据不灵活。修改结构并对系统应用更改是很复杂的。

• 上下文有限。以结构化格式组织数据会限制数据类型范围。数据的可变性提供了更广泛的概述和更好的见解。

• 很难设计。随着复杂性的增加，结构化数据变得更难组织。结构化数据对修改和更改很敏感。系统建模需要专门的设计方法和专家。

• 昂贵的。结构化数据需要投资。数据存储、存储管理和维护专家的成本都很高。

结构化数据工具

结构化数据工具有助于创建、操作和管理结构化数据。有多种工具专门用于结构化数据。以下是一些示例：

• Microsoft Excel、Google Sheets 和 LibreOffice Calc。他们在处理结构化数据时使用类似的方法。这些工具使用电子表格来创建、操作数据并将数据导出为各种格式。

• SQL（结构化查询语言）。MySQL和类似RDBMS的编程语言。该语言查询和管理关系数据库中的结构化数据。

• 阿帕奇 Hadoop。适用于结构化、半结构化和非结构化数据的大数据框架。

• 阿帕奇火花。使用数据帧实现大规模处理、数据流和结构化数据分析。

什么是非结构化数据？

非结构化数据是不遵循固定结构格式的数据。数据模型是无模式的，无法使用传统的数据处理方法。

数据包括结构化数据（文本、日期、数字）中的所有数据格式，以及更复杂的非结构化数据，例如视频、音频和文档。

非结构化数据格式

非结构化数据的一些示例是：

• 文档，例如 Word 文档、PDF 和其他基于文本的信息。

• JPEG 和 PNG 等格式的图像。

• 各种格式的音频数据，例如 WAV 或 MP3。

• MP4、AVI 和其他格式的视频文件。

• 来自物联网设备中传感器的传感器数据流。例如，来自智能手表和各种其他设备和传感器系统的数据。

• 来自 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平台的社交媒体帖子。

• 包含许多字段以及各种数据类型和附件的电子邮件。

非结构化数据示例

非结构化数据存在于各种应用程序和环境中。非结构化数据的一些示例包括：

• 通讯记录。聊天记录、消息、聊天机器人和会议平台数据。这包括文本、图像、视频、音频和文档。从销售和营销的角度来看，通信数据非常有用。

• 医疗数据。医疗记录包含机器生成的数据和人工输入的数据。医疗设备的记录包括图像和传感器数据。医务人员的信息有文件形式。两者都包含从医学角度来看有用的数据。

• 安全系统。监控记录包含非结构化视频和音频数据的混合。其他一些示例包括闭路电视录像或 911 通话记录。

• 社交媒体数据。社交媒体帖子具有非结构化形式。混合格式数据（文本、多媒体和用户信息）包含有价值的见解。数据来自特定于平台的API。

非结构化数据的优点和缺点

由于数据类型的多样性，非结构化数据提供了丰富的信息。数据由于其复杂性而难以管理和处理。

以下列出了非结构化数据的所有优点和缺点。

优点

• 格式多样。非结构化数据包含具有有价值的上下文见解的信息。这种多样性是结构化数据所不具备的。

• 体积大。大多数信息具有非结构化格式。大数据量为分析师提供了对某个主题的全面概述。

• 实时可用性。非结构化数据通常是实时生成的。当前信息可以更快地洞察问题和高质量数据。

• 灵活的。数据不符合架构或格式，这使得它能够适应变化。

缺点

• 不一致。非结构化数据的质量和格式各不相同。由于没有一致的标准，合并来自多个来源的数据变得很困难。

• 难以加工。这些数据需要专门的技能来使用和解释。专用工具和专业知识很难建立。

• 无结构。数据很难集成到现有的工作流程中。缺乏结构使得信息很难与不同的数据源结合起来。

• 安全。非结构化数据通常包含机密信息。处理此类数据需要格外小心，以避免数据泄露。

非结构化数据工具

有多种工具可用于处理和分析非结构化数据。这些工具有助于从各种数据格式中提取信息。突出显示处理非结构化数据的工具的最简单方法是根据它们处理的数据类型。一些有用的工具包括：

• 自然语言处理（NLP）。使用人工智能和机器学习从以人类语言编写的数据中提取信息。处理语言从任何文本数据中提取含义。自然语言格式包括聊天、社交媒体帖子和客户评论。示例工具包括 NLTK 和 GPT-3。

• 数字图像处理。计算机视觉工具处理视觉数据（图像和视频）。任务包括对象识别、人脸检测和图像分割。执行此类任务的一些工具包括OpenCV、TensorFlow 和Keras。

• 音频分析。音频工具使用信号处理和过滤来分析音频数据，例如语音或音乐。自动转录和语音识别是音频分析任务的一些示例。一些工具包括 IBM Watson 文本转语音和 Google Cloud Speech-to-Text。

• 查询和索引。索引工具允许组织和搜索非结构化数据。这些工具有助于提供半结构化接口来查询数据。示例包括Elasticsearch、Apache Solr 和 Apache Lucene。

• 可视化。数据可视化工具有助于创建仪表板并发现数据模式。一些示例软件包括 Kibana、Tableau 和 PowerBI。