結構化資料與非結構化資料：有什麼區別

我們正處於一個資料超載的時代——從區域資料庫到您最近的 Instagram 故事，每一個訊息都已成為許多企業的命脈。 然而，並非所有資料都是一樣的，每種資料格式大致分為兩種不同的類型：結構化資料和非結構化資料。

在本文中，我將引導您了解結構化資料與非結構化數據，探討這兩類資訊之間的差異，並檢查它們的數據驅動決策範例。

讓我們開始吧！

什麼是結構化資料？

結構化資料是一種高度組織且易於機器學習演算法解釋的大數據類型。 所有資訊都按行和列組織，就像電子表格一樣。 這些類型的資料由 Sequel 查詢語言 (SQL) 管理。 結構化資料通常包括定量資料； 例如年齡、聯絡方式、地址等。

結構化資料的優點和缺點

結構化資料的範例

由於結構化資料本質上是定量的，因此大數據應用程式可以非常輕鬆地收集和排序這些資料類型。 結構化資料的一些範例是：

• SQL資料庫
• Excel 檔案
• 搜尋引擎優化標籤
• 銷售點 (POS) 數據等

頂級結構化資料分析軟體

• MySQL
• 線上分析處理
• Oracle SQL 開發人員
• PL SQL

另請閱讀：7 個適用於 Windows 和 Mac 的最佳免費 SQL 軟體

什麼是非結構化資料？

非結構化資料屬於定性數據，無法透過常規數據軟體或方法直接分析。 此類資料有多種形式，例如電子郵件、社群媒體貼文、圖像、影片、音訊檔案和文件。

非結構化資料的優點和缺點

非結構化資料的範例

非結構化資料的一些範例是：

• 社群媒體
• 商業文件
• 電子郵件
• 網頁
• 客戶回饋等等

非結構化資料的頂級分析軟體

• MongoDB
• Hadoop
• 動態資料庫
• 亞馬遜網路服務

結構化資料和非結構化資料之間的區別

現在您已經了解了什麼是結構化數據和非結構化數據，讓我們談談它們的差異。 我還提供了結構化資料與非結構化資料的圖表。

結構化與非結構化資料：組織與格式

• 結構化資料：結構化資料是高度組織化的，並且採用表格結構進行格式化，這通常出現在關聯式資料庫中。
• 非結構化資料：缺乏預先定義的資料模型，沒有特定的組織結構。 非結構化資料可以包括文字文件、圖像、視訊、音訊檔案等。

結構化資料與非結構化資料：來源

• 結構化資料：結構化資料一般來自線上表單、Web伺服器日誌、網路日誌、OLTP系統、GPS感測器等。
• 非結構化資料：這些資料來源包括文字處理文件、電子郵件、PDF 文件、圖像等。

結構化資料與非結構化資料：儲存需求

• 結構化資料：眾所周知，結構化資料以SQL資料庫或Excel表格等表格形式存儲，並且只需要少量的儲存空間。 此外，這些資料可以輕鬆儲存在資料倉儲中，並且具有高度可擴充性。
• 非結構化資料：另一方面，非結構化資料儲存為 NoSQL 資料庫或媒體文件，需要更多空間。 這種資料類型通常儲存在資料湖中，這使得擴展變得困難。

結構化資料與非結構化資料：分析方法

• 結構化資料：用於結構化資料的分析方法是資料聚類、分類和迴歸。
• 非結構化資料：資料探勘和資料堆疊方法用於非結構化資料的分析。

非結構化資料與結構化資料：彈性方面

• 結構化資料：靈活性較差，因為模式和資料類型是預先定義的。 因此，對結構的任何更改都可能非常耗時。
• 非結構化資料：這些資料類型非常靈活，因為沒有預先定義的模式。 您可以輕鬆新增類型的數據，而無需修改底層結構。 這使得它適合處理不斷變化的資料類型。

結構化與非結構化資料範例

• 結構化資料：結構化資料的一些範例包括員工資料庫、交易、財務報表、信用卡和金融卡資訊等。
• 非結構化資料：非結構化資料的一些範例包括社交媒體貼文、音訊或視訊記錄、圖像等。

現在，我們來看看結構化資料和非結構化資料的比較圖。 在這裡，我們將根據特徵來衡量兩種資料類型之間的差異。

什麼是半結構化資料？

除了結構化資料和非結構化資料之外，還有另一種資料類型，稱為半結構化資料。 這種資料類型不是完全結構化或非結構化的，包括結構化資料的特徵，也包含不遵循任何特定格式或模式的非結構化資訊。 半結構化資料包括繼承訊息，例如位置、時間、電子郵件地址或裝置 ID 標記。

如何為您的網站添加結構化資料？

若要將結構化資料新增至您的網站，請依照下列步驟操作：

• 選擇您的頁面並選擇您的結構化資料。
• 開啟 Google 的結構化資料標記助理將其新增至您的網站。
• 測試您的結構化資料並完成。

重點

當我們即將結束有關結構化資料和非結構化資料之間差異的主題時，需要考慮以下幾點：

常見問題解答