结构化数据有哪些

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结构化数据有以下6种:1. 信用卡号码;2.日期;3.财务金额;4.电话号码;5.地址;6.产品名称。结构化数据,可以从名称中看出,是高度组织和整齐格式化的数据。它是可以放入表格和电子表格中的数据类型。

一、结构化数据基本介绍

大多数人都熟悉结构化数据的工作原理。结构化数据,可以从名称中看出,是高度组织和整齐格式化的数据。它是可以放入表格和电子表格中的数据类型。它可能不是人们最容易找到的数据类型,但与非结构化数据相比,无疑是两者中人们更容易使用的数据类型。另一方面,计算机可以轻松地搜索它。

结构化数据也被成为定量数据,是能够用数据或统一的结构加以表示的信息,如数字、符号。在项目中,保存和管理这些的数据一般为关系数据库,当使用结构化查询语言或SQL时,计算机程序很容易搜索这些术语。结构化数据具有的明确的关系使得这些数据运用起来十分方便,不过在商业上的可挖掘价值方面就比较差。

二、非结构化数据

非结构化数据本质上是结构化数据之外的一切数据。它不符合任何预定义的模型,因此它存储在非关系数据库中,并使用NoSQL进行查询。它可能是文本的或非文本的,也可能是人为的或机器生成的。简单的说,非结构化数据就是字段可变的的数据。

非结构化数据不是那么容易组织或格式化的。收集,处理和分析非结构化数据也是一项重大挑战。这产生了一些问题,因为非结构化数据构成了网络上绝大多数可用数据,并且它每年都在增长。随着更多信息在网络上可用,并且大部分信息都是非结构化的,找到使用它的方法已成为许多企业的重要战略。更传统的数据分析工具和方法还不足以完成工作。

典型的人为生成的非结构化数据包括:

文本文件:文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件、日志。

电子邮件:电子邮件由于其元数据而具有一些内部结构,我们有时将其称为半结构化。但是,消息字段是非结构化的,传统的分析工具无法解析它。

社交媒体:来自新浪微博、微信、QQ、Facebook,Twitter,LinkedIn等平台的数据。

网站: YouTube,Instagram,照片共享网站。

移动数据:短信、位置等。

通讯:聊天、即时消息、电话录音、协作软件等。

媒体:MP3、数码照片、音频文件、视频文件。

业务应用程序:MS Office文档、生产力应用程序。

典型的机器生成的非结构化数据包括:

卫星图像:天气数据、地形、军事活动。

科学数据:石油和天然气勘探、空间勘探、地震图像、大气数据。

数字监控:监控照片和视频。

传感器数据:交通、天气、海洋传感器。

三、结构化数据与非结构化数据的区别

从上文的解释中,结构化和非结构化数据之间的差异逐渐变得清晰。除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外,最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具,但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。

并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上,并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据,企业数据的巨大价值都将无法发挥。

随着储存成本的下降,以及新兴技术的发展,行业对非结构化数据的重视程度得到提高。比如物联网、工业4.0、视频直播产生了更多的非结构化数据,而人工智能、机器学习、语义分析、图像识别等技术方向则更需要大量的非结构化数据来开展工作。

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