在結構化數據分析的難度和非結構化數據分析難度之間的關系也變得越來越緊張。結構性數據分析是一個成熟的過程和技術。無結構化數據分析是一個新興行業，有許多新的研究和開發投資，但還不夠成熟。接下來小編為大家介紹介紹結構化與非結構化數據的區別。

結構化與非結構化數據的區別

什么是非結構化數據

       非結構化數據本質上是結構化數據之外的一切數據。它不符合任何預定義的模型，因此它存儲在非關系數據庫中，并使用NoSQL進行查詢。它可能是文本的或非文本的，也可能是人為的或機器生成的。簡單的說，非結構化數據就是字段可變的的數據。

       非結構化數據不是那么容易組織或格式化的。收集，處理和分析非結構化數據也是一項重大挑戰。這產生了一些問題，因為非結構化數據構成了網絡上絕大多數可用數據，并且它每年都在增長。隨著更多信息在網絡上可用，并且大部分信息都是非結構化的，找到使用它的方法已成為許多企業的重要戰略。更傳統的數據分析工具和方法還不足以完成工作。

結構化數據與非結構化數據：有何區別

       從上文的解釋中，結構化和非結構化數據之間的差異逐漸變得清晰。除了存儲在關系數據庫和存儲非關系數據庫之外的明顯區別之外，最大的區別在于分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用于挖掘非結構化數據的分析工具正處于萌芽和發展階段。

       并且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。

      由于存儲成本的降低，以及新興技術的發展，工業界越來越重視非結構化數據。例如物聯網.工業4.0，視頻直播產生了更多的非結構化數據，而人工智能.機器學習.語義分析.圖像識別等技術方向需要大量非結構化數據來處理。以上就是結構化與非結構化數據的區別的全部內容了，希望能幫到大家。