非结构性数据怎么分析,存在大量非结构性数据

结构化与非结构化数据的区别逐渐清晰。除了在关系型数据 library中存储和在非关系型数据 library中存储的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据和非结构化数据。结构化数据有成熟的工具，而挖掘非结构化数据 分析的工具处于萌芽和发展阶段。而且非结构化数据比结构化数据多很多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且每年以55%~65%的速度增长。

在信息社会，信息可以分为两类。一类信息可以用数据或一个统一的结构来表示，我们称之为结构化的数据，比如数字和符号；另一种信息，如文本、图像、声音、网页等。，不能用数字或统一的结构来表示，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞速发展，非结构化数据的数量越来越多。

因此，数据库技术也相应地进入了“后关系型数据库时代”，发展为基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据 library是指数据 library的变长记录由若干个不可重复和可重复的字段组成，每个字段又可以由若干个不可重复和可重复的子字段组成。简单来说，非结构化的数据库就是变量数据库。

结构化是指数据按照一定的规则组织起来，使数据易于存储、处理和计算，而非结构化数据则相反，不规则，存储和计算困难，一般需要处理成结构化-2。互补性是结构化数据和非结构化数据，合起来就是数据。除了在关系型数据 library中存储和在非关系型数据 library中存储的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据和非结构化数据。结构化数据有成熟的工具，而挖掘非结构化数据 分析的工具处于萌芽和发展阶段。

非结构化数据占企业数据的80%以上，并且每年以55%~65%的速度增长。以下是补充材料:典型结构数据包括:信用卡号、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。典型的人为非结构化数据包括: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meta 数据，有一些内部结构，我们有时称之为半结构化。

根据IT研究公司IDC的预测，到2015年，全球数字数据将达到约7.9zettabytes，其中最大的一部分是移动平台从社交媒体和海量电子邮件中生成的数据。据《信息周刊》(InformationWeek)报道，英特尔估计，到2015年，全球至少有25亿人会经常使用互联网，而数据的数量将会不断增加，这就需要更多的资源来存储和处理这些数据信息。

Structured数据是驻留在记录或文件中的固定字段。事先已经人为组织好了，也依赖于一个模型来保证数据是如何存储、处理和访问的。结构化查询语言(SQL)通常用于管理数据库中的结构化数据表。非结构化数据是结构化的反义词，表示没有预定义的数据模型或者没有按照预定义的方式组织。数据不一定要按照一定的方式组织，而是直接按主题分组分类，以文字为主，也可以是图片、音频、视频。

脸书、Twitter、LinkedIn、Pinterest等都包含非结构化和半结构化数据。有价值的数据对大小企业都非常有利，但是，需要结构化后才能使用，半结构化数据是交叉结构化和非结构化数据。它是结构化的数据但不适用于形式关系数据库模型或其他序列源，许多XML文件也属于这一类，尽管也有结构化和非结构化的XML文档。