非结构化数据怎么处理

什么是结构化 数据，而不是结构化 数据？不是结构化 数据和半结构化 数据相对于结构化 数据(即行)的区别结构化 数据和非什么是结构化 数据、“数据仓库之父”？关于如何应对非-结构化-1/虽然非--0。

【答案】:A1。科学可视化面向科学与工程领域数据，如包括空间坐标和几何信息的三维空间测量数据，计算机仿真数据，医学成像数据。2.信息可视化的处理对象是非结构化和非几何抽象数据，如金融交易、社交网络和文本数据。

李燕(中国石化西南油气分公司信息中心档案)摘要针对非结构化-1/中存在的管理问题，分析了西南油气田非结构化-1/地质档案的管理特点。提出了数据采集、数据存储、数据管理和数据利用的技术框架，分析了结构化的技术框架。摘要:总结了技术方案、行政管理模式和数据服务三位一体的管理模式，探索了结构化-1/在油田地质档案中管理和应用的有效模式。

对于信息密集型的石油行业来说尤其如此。在多年的生产实践中，国内石油行业发展了数据综合管理、数据应用等技术和成果，大部分信息的企业标准和行业标准，极大地支持了石油勘探开发的各个流程。但与国外石油公司相比，在信息资源的协作、分析、挖掘、共享、决策支持、集群计算等方面还存在一定差距。这其中的核心点就是如何有效的存储和利用non-结构化-1/。

虽然不是结构化 数据难对付，但它存在的时间很长，绝对比计算机的历史还要长。不信你想想圣经，埃及象形文字，卡马河佛经。都是对与错结构化-1/，其历史可想而知。这些非结构化 数据肯定比那些硅片出现的早。虽然搜索引擎已经出现了一段时间，但它绝不像印刷时代那么古老。即使现在搜索引擎已经很完善了，但是你想随意处理含有非-结构化 数据的信息的时候还没有到来，至少现在是这样。

无用的输入，无用的输出只有当非-结构化 数据从仓库中提取出来时，非-结构化数据的真实价值才会被搜索引擎释放出来。很难整合非-结构化 数据。想想那些被提出很久的信息技术问题:无用信息输入和无用信息输出(GIGO)，你就知道即使用功能强大的搜索引擎去处理那些数据本质上未经提炼和整合的东西，会得到什么结果。搜索引擎的结果会告诉我们答案，返回给用户的会是一些未经提炼的无用信息。