非结构化数据怎么处理

相对于结构化 数据(即line 数据，存储在数据 database中，可以用二维表结构进行逻辑表达。数据库二维逻辑表不方便表达数据其中称非结构化 数据，包括所有格式的office文档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图片、音频/。字段可以根据需要进行扩展，即字段个数不确定，可以称为semi 结构化 数据，例如数据存储在Exchange中。

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-1/比如数字和符号；另一类信息，如文本、图像、声音、网页等，是无法用数字或统一的结构来表示的。我们称之为费结构化 数据。结构化 数据属于结构化 数据的特例，是结构化 数据。因为仓库中的数据-1/是面向某个主题的数据的集合，所以这些数据是从多个业务系统中抽取出来的，包含历史数据。这样，难免有些数据是错的数据和有些数据相互冲突。这些错误的或冲突的数据显然是不想要的，被称为“脏”。

结构化数据和non结构化数据是数据的两种不同类型，它们在中。结构化 数据是按照一定的数据模型和格式数据组织起来的，有明确定义的字段和固定的数据类型和关系。可以用表、数据 libraries或标准化的数据 formats(如JSON、XML等)来存储和表示。).非-结构化 数据指数据没有确定的模式和组织结构，没有固定的字段和格式。

费结构化 数据通常自由文本数量多，内容多样，结构不规则数据结构。综上所述，-0 数据具有清晰的组织结构和数据模型，适用于表格式数据可以方便的存储、查询和分析；而不是结构化 数据，它没有清晰的组织结构，包含丰富的内容和多样的形式，处理起来更加复杂，需要特殊的技术和工具来提取有用的信息。结构化 数据功能1，数据管理和存储:结构化 数据可以有条理地存储和管理，以便。

相对于结构化 数据(即line 数据，存储在数据 database中，可以用二维表结构进行逻辑表达。数据库二维逻辑表不方便表达数据其中称非结构化 数据，包括所有格式的office文档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图片、音频/。字段可以根据需要进行扩展，即字段个数不确定，可以称为semi 结构化 数据，例如数据存储在Exchange中。

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-1/比如数字和符号；另一类信息，如文本、图像、声音、网页等，是无法用数字或统一的结构来表示的。我们称之为费结构化 数据。结构化 数据属于结构化 数据的特例，是结构化 数据。因为仓库中的数据-1/是面向某个主题的数据的集合，所以这些数据是从多个业务系统中抽取出来的，包含历史数据。这样，难免有些数据是错的数据和有些数据相互冲突。这些错误的或冲突的数据显然是不想要的，被称为“脏”。

我认为这其中最大的一部分是社交媒体数据和海量邮件产生的移动平台。据《信息周刊》(InformationWeek)报道，英特尔估计，到2015年，全球至少将有25亿人频繁使用互联网，并且数据的使用量还将不断增加。我们需要更多的资源来存储和处理这些信息。这种观点导致数据分析师研究非结构化 数据的潜力；比如Google的Avinash Kaushik公开宣称“Fei结构化-1/”的高潮就要来了。

开发一个更强大的分析引擎来分析数据，大部分工作会在云端实时完成。把黑暗数据/黑暗社交和紫外线数据变成可用的结构化 数据信息，从中可以获得洞察，就像我提到的分裂分析的视角，将尽可能多的数据文件合并成一个大的数据文件。奥巴马团队在2012年大选中所做的准备就是一个很好的合并的例子，合并几个不同的数据库可以使数据。