非结构化数据 结构化,结构化数据和非结构化数据的区别

结构化 数据是非结构化 数据的特例，是或否结构化 数据。结构化疑问与否定结构化疑问结构化: 数据结构字段含义的定义，-0 数据与否定，什么是结构化 数据，非结构化中国数据，以及如何处理非结构化数据(1)-0。

Da 数据的类型大致可以分为三类:传统企业数据(传统企业数据):包括CRMsystems 数据、传统ERP 数据、库存的客户。机器和传感器数据(机器生成的/传感器数据):包括CallDetailRecords、智能电表、工业设备传感器、设备日志(通常是Digitalexhaust)、transactions数据等。

典型人工生成的非-结构化 数据包括:文本文件:文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件和日志。E-mail: E-mail因为其元素数据，所以有一些内部结构，我们有时称之为semi 结构化。但是消息字段不是结构化，传统的分析工具无法解析。社交媒体:数据来自新浪微博、微信、QQ、脸书、Twitter、LinkedIn等平台。

手机数据:短信、位置等。通讯:聊天、即时通讯、电话录音、协作软件等。媒体:MP3、数码照片、音频文件和视频文件。商业应用:MSOffice文档，生产力应用。典型的机器生成非结构化 数据包括:卫星图片:天气数据、地形、军事活动。科学数据:油气勘探、太空探索、地震图像、大气数据。数字监控:监控照片和视频。

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-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 数据是非结构化 数据的特例，是或否结构化 数据。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“后关系数据库时代”，发展为基于网络应用的非结构化-1/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，一个非-结构化 数据库就是一个可变字段数据库。

结构化:数据structure字段的含义明确清晰，如数据library中的标题结构。Semi结构化:有一定的结构，但语义不确定，比如。有些不确定性(表)不是结构化:杂乱无章数据，很难按照一个概念提取。不规则结构化度是指一个决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用清晰的语言(数学或逻辑)表达出来。

1).结构化决策问题结构化决策问题相对简单直接，其决策过程和方法有固定的规则可循，可以用清晰的语言和模型来描述，按照一定的通用模型和决策规则可以实现其决策过程的基本自动化。大多数早期的管理信息系统都可以解决这类问题，例如，利用运筹学方法解决资源优化问题。

(1)结构化数据，简单来说就是数据库。结合典型场景，比如企业ERP、财务系统，就更容易理解；医疗HIS 数据数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用程序需要什么样的存储方案？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求和数据容灾需求。(2)Non-结构化数据 library是指字段长度可变且每个字段的记录可以由重复或不重复的子字段组成的数据library，它不仅可以处理结构化。

在实际应用中，我们会遇到各种数据库，比如nosql非关系型数据库(memcached，redis，mangodb)，RDBMS关系型数据库(oracle，mysql等。).还有一些其他的数据库，比如hbase。在这些数据库中，结构化 数据，而不是结构化。以下是数据:结构化数据:它们可以用数据或一个统一的结构来表示，我们称之为结构化。

结构化数据，简单来说就是数据库。结合典型场景，比如企业ERP、财务系统，就更容易理解；医疗HIS 数据数据库；教育卡；政府行政审批；其他核心数据库等，这些应用程序需要什么样的存储方案？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求和数据容灾需求。不是结构化 数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文字，具体到典型案例，如医学影像系统、教育视频点播、视频监控、国家地理信息系统、设计院、文件服务器(PDM/FTP)、媒体资源管理等具体应用，这些行业的存储需求有数据存储、数据备份和-1。