結構化資料與非結構化資料的差異

　　結構化和非結構化資料是資料的兩大類。由於我們生活在一個資訊時代，資料是我們日常生活中必不可少的東西，我們做的每一個決定都是基於這樣或那樣的資料。

　　在本文中，我們將討論結構化資料和非結構化資料以及它們之間的區別。

　　 什麼是結構化資料？

　　結構化資料是指按照預定義的模型結構化或以預定義的方式組織的資料。根據谷歌表示，“結構化資料是一種標準化的格式，用於提供關於頁面的資訊並對頁面內容進行分類。”結構化查詢語言(SQL)用於管理關聯式資料庫中的結構化資料。這種語言最初被稱為SEQUEL，是由IBM的Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce在20世紀70年代早期開發的。

　　使用者只需對主題有基本的瞭解，就可以輕鬆地訪問和解釋結構化資料。例如，結構化資料的特定架構簡化了機器學習(ML)演算法的操作和查詢。例如，在搜尋引擎優化(SEO)中，結構化資料是幫助搜尋引擎理解如何解釋和顯示內容的標記。

　　結構化資料通常儲存在關聯式資料庫管理系統(RDBMS)中。具有結構化資料的關聯式資料庫的常見應用程式包括ATM活動、航空公司預訂系統和銷售事務。此外，保護結構化資料的方法很容易獲得和理解。資料庫提供了訪問控制工具和技術來提高結構化資料的安全性。

　　 什麼是非結構化資料？

　　非結構化資料指的是既沒有按照預定義的資料模型進行結構化，也沒有按照預定義的方式組織的資料。這種型別的資料可以是人生成的，也可以是機器生成的，並且具有內部結構。非結構化資料可能包括文件、書籍、後設資料、健康記錄、影像、音訊、視訊、檔案、電子郵件訊息、網頁等。

　　有幾種方法可以存放非結構化資料，比如資料湖、NOSQL資料庫和資料倉儲。

　　21世紀後期，大資料的出現使得人們對非結構化資料在根本原因分析和預測分析等領域的應用產生了濃厚的興趣。《計算機世界》(Computerworld) 2011年的一份有先見之明的報告顯示，到2021年，組織中90%以上的資料可能是非結構化的。事實上，IDC和希捷預測，到2025年，全球資料空間將增長到175.8 zettabytes，而2015年的增長率約為26%，這些資料中的大部分是非結構化資料。

　　根據2013年IEEE的一份報告，有幾種方法可以存放非結構化資料，比如資料湖、NoSQL資料庫(非關係型)和資料倉儲。隨著這一領域的增長，已經開發了許多工具和平臺，特別是用於非結構化資料的使用、管理、儲存和保護，例如Amazon DynamoDB、MonkeyLearn和MongoDB Atlas。

　　 結構化資料與非結構化資料對比

　　結構化資料和非結構化資料都可以由人或機器生成，但它們之間有一些明顯的區別。特別是，非結構化資料的不規則性和模糊行為使得使用傳統程式難以理解。

　　隨著現代技術的發展和發明，從非結構化資料中分析和獲得新的見解變得越來越容易。將非結構化資料轉換為結構化資料可以使其更容易、更有效地使用、管理、儲存和保護。