什么是非结构化数据

非结构化数据来源广泛，包括电子邮件、文字处理文档、PDF 文件、地理空间数据等。这些数据格式种类繁多，无法直接存储在传统数据库中。相比之下，结构化数据具有固定的数据模型和格式，易于存储和分析。

由于缺乏预定义的数据模型，非结构化数据的分析和处理面临诸多挑战。首先是物理访问数据的难题，使用者需要处理各种格式的数据源。其次是标准化术语的问题，不同数据源可能使用不同的术语表达相同的概念。此外，非结构化数据的体量巨大，需要更多的存储空间和计算资源。最后，如何使非结构化数据可搜索也是一大挑战。

克服上述挑战正是现代分析信息系统创新的动力。新兴的机器分析概念如复杂事件处理、全文搜索和分析、数据呈现新理念等，都旨在更好地处理非结构化数据。企业、政府和高校越来越依赖从非结构化数据中提取的商业智能信息。

与结构化数据相比，非结构化数据的分析需要更先进的分析工具，如自然语言处理和文本挖掘技术。这些技术能够从非结构化数据中提取有价值的见解和模式，弥补了传统工具在处理非结构化数据时的不足。

非结构化数据可以成为企业、政府和大学获取宝贵商业智能分析的来源。例如，发现某公司非法出售虚假医生证明以帮助人们欺骗雇主和保险公司，这为保险公司提供了加强通过非结构化数据分析提升警惕性的机会。

尽管非结构化数据难以正确搜索、查找和评估，但它可能包含大量用户所需的分析和决策信息。复杂事件处理、全文搜索和分析以及新的展示理念等信息分析系统的进步，正在帮助解决非结构化数据处理的挑战。

非结构化数据库旨在以可管理和受保护的方式存储诸如电子邮件、文档和多媒体等不同对象，即使整个集合可能无法适应预定义的结构化框架。

结构化数据具有预定义的格式，通常以行和列的形式存储在关系数据库中。这种数据格式有助于高效地存储、检索和分析数据。相比之下，非结构化数据没有预定义的格式或数据模型，可以包括文本文件、视频、报告、电子邮件和图像等多种形式。

由于结构化数据遵循预定义的规则，因此可以使用许多现有工具轻松分析并从中获取业务洞见。而非结构化数据由于缺乏预定义的数据模型，分析起来要困难得多，需要使用诸如自然语言处理等高级分析工具。

结构化数据由于遵循预定义的规则，因此可以轻松搜索。而非结构化数据缺乏必要的顺序，无法使用传统的数据挖掘技术进行搜索，需要采用更先进的分析工具。

结构化数据的存储过程相对简单，通常存储在数据仓库中。而非结构化数据由于种类繁多，存储需求更高，需要更多的资金、空间和资源，通常存储在数据湖中。总的来说，非结构化数据与结构化数据在数据格式、分析难易程度、搜索能力和存储要求等方面存在显著差异。企业越来越意识到非结构化数据的价值，但在有效管理和从中提取洞见方面仍面临挑战。