結構化數據vs. 非結構化數據 - 人人焦點
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它也可以存儲在像NoSQL這樣的非關係資料庫中。
典型的人爲非結構化數據包括:. 文本文件:文字處理、電子表格、演示文稿、電子郵件、日誌 ...
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結構化數據vs.非結構化數據
2020-12-16CIO時代網
結構化數據vs.非結構化數據:結構化數據由明確定義的數據類型組成,其模式可以使其易於搜索。
而非結構化數據通常由不容易搜索的數據組成,其中包括音頻、視頻和社交媒體發布等格式。
非結構化數據與結構化數據並不表示兩者之間存在真正的衝突。
客戶不是基於他們的數據結構選擇,而是在使用他們的應用程式中選擇:關係資料庫用於結構化數據,大多數其他類型的應用程式用於非結構化數據。
然而,結構化數據分析的難易程度與非結構化數據的分析難度之間的關係日益緊張。
結構化數據分析是一個成熟的流程和技術。
非結構化數據分析是一個新興行業,在研發方面需投入大量的資金,但這不是一項成熟的技術。
企業內部的結構化數據與非結構化數據問題決定了他們是否應該投資於非結構化數據的分析,以及將這二者結合是否成爲一種更好的商業智能? 什麼是結構化數據? 結構化數據通常駐留在關係資料庫(RDBMS)中。
其欄位存儲長度顯示數據電話號碼,社會安全號碼或郵政編碼。
甚至像名稱這樣的可變長度的文本字符串也包含在記錄中,這使得它很容易搜索。
只要數據是在RDBMS結構內創建的,數據就可以是人工或機器生成的。
這種格式是搜索與人類產生的查詢和使用的數據和欄位名稱類型的算法,如字母或數字、貨幣、日期。
數據 包含結構化數據的普通關係資料庫應用程式包括航空預訂系統、庫存控制、銷售事務和ATM活動。
結構化查詢語言(SQL)允許在關係資料庫中查詢這種類型的結構化數據。
一些關係資料庫確實存儲或指向非結構化數據,例如客戶關係管理(CRM)應用程式。
由於備忘錄欄位不會將自己放到傳統的資料庫查詢中,因此其集成可能不理想。
儘管如此,大部分客戶關係管理(CRM)數據都是結構化的。
什麼是非結構化數據? 非結構化數據本質上是結構化數據之外的一切數據。
非結構化數據具有內部結構,但不通過預定義的數據模型或模式進行結構化。
它可能是文本的或非文本的,也可能是人爲的或機器生成的。
它也可以存儲在像NoSQL這樣的非關係資料庫中。
典型的人爲非結構化數據包括: 文本文件:文字處理、電子表格、演示文稿、電子郵件、日誌。
電子郵件:由於其元數據,電子郵件具有一些內部結構,人們有時將其稱之爲半結構化。
但是,其消息欄位是非結構化的,傳統的分析工具無法解析它。
社交媒體:來自Facebook、Twitter和LinkedIn的數據。
網站:YouTube、Instagram、照片分享網站。
移動數據:簡訊、地點。
通信:聊天、即時消息、電話錄音、協作軟體。
媒體:MP3、數碼照片、音頻文件、視頻文件。
業務應用程式:MSOffice文檔、生產力應用程式。
典型的機器生成的非結構化數據包括: 衛星圖像:天氣數據、地形、軍事活動。
科學數據:石油和天然氣勘探、空間勘探、地震圖像、大氣數據。
數字監控:監控照片和視頻。
傳感器數據:交通、天氣、海洋傳感器。
最具包容性的大數據分析可以使用結構化數據和非結構化數據。
結構化數據與非結構化數據:有什麼區別? 除了存儲在關係資料庫和存儲在一個關係資料庫之外的明顯區別之外,最大的區別在於分析結構化數據與非結構化數據的便利性。
針對結構化數據存在成熟的分析工具,但用於挖掘非結構化數據的分析工具正處於萌芽和發展階段。
用戶可以通過文本非結構化數據運行簡單的內容搜索。
但是,缺乏有序的內部結構使得傳統數據挖掘工具的目標失敗,企業從富有價值的數據源(如媒體、網絡、博客、客戶交互,以及社交媒體數據)獲得的價值很小。
即使非結構化數據分析工具在市場上出現,但沒有任何一個供應商或工具集是明確的贏家。
許多客戶不願意投資於具有不確定發展路線圖的分析工具。
除此之外,非結構化數據比結構化數據要多得多。
非結構化數據占企業數據的80%以上,並且以每年55%和65%的速度增長。
如果沒有工具來分析這些海量數據,組織會在商業智能表上留下大量有價值的數據。
傳統上,結構化數據對大數據應用程式來說更容易消化,但如今的數據分析解決方案正在這方面取得重大進展。
半結構化數據如何適用於結構化和非結構化數據 半結構化數據維護用於識別單獨數據元素的內部標記和標籤,從而實現信息分組和層次結構。
文檔和資料庫都可以是半結構化的。
這種類型的數據只代表結構化/半結構化/非結構化數據的5%-10%,但具有關鍵的業務用例。
電子郵件是半結構化數據類型的一個非常常見的例子。
而更高級的分析工具對於線程跟蹤,近似重複數據刪除和概念搜索是必需的。
電子郵件的本地元數據可以實現分類和關鍵字搜索,無需任何其他工具。
電子郵件是一個巨大的用例,但大多數半結構化的開發中心都在緩解數據傳輸問題。
與基於Web的數據共享和傳輸一樣,共享傳感器數據也是一個不斷增長的用例:電子數據交換(EDI),許多社交媒體平台,文檔標記語言和NoSQL資料庫。
半結構化數據的例子 標記語言XML這是一種半結構化的文檔語言。
XML是一組定義人機可讀格式的文檔編碼規則(雖然說XML是人類可讀的,但並沒有帶來太大的好處,因爲人員閱讀XML文檔都會讓他們更加耗費時間。
)其價值在於它的標籤驅動結構非常靈活,編碼人員可以使其適應在Web上普及數據結構、存儲和傳輸。
開放標準JSON(JavaScriptObjectNotation)是另一種半結構化數據交換格式。
Java隱含在名稱中,但其他類似C語言的程式語言可以識別它。
其結構由名稱/值對(或對象、散列表等)和有序值列表(或數組、序列、列表)組成。
由於結構在各種語言之間可以互換,JSON擅長在Web應用程式和伺服器之間傳輸數據。
NoSQL半結構化數據也是許多NoSQL(不僅是SQL)資料庫的重要組成部分。
NoSQL資料庫與關係資料庫不同,因爲它們不會將組織(模式)與數據分開。
這使得NoSQL成爲存儲不容易適應記錄和表格格式的信息(比如長度不同的文本)的更好選擇。
它還允許資料庫之間進行更容易的數據交換。
一些較新的NoSQL資料庫(如MongoDB和Couchbase)也通過將它們以JSON格式本地存儲來包含半結構化文檔。
在大數據環境中,NoSQL不需要管理員將運營和分析資料庫分離爲單獨的部署。
NoSQL是可操作的資料庫,並託管用於商業智能的本地分析工具。
在Hadoop環境中,NoSQL資料庫攝取並管理傳入數據並提供分析結果。
這些資料庫在大數據基礎架構和LinkedIn等實時Web應用程式中很常見。
在LinkedIn網站上,數以億計的商業用戶可以自由分享職位、地點、技能等等。
LinkedIn以半結構化格式捕捉海量數據。
當求職用戶創建搜索時,LinkedIn會將查詢與其大規模的半結構化數據存儲相匹配,將數據交叉引用到招聘趨勢中,並與求職者分享結果推薦。
Salesforce等高級LinkedIn服務中的銷售和營銷查詢也採用相同的流程。
亞馬遜還將讀者推薦建立在半結構化資料庫上。
結構化數據與非結構化數據:下一代工具是遊戲規則改變者 可以使用新工具分析非結構化數據,特別是給定用例參數。
大多數這些工具都基於機器學習。
結構化數據分析也可以使用機器學習,但海量數據和許多不同類型的非結構化數據都需要它。
幾年前,使用關鍵字和關鍵短語的分析人員可以搜索非結構化數據,並對數據涉及的內容有一個清晰的概念。
電子發現是這種方法的主要例子。
但是,非結構化數據的增長速度非常快,以至於用戶不僅需要採用計算工作的分析,而且還要自動從他們的活動和用戶決策中學習。
自然語言處理(NLP)、模式感知和分類以及文本挖掘算法都是常見的例子,文檔相關性分析、情感分析和過濾器驅動的網頁收集也是常見的例子。
使用機器學習智能進行非結構化數據分析可使組織: 分析數字通信的合規性。
違反合規性將會使企業損失數百萬美元的費用、訴訟和業務損失。
模式識別和電子郵件線程分析軟體可以搜索海量的電子郵件和聊天數據,以防潛在的不合規情況。
最近的一個例子就是大衆汽車公司可能通過使用分析來監控可疑消息的通信,從而避免了巨額罰款和聲譽損失。
跟蹤社交媒體中的大量客戶對話。
文本分析和情緒分析可讓分析師檢查營銷活動的積極和負面結果,甚至識別在線威脅。
這種級別的分析是一種更爲複雜的簡單關鍵字的搜索,它只能報告基本知識,例如海報在新廣告系列中提及企業名稱的頻率。
新的分析還包括以下場景:提及的是積極還是負面?海報是否有更好的宣傳作用?用戶對行政公告的反應是什麼?例如汽車行業大量參與社交媒體的分析,因爲購車者往往會轉向其他海報來衡量他們的購車體驗。
分析師使用文本挖掘和情感分析相結合的方式來跟蹤Twitter和Facebook上與自動相關的用戶帖子。
獲得新的營銷情報。
機器學習分析工具可快速處理大量文檔以分析客戶行爲。
一家重要的雜誌發行商可以將文本挖掘應用到數以萬計的文章中,並通過主要分論題的流行度來分析每個單獨的出版物情況。
然後,他們將分析擴展到所有內容屬性,以查看哪些整體主題受到客戶的主要關注。
該分析將所有出版物的數十萬條內容進行分析,並以分段形式交叉引用熱門主題的結果。
其結果是豐富的內容,哪些話題對不同的顧客最感興趣,哪些營銷信息與他們產生了最強烈的共鳴。
在電子數據展示中,數據科學家使用關鍵字搜索非結構化數據並獲得有關數據的合理構想。
無論企業的業務具體是什麼,其目標都是挖掘業務價值,無論數據是結構化的還是非結構化的。
這兩種類型的數據都可能具有很高的價值,而較新的工具可以匯總、查詢、分析和利用所有數據類型,以便在整個企業數據範圍內獲得更加深入的業務洞察力。
第三十屆CIO班招生法國布雷斯特商學院碩士班招生北達軟EXIN網絡空間與IT安全基礎認證培訓北達軟EXINDevOpsProfessional認證培訓責編:pingxiaoli
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[原]深入對比數據科學工具箱:Python和R非結構化數據的結構化
概述在現實場景中,由於數據來源的異構,數據源的格式往往是難以統一的,這就導致大量具有價值的數據通常是以非結構化的形式聚合在一起的對於這些非結構化數據,最常見的數據結構就是JSON,而對應的資料庫就是MongoDB。
利用MongoDB這樣的NoSQL資料庫,我們可以把異構的數據源整合到若干個collection中,通過key-value的形式對數據進行增刪改查。
雖然MongoDB在數據聚合上有天然的優勢,但是在事務處理(OLTP)與數據分析(OLAP)上的表現卻不盡人意。
如何解決大規模非結構化數據的存儲挑戰
什麼是非結構化數據? 顧名思義,非結構化數據不遵循傳統結構,比如金融系統和業務應用程式中的數據。
雖然結構化數據適合於資料庫等嚴格的格式,但非結構化數據更自由。
非結構化數據包括圖像、文本文件、傳感器數據和電子郵件等等。
這些文件的非結構化特性有其好處,比如允許分析團隊在不首先標準化數據的情況下處理數據,這可能會帶來更全面的分析。
機器學習和人工智慧的進步正在使非結構化數據的標記和分類變得更容易,這樣信息就更容易訪問,排序也不那麼困難。
存儲非結構化數據涉及的最大問題是什麼?
數據占比高於80%?關於這些非結構化數據你管理了多少?
而在這些數據中,結構化數據僅占到全部數據量的20%,其餘80%都是以文件形式存在的非結構化和半結構化數據,日誌文件、機器數據等又占據非結構化數據的90%。
所以巨大非結構化數據管理和運用對於企業來說愈發的重要,今天就和大家聊聊非結構化數據管理這些事。
國內數據分析「七宗罪」美國進入「非結構化」數據分析新時代
雖然,近年來「大數據」及「數據分析」概念被炒得很火,但國內,國內很多CIO/CTO們仍很「害怕數據」——一方面,企業充斥著無從分析的非結構化數據;另一方面,結構化數據分析方面,與非結構一樣面臨著方法不科學、周期冗長、性價比低、不能直接產生經濟效益等典型的問題。
國內大數據分析越來越陷入到一種不得要領、頗爲雞肋的僵局。
幫您分析非結構化數據的10個實用步驟
【IT168導購】數據分析正在成爲企業發展的重要部分。
對於企業來說,了解結構化和非結構化數據是非常有必要的,以便爲業務發展做出正確的決策。
下面的10個步驟將幫助企業來成功的分析非結構化數據。
XSKY發布X3DS立體數據管理系統,解決海量非結構化數據管理難題
1非結構化數據管理難題非結構化數據其體量要比結構化數據大得多,而且,隨著現在非結構化數據在企業生產系統中的重要性不斷凸顯,多數企業都面臨海量非結構化數據的管理難題:1、海量小文件快速遷移更換設備廠商,新老系統替換都需要遷移數據。
結構化SQL資料庫與非結構化NOSQL資料庫大比拼
比拼1:數據的組織形式SQL,顧名思義是結構化查詢語言。
它的數據都是結構化的,這個需要在最初創建資料庫的時候要做好設計,這個設計一旦定型以後,再修改的話就會比較麻煩。
當然如果設計做得好的話,也就無需再修改了。
所以結構化數據最大的一個工作就是表的設計。
這是在使用這種資料庫的時候,開發工作中的重中之重。
運用R處理JSON非結構化數據
問題提出 相對於結構化數據(即行數據,存儲在資料庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據)而言,不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據即稱爲非結構化數據
結構化數據,最熟悉的陌生人
非結構化數據是指沒有按照預定義的方式組織或缺少特定數據模型的數據,比如我們常見的文章、對話等等。
而本文著重提及的結構化數據則是指數據點之間具有清晰的、可定義的關係,並包含一個預定義的模型的數據(如圖1所示)。
看起來結構化數據應該更容易處理,而基於機器學習的特性(特徵提取),大家更多的注意力集中在了對文本這類非結構化數據的處理,好像對於結構化數據的處理過去都不怎麼熱門。
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【IT168評論】在大數據備受關注的今天,企業不能盲從,而是應該明白大數據爲什麼會如此之熱,爲什麼去關注它。
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乾貨|LogstashGrok數據結構化ETL實戰
0、題記日誌分析是ELK最常用、最核心業務場景之一。
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R語千尋|非結構化數據--文本數據的讀入
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這就是我們本期要介紹的內容。
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如何使用SQLServerFILESTREAM存儲非結構化數據?
作者|ALENBRI譯者|火火醬,責編|Carol封圖|CSDN付費下載於視覺中國在本文中,我將解釋如何使用SQLServerFILESTREAM來存儲非結構化數據。
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因爲這可都是「成噸成噸」的非結構化數據!IDC說,現在全球70%的數據都是非結構化數據。
它們遍布醫療、傳媒、教育等幾乎所有行業。
無處不在的非結構化數據,我們是如何存放?如何管理?如何利用的呢?最近,戴爾科技集團舉辦了一場以「管理數據,論道價值」爲題的技術交流會。
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毋庸置疑,海量非結構化數據的時代已經到來,海量非結構化數據的管理、處理、保護等巨大挑戰與難題也接踵而至。
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利用實體嵌入(EntityEmbeddings)對結構化數據進行深度學習向您展示深度學習可以處理結構化數據並且如何實現作者首頁:http://www.rutgerruizendaal.com第二個問題是在我們在構建機器學習模型的時候時常問的問題: 我改怎麼處理數據集裡的類別變量?令人驚訝的是,我們可以用相同的答案回答這兩個問題:實體嵌入(Entity Embedding)。
深度學習在許多方面都優於其他機器學習方法,圖像識別,音頻分類和自然語言處理僅僅是衆多例子中的一部分。
這些研究領域都使用所謂的「非結構化數據」,即沒有預定義結構的數據。
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