什麼是結構化資料？

結構化資料是指採用標準化格式、具有明確定義的結構、符合資料模型、遵循長久規範、容易被人類和程式存取的資料，這種資料類型通常儲存在資料庫中。

Skiptomaincontent 首頁 ReferenceCenter 字彙 什麼是結構化資料？ 結構化資料是指採用標準化格式、具有明確定義的結構、符合資料模型、遵循長久規範、容易被人類和程式存取的資料，這種資料類型通常儲存在資料庫中。

雖然結構化資料僅佔全球資料的20%左右，但它是當前大數據分析的基礎，這是因為它非常容易存取、使用，而且用它得到的分析結果也較準確。

為什麼企業需要結構化資料？ 企業獲得關於客戶、流程和員工的最大資訊來源便是資料，這些資料可能有多種形式，包括來自客戶的意見回饋、推文、財務資訊、庫存流量等等，幾乎任何東西都是資料。

但是，其中很大一部分資料是完全不可量化的，例如，您無法將感受、行為原因、影片剪輯等不同內容放在一起比較。

因此，結構化資料是必需的，它比非結構化資料更容易從中得出推論和資訊。

如果企業打算發展或進入新產品領域，那麼結構化資料是不可或缺的。

這些資料很容易應用於機器學習和人工智慧，可以準確地預測什麼因素將產生最大的業務規模增長，或者什麼新產品會賣得最好。

結構化資料對員工也很有用：客戶詳細資訊、銷售資訊、庫存量，以及需要隨時可供存取、容易管理、能夠提供相關訊息的日常資訊。

結構化資料的特徵 良好的結構化資料具有一系列特徵，無論該資料如何儲存或與什麼資訊有關。

結構化資料： 具有符合資料模型的可識別結構 以行和列的形式呈現，例如儲存在資料庫的資料 整理過，能夠明確理解資料的定義、格式和含義 位於檔案或記錄的固定欄位中 可將相似的資料群組分群成類別 同一群組中的資料點具有相同的屬性 對於人類和其他程式來說都很容易存取和查詢 能夠處理其中元素，實現高效的分析和處理 這些資料的來源因公司組織而異。

有些電腦或機器產生的資料完全由機器所建，無需任何人工干預。

這包括感應器資料、網路日誌、銷售點詳細資訊、財務資訊等內容，全部都是由機器自動擷取產生的。

顯然，人類產生的資料是由人類提供的，包括來自問卷回答的輸入資料、記錄人類在網站上所有操作的點擊流資料，或是線上遊戲所有操作的每步動作分解。

O'Reilly報告：建立整合的數據基礎設施 只有三分之一的企業已發展成為數據驅動的機構。

解決辦法是什麼？在這電子書尋找答案！ 下載電子書 結構化資料的替代方案 半結構化資料 此類資料不存在於關聯式資料庫中，不符合資料模型，但具有一些結構元素。

雖然它不像結構化資料那樣嚴格，但它確實有一些相似的元素。

此類資料不能以行和列（即資料庫）的形式儲存，其中包含中繼資料和標籤，有助於對其進行適當分組及描述其儲存方式。

半結構化資料會被整理成階層架構，儘管該群組中的實體可能不具有相同的內容或屬性。

因此，此類資料很難自動化和管理，程式也難以存取。

半結構化資料包括XML語言資料、電子郵件、壓縮檔案、Web檔案和二進位執行檔。

非結構化數據 非結構化資料不符合任何其他模型，沒有容易識別的結構，沒有組織，不能以任何邏輯方式儲存。

非結構化資料不適合任何資料庫結構，沒有規則或格式，也不容易被程式使用。

此類資料包括影片、報告、調查、Word文件、圖像和備忘錄。

結構化資料的優勢 結構化資料具有一系列優勢。

如果一個組織打算將資料用於業務預測或分析，那麼它必須是結構化的。

容易儲存和存取 由於結構化資料具有明確定義的架構，因此很容易在需要時找到資料，方便人類或電腦、相關資料庫能夠快速得知資料在哪裡。

資料探勘很簡單 如果人工智慧或機器學習需要資料，結構化資料就是很好的選擇。

即使是用手動計算，也能輕鬆從此類資料中汲取知識。

容易更新和刪除 如果資料結構良好，那麼更新和刪除資料就成為一項簡單的任務。

容易擴展 因為資料符合預先設定的架構，所以很容易添加更多資料。

對於串流資料或不斷更新的資料，資料會自動添加到正確的位置。

更好的商業情報 當資料變得結構化時，資料探勘便簡單得多。

這意味著做出的任何預測或從中得出的商業情報假設，更有可能是正確和準確的。

機器學習演算法可以輕鬆梳理資料，使資料查詢和操作變得簡單無比。

容易保護資料安全 儲存結構化資料的資料倉儲通常設有安全層，雖說沒人能保證100%安全，但結構化資料的安全工作較容易實施，也更容易遵循標準的行業最佳實踐方法。

容易搜尋資訊 結構化資料可以按字串和屬性檢索，使搜尋作業變得簡單。

資料的性質很容易理解，資料背後的含義和關係也很容易被接受。

結構化資料的缺點 儲存不靈活 儲存結構化資料的資料倉儲或關聯式資料庫具有不靈活的固定結構，如果出於某種原因使資料要求發生改變，很可能所有的結構化資料都需要更新。

使用案例受到限制 所有的資料都是為了某種用途而以某種方式收集而來，這便限制了未來的使用方式。

因此，結構化資料的靈活性較低。

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立即開始 結構化資料的未來 雖然結構化資料目前佔組織資料類型的20%，但此百分比正在下降，快速巨幅增長的非結構化和半結構化資料正在壓縮結構化資料的比例。

不過目前，結構化資料仍然很有價值，而且越來越強調用於業務預測。

由於結構化資料比非結構化資料更容易存取，因此它目前對企業仍然價值很高。

只有0.5%的非結構化資料被使用和分析，但它的確是有價值的資訊來源。

隨著行業逐漸解密和量化非結構化資料，對於結構化資料的依賴將會下降。

也有越來越多的半結構化資料被轉換為可供機器解析的JSON格式，這意味著其他結構不那麼僵化的資料形式將成為更多資料分析的來源。

雖然大家致力於將非結構化或半結構化資料轉換為結構化資料，但真正的重點在於使資料可供機器使用，而非採取額外、昂貴且耗時的步驟將其完全轉換為結構化資料。

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