结构化数据和非结构化数据是什么意思 (结构化数据和非结构化数据的区别)

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• 结构化数据和非结构化数据是什么意思
• 什么是结构化数据和非结构化数据？什么是数据荡涤？
• 结构化数据和非结构化数据的区别

结构化数据和非结构化数据是什么意思

1. 结构化数据和非结构化数据是大数据畛域的两种基本数据类型，它们各自有不同的运行场景和解决方式。

2. 结构化数据，又称为行数据，理论以二维表的方式存在，遵照严厉的数据格局和长度规范。

这种数据适宜用相关型数据库启动存储和治理。

3. 非结构化数据则包括各种格局的文档、报表、图片、音频和视频消息等，它们不适宜用相关型数据库来示意，理论存储在非相关型数据库中。

4. 结构化数据和非结构化数据在解决和剖析上存在差异。

结构化数据有成熟的剖析工具，而非结构化数据剖析工具还在开展阶段。

5. 虽然结构化数据在企业数据中占比拟小，但非结构化数据却占据了企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。

6. 因此，开发有效的工具来剖析非结构化数据对企业来说至关关键，这样才干够充沛应用这些数据的价值。

什么是结构化数据和非结构化数据？什么是数据荡涤？

（1）所谓的结构化数据，指的是存储在数据库中的数据。

这种数据常常出现于企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批以及其余外围数据库等运行中。

这些运行理论须要高效存储打算，数据备份，数据共享，以及数据容灾等方面的允许。

（2）非结构化数据则是指那些字段长度可变，且每个字段的记载或者蕴含可重复或无法重复的子字段的数据。

这类数据不只实用于解决结构化数据，如数字和符号，也更适宜解决非结构化数据，如文本、图像、音频、视频和超媒体等。

（3）数据荡涤是数据解决环节中的最后一步，它触及发现并纠正数据文件中的失误。

这包括审核数据的分歧性，解决有效值和缺失值等。

与问卷审核不同，数据荡涤理论是由计算机智能实现的，而不是人工操作。

数据荡涤的原理是应用技术手腕，如数理统计、数据开掘或预约义的荡涤规定，从数据中检测和消弭失误数据、不完整数据和反双数据，以优化数据品质。

审计人员在制订业务常识和荡涤规定时，须要依赖自身的积攒和综合判别才干。

因此，审计人员应依照以下规范来评估审计数据的品质：准确性、完整性、分歧性、惟一性和效性。

结构化数据和非结构化数据的区别

两者的区别是定义，起源与方式等。

1、定义：结构化数据是指具备预约义的数据模型，并且以固定格局和规定启动组织和存储的数据，其内容是明晰明白、易于解决的。

非结构化数据则是指没有预约义的数据模型，其数据结构不规定或不完整，不繁难用数据库二维逻辑表来体现的数据。

2、起源与方式：结构化数据理论由数字和值组成，以表格、树状结构或相关模型的方式出现，例如Excel上班表或SQL数据库。

非结构化数据则没有固定的格局和规定，可以是文本、图像、音频、视频等多种方式，包括一切格局的办公文档、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等。