认知大数据 大数据的数据类型有哪些 (认知大数据的概念)

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• 认知大数据，大数据的数据类型有哪些
• 结构化数据和非结构化数据的区别?
• 什么是结构化数据，非结构化数据？

认知大数据，大数据的数据类型有哪些

1. 结构化数据：这类数据能够通过特定的结构或模式进行表示和存储，常见的如数字和符号。

在数据库中，结构化数据通常以关系型数据库的形式存在，采用二维表结构进行组织。

2. 半结构化数据：半结构化数据位于结构化数据和完全无结构数据之间。

例如，XML和HTML文档就属于半结构化数据。

这类数据通常是自描述的，数据的结构和内容交织在一起，没有明确的界限。

3. 非结构化数据：非结构化数据的特点是字段长度可变，记录由可重复或不可重复的子字段构成。

非结构化数据库不仅适用于处理结构化数据，更适合处理非结构化数据，如文本、图像、声音、视频等。

为了全面理解大数据，我们需要从三个层面进行剖析：1. 理论层面：理论是理解大数据的基础，也是广泛传播的共识。

在这一层面，我们通过理解大数据的特征、价值、发展趋势以及隐私问题，来深入探讨大数据的本质。

2. 技术层面：技术是实现大数据价值的关键。

在这一层面，我们关注云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术在大数据处理中的应用和发展。

3. 实践层面：实践是大数据价值的体现。

在这一层面，我们通过分析互联网、企业和个人大数据的应用案例，来展示大数据已经取得的成果和未来的发展潜力。

结构化数据和非结构化数据的区别?

结构化数据指的是关系模型数据，以关系数据库表形式管理的数据，典型场景包括企业ERP、OA、HR等系统中的数据。

非结构化数据则是指数据结构不规则或不完整，没有预定义数据模型，难以用二维表表示的数据，如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。

半结构化数据则是非关系模型、具备基本固定结构模式的数据，如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等。

处理结构化数据时，主要关注数据ETL处理和时效性，包括不同字段映射、新增列、字段转换、三大范式遵守与数据同步时效性。

对于半结构化、非结构化数据，由于数据分散，缺乏统一管理，需借助专业工具。

处理方式包括提取关键信息至结构化数据、使用专业工具支持数据融合集成以及备份存储文件。

提升投入产出比，可使用如FineDataLink这类专业工具，简化数据编排，提高数据使用价值。

历史文件备份存储在文件服务器，通过权限管理提供统一入口。

资源分享包括处理异构数据的方法与工具，旨在帮助理解与应用结构化、非结构化及半结构化数据处理。

什么是结构化数据，非结构化数据？

什么是结构化数据，非结构化数据？信息在数字世界中分为两种类型。

首先是结构化数据，这类数据能够通过数字或特定的格式来表示，例如数字和文本。

它们具有统一的组织方式，便于存储和检索。

其次是非结构化数据，这类数据包括图像、音频、视频和网页等，它们没有固定的格式，难以用传统的方法进行管理。

结构化数据可以看作是非结构化数据的一个子集，它具有明确的组织结构。

在信息技术的发展过程中，尤其是互联网和内部网络技术的飞速进步，非结构化数据的数量急剧增加。

这种变化使得原本主要用于管理结构化数据的关系型数据库显得力不从心，从而推动了数据库技术的发展，进入了所谓的“后关系数据库时代”，并逐渐发展出适应网络应用的非结构化数据库。

非结构化数据库的特点是记录的格式是可变的，由一系列不可重复或可重复的字段组成，每个字段又可以包含多个子字段。

简而言之，非结构化数据库就是那些字段结构可以灵活变化的数据库。