物聯方案
2024年11月05日
可以將結構化數據建模為包含行和列的表。每列都有一個屬性（例如時間、位置和名稱），每行都是一條記錄，包含每個屬性的關聯數據值。非結構化數據不遵循任何預先確定的規則。
結構化數據必須始終遵循嚴格的格式，稱為預定義的數據模型或架構。非結構化數據不適合架構。非結構化數據的規定格式可能非常簡單，如要求所有會議錄音采用FDS格式，或者要求所有系統事件必須收集到某個存儲空間中。
結構化數據和非結構化數據都可以存儲在各種類型的數據存儲中。正確存儲類型的選擇取決于數據的固有質量和屬性、收集數據的原因以及所需的分析類型。
結構化數據存儲的示例包括關系數據庫、空間數據庫和多維數據集。大型結構化數據存儲集合稱為數據倉庫。非結構化數據存儲的示例包括文件系統、數字資產管理系統、內容管理系統和版本控制系統。大型非結構化數據存儲集合稱為數據湖
通常可以更加輕松地組織、清理、搜索和分析結構化數據。如果嚴格格式化數據，開發人員就可以使用編程邏輯來搜索和定位特定的數據條目，以及創建、刪除或編輯條目。自動化數據管理和結構化數據分析效率更高。
非結構化數據沒有預定義的屬性，因此更難搜索和組織。通常，非結構化數據需要復雜的算法來預處理、操作和分析。
轉自：互聯網