什么是结构化数据？
结构化数据是指采用标准化格式的数据，具有明确定义的结构，符合数据模型，遵循持久的顺序，并且易于人类和程序访问。此数据类型通常存储在数据库中。
尽管结构化数据仅占全球数据的 20％ 左右，但它是当前大数据的基础。这是因为它非常易于访问和使用，并且使用效果要准确得多。
企业为何需要结构化数据？
企业掌握的关于客户、流程和员工的最大信息来源是数据。这些数据可以采取多种形式，包括来自客户的反馈、推文、财务信息、库存流量等等。但是，很大一部分数据是完全无法量化的。你无法衡量感情、行为原因或视频片段。因此，结构化数据派上用场，因为与非结构化数据相比，您可以更轻松地从中得出推论和信息。
如果企业计划发展或进入新的产品细分市场，则需要结构化数据。这些数据很容易用于机器学习和人工智能，它可以准确预测什么将带来最大的业务规模增长，或者哪种新产品最畅销。
结构化数据对员工也很有用：客户详细信息，销售信息，库存水平，需要易于访问管理并提供相关信息的日常信息。
结构化数据的特征
良好的结构化数据会有一系列特征，无需考虑数据的存储方式或信息的内容。结构化数据：
- 具有符合数据模型的可识别结构
- 以行和列的形式呈现，例如在数据库中
- 有条理，便于明确理解数据的定义、格式和含义
- 位于文件或记录的固定字段中
- 在类中聚集了类似的数据组
- 同一组中的数据点具有相同的属性
- 信息易于人类和其他程序访问和查询
- 元素可寻址，从而实现高效的分析和处理
这些数据的来源因组织而异。有些计算机或机器生成的数据是由机器创建的，无需人工干预。这包括传感器数据、网络日志、销售点详细信息和财务信息等内容。所有这些都是由机器自动捕获的。
显然，人类生成的数据是由人类提供的。这包括来自调查回复的输入数据、记录人类在网站上所有操作的点击流数据，或在线游戏中采取的动作的逐步细分。
结构化数据的替代方案
半结构化数据
此数据不在关系数据库中，不符合数据模型，但具有某些结构元素。虽然它不像结构化数据那么严格，但它确实有一些相似的元素。
此数据不能以行和列存储或存储在数据库中。这些数据包含元数据和标签，有助于对其进行适当的分组并描述其存储方式。半结构化数据是按层次结构进行组织的，尽管该组中的实体可能不具有相同的属性或特征。它很难实现自动化和管理，程序也很难访问。
半结构化数据包括 XML 语言数据、电子邮件、压缩文件、网页文件和二进制可执行文件。
非结构化数据
这种非结构化数据不符合任何其他模型，也没有易于识别的结构。它没有组织，也无法以任何合乎逻辑的方式存储。非结构化数据不适合任何数据库结构，没有规则或格式，程序也无法轻易使用。
此数据类型包括视频、报告、调查、网页文档、图像和备忘录。
结构化数据的优势
结构化数据具有一系列优势。如果组织打算将数据用于业务预测或分析，则必须对其进行结构化。
易于存储和访问
由于结构化数据具有明确定义的架构，因此在需要时很容易找到数据。无论是人还是计算机，相关数据库都可以快速轻松地找到。
数据挖掘很简单
如果人工智能或机器学习需要数据，则很容易应用。即使使用手动计算，也可以轻松地从数据中提取知识。
易于更新和删除
如果数据结构合理，更新和删除数据就成了简单的任务。
可轻松扩展
由于数据适合预设的架构，因此很容易添加更多数据。流数据或不断刷新的数据会自动添加到正确的位置。
更佳的商业智能
当数据结构化时，数据挖掘就简单得多。这意味着，任何预测或从中得出的商业智能假设都更有可能是正确和准确的。机器学习算法可以轻松抓取数据，从而实现简单的数据查询和操作。
数据安全很简单
结构化数据存储在数据仓库中，该仓库通常具有安全层。虽然没有什么是 100% 安全的，但结构化数据的安全性易于实施，并遵循标准的行业最佳实践。
轻松搜索信息
由于结构化数据可以根据文本字符串和属性建立索引，因此搜索操作变得简单。数据的性质很容易理解，数据背后的含义和关系也很容易被接受。
结构化数据的缺点
存储不灵活
存储结构化数据的数据仓库或关系数据库的集合结构不灵活。无论出于何种原因，如果数据的要求发生了变化，则很可能需要更新所有结构化数据。
有限的使用案例
因为所有数据都是以某种方式收集的，以用于某种用途，所以这就是它的使用方式。因此，结构化数据的灵活性较低。
结构化数据的未来
尽管结构化数据目前占组织数据类型的 20％，但这比例正在下降。随着非结构化和半结构化数据剧增并呈快速增长，结构化数据的份额一直在减少。目前，结构化数据仍然很有价值，越发注重对业务的预测。由于结构化数据比非结构化数据更易于访问，因此它目前对企业而言还是有价值的。
只有 0.5% 的非结构化数据得到使用和分析，但它是有价值的信息来源。随着行业转向解密和量化非结构化数据，对结构化数据的依赖会下降。半结构化数据越来越多地转为 JSON 格式，这种格式可以用于机器。这意味着其他结构不那么固定的数据形式将成为更多数据分析的来源。
虽然重点是将非结构化数据或半结构化数据转化为结构化数据，但现在的关注点是让数据可供机器使用，而无需耗费成本和时间额外将数据转换为结构化数据。