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结构化数据界说
结构化数据，也称为定量数据，是遵循预界说结构或模型的数据。 由于结构化数据是高度安排化的，因而很简单被机器学习算法和人类处理。 结构化数据存储在数据库和数据仓库中。
结构化数据的示例包含目标、日期、名字、邮政编码和信誉卡号。 此类数据非常合适电子表格或 SQL、MySQL 和 PostgreSQL 等联系数据库，为企业供给易于拜访和解说的信息。
公司可以运用结构化数据经过名字、购买历史记载和地理位置等数据点来解说客户的行为。 这使得客户联系办理 (CRM) 成为可能，企业可以运用可以剖析客户行为的联系数据库来办理客户联系。
结构化数据的类型
将结构化数据视为数字和值。 它是定量数据，以 Excel 文件、Web 表单效果、预订体系和 SQL 数据库的办法存在。 其他类型的结构化数据包含销售点数据、产品目录和金融买卖。 结构化数据可用于多种环境和行业，包含：
- 金融服务：银行、会计师和金融机构运用结构化数据来记载、处理、办理和剖析买卖、账号和账户持有人名字等金融数据。
- 旅游业：预订网站、酒店、航空公司和其他运送公司运用结构化数据，包含客户和乘客数据、酒店或航班价格、公共汽车、火车或航班行程以及买卖。
- 医疗保健：医疗保健行业运用结构化数据来存储患者记载、保险记载和医疗设备库存。
- 零售和电子商务：零售和电子商务中运用结构化数据来记载和存储产品库存、价格、买卖和用户帐户信息。
- 公共部门：政府以多种办法运用结构化数据。 一种办法是经过人口普查数据来收集某一特守时刻的人口信息。 这些结构化数据包含地理位置、性别、种族和家庭成员人数等。
结构化、半结构化和非结构化数据有什么区别？
结构化数据是定量的，由值和数字组成，并且是高度安排的数据，易于拜访和解说。 结构化数据的示例包含日期、时刻和客户 ID。
非结构化数据是没有内部结构的定性数据，由文本、视频和图像组成，需求专用东西来办理和解说。 非结构化数据的示例包含客户谈论、视频或卫星监控数据以及产品照片或演示视频。
半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间。 它不像结构化数据那样具有预定的结构，但比非结构化数据更简单办理和解说。 半结构化数据运用元数据来界说数据点，这使得所述数据的存储更加有安排和规范。 半结构化数据的示例包含 JSON、XML、Web 和压缩文件。
如何办理结构化数据
结构化数据经过运用联系数据库来办理，例如 Excel 工作表或结构化查询语言 (SQL) 数据库。 联系数据库根据联系模型，以表格办法表明数据。 它使企业可以在各种数据点之间树立联系，并输入、查找和操作结构化数据。
结构化数据是写入时形式，因而在将其放入数据库之前，有必要将其结构化为数据模型。 数据模型是经过根据数据界说形式来树立的。 这会生成表或实体。 接下来，你树立这些实体之间的联系。 最终，你编写 SQL 脚本来生成存储结构化数据的联系数据库。
从那里，可以拜访和操作它以满意你的需求。 为了获取餐厅菜单项的数据，咱们首先创建不同的表：
- 项目
- 成分
- 营养价值
然后，咱们树立数据点之间的联系。 最终，咱们编写 SQL 脚本。 结构化数据可以来自在线表格、网络日志、传感器数据和销售点。 存储后，它可以在驱动机器学习 (ML) 的算法中运用，以查找和剖析数据并生成陈述和猜测。
结构化数据的长处
结构化数据有许多长处，由于它很简单被人和机器运用、存储、扩展和剖析。
结构化数据易于运用
结构化数据是高度安排化的，可以经过机器学习技能轻松操作和查询。
关于商业用户来说，结构化数据很简单运用，由于它不需求大量的数据科学知识。 假如用户了解数据相关的主题，则可以拜访数据并对其进行剖析。
此外，还有多种东西可用于剖析和解说结构化数据。 部分原因是结构化数据早于非结构化数据，并且它供给了更精确的效果。
结构化数据易于存储
结构化数据可以存储在联系数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、数据湖、内存数据库等中，并且比非结构化数据占用的空间更少。 因而，结构化数据存储是高效的。
结构化数据易于扩展
由于结构化数据可以存储在数据仓库中，因而很简单扩展。 数据仓库充当企业或企业生成的一切结构化数据的存储库。 跟着结构化数据量的添加，企业可以轻松添加存储空间和处理才能。
结构化数据简化数据发掘
结构化数据是大数据剖析的基础。 作为定量数据，它更简单用于猜测、猜测和研讨。 结构化数据可以轻松存储在联系数据库中，因而可以轻松查询和生成陈述。 机器学习算法可以更轻松地抓取数据。 因而，由于结构化数据的结构化性质，结构化数据还可以发生更好、更精确的商业智能。
结构化数据可以提高你的可发现性
你可以经过形式标记（schema markup）在网站代码中运用结构化数据来创建丰厚的片段或丰厚的效果，事实证明这可以改善客户交互。 经过将结构化数据添加到其网站页面，企业可以提高点击率、转化率和自然流量。
结构化数据的局限性
虽然结构化数据对企业有许多优势，但它的一些优势也存在局限性。
结构化数据的用途有限
结构化数据的预界说结构既是长处也是约束，由于结构化数据只能用于其预期意图。
结构化数据可能质量较低
当数据丢失或不完整时，数据质量可能会下降。 不完全合适形式（schema）的数据也会对数据质量发生负面影响。 假如不加以解决，这会导致查找效果或陈述不精确。
跟着公司的发展，他们的数据脚印也在不断扩大，这一般是数据重复或不再相关的数据的代名词。 这下降了企业结构化数据的全体质量。
办理结构化数据的最佳实践
要充分利用结构化数据，请考虑使用这些最佳实践。
选用面向未来的数据办理办法
你应该在构建文件命名和编目约守时考虑到未来和长期的拜访。 确保你的文件名具有描述性和规范性，以便易于查找。
运用元数据记载数据沿用
元数据描述数据的内容、结构、作者和权限。 细心记载元数据可以让你的站点易于被发现，使你可以盯梢数据从源到意图地的过程，映射数据联系，并最终构建有用的数据治理体系。
维护你的结构化数据
结构化数据一般可能是极其敏感的信息：信誉卡号、帐号、医疗信息等。 维护结构化数据是办理数据的要害一步。 维护结构化数据包含备份数据，并考虑供给可减轻网络安全威胁的安全性和可观察性东西的存储方案。
选择合适你需求的存储方案
在保持面向未来的办法并考虑维护数据免遭走漏的重要性的一起，选择合适你企业规模和要求的存储方案。 假如你是一家小型企业，你的数据脚印会比大型企业小。 针对大型企业的方案可能无法满意你的需求。
结构化数据的未来趋势
虽然非结构化数据被认为是尚未开发的数据宠儿，并且在重要性方面正在逾越结构化数据，但结构化数据关于企业来说依然具有坚定的价值。
跟着人工智能（AI）和机器学习技能的不断发展，结构化数据与非结构化数据的融合才能也随之增强。 效果是：更好的业务效果以及对客户和市场的更深入的了解。
跟着机器学习技能的改善，结构化数据处理和剖析将使您可以盯梢当时目标并创建新目标，下降运营本钱，协助减轻安全危险，并创建更好地满意客户需求的产品。
运用 Elastic 办理和处理结构化数据
Elastic Stack 是一个查找平台，使你可以查找、剖析和可视化从任何来源、任何格局获取的数据。 Elastic Stack 由 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash 组成，它们共同使你可以更好地办理和处理结构化和非结构化数据。
