什么是非结构化数据？
非结构化数据指的是没有预定义模型或格式的信息。非结构化数据通常由终端用户生成，未按照任何方式组织或标记，因此不便于检索或分析。换句话说，非结构化数据以其自然形态存在，通常是由人类产生的。
数据是任何现代组织的重要资源，随着互联网的广泛普及，数据管理行业也迅速发展壮大。数据存在多种形态，善于收集和规范管理数据，不仅对企业本身，也对行业管理者有着巨大优势。
数据有成千上万种分类方式，但我们主要聚焦于最常见的三类：非结构化、半结构化和结构化数据之间的区别。
什么是大数据？
大数据是指每天淹没企业的大量有序和无序数据的总称。
2020年，全球大数据分析市场规模为2069.5亿美元，预计到2028年将增至5497.3亿美元。
为什么要了解不同类型的数据差异？
为了在当今数字经济中发展和立足，企业必须利用所有数据来保持竞争力。人们、流程、互联设备等每天都会持续产生大量结构化、非结构化与半结构化数据。如果企业能够快速获取并分析这些信息，就有机会获得竞争优势。
非结构化数据约占企业数据量的80%。——美林证券（Merrill Lynch）
非结构化数据的示例
非结构化数据类型包括：
- 书籍
- 手写邮件
- 聊天信息
- 社交媒体
- 短信
- 简历
- 健康记录
- 模拟数据
如何处理非结构化数据
由于其自由形态，非结构化数据处理起来具有一定难度。市面上有多种专业工具可以帮助组织与分析这类数据。
- 数据挖掘： 非结构化数据挖掘通过拆分数据、寻找特定识别项，从而获得更精炼的数据集合。
- 自然语言处理（NLP）： NLP依托人工智能（AI）技术处理非结构化数据。在医疗领域，NLP成为分析80%的健康数据的重要技术手段（如预约、生命体征、病例等）。
- 光学字符识别（OCR）： OCR技术能够读取扫描或手写文档中的文字并提取相应文本内容。
- 文本分析： 通过情感分析、意图分类等工具发现信息模式，并对数据加以归类。
什么是半结构化数据？
半结构化数据，有时也称为自描述数据，介于结构化与非结构化之间。与结构化数据类似，它可以有一定的数据模型，但没有关系型数据库中那样严格。它包含标签或其他标记，用于分隔语义元素并建立数据层级和关系。
半结构化数据主要分为两大类：
- 机器生成文档：由机器产生，供人类阅读的文档，例如PDF发票。信息以表面结构化方式展示，但底层数据无法直接读取。
- No-SQL数据库中的数据：这类数据可直接访问，但其结构松散，不同文档间可能存在差异。
半结构化数据的示例
半结构化数据常见于各类文件类型：
- 系统或机器自动生成的邮件
- PDF发票
- 电商确认订单
- 系统通知
半结构化数据如何分析？
半结构化数据的管理可能具有挑战，但如果拥有合适的工具，依然可以高效处理。
- 模式匹配：识别具有特定模式的数据，用于提取IP地址、数字、日期、电话号码、姓名或URL等。
- 区域OCR与动态OCR：从文档图片中的指定区域提取文字内容。
- 文档解析：从文档中提取数据，例如利用PDF解析器或邮件解析器，通过视觉模板或解析规则获取信息。
插曲：您了解Parseur吗？
Parseur 是一款功能强大的文档处理软件，能够从PDF、邮件、电子表格等半结构化文档中提取数据。
其模板驱动引擎无需编写代码，几分钟即可上手。您只需教Parseur从特定文档中提取哪些内容，Parseur会快速学习，后续可自动处理同类型文档。
部分Parseur主要功能包括：
什么是结构化数据？
结构化数据指以便于机器读取和理解的方式组织的数据。它有明确定义的结构，并遵循固定的数据模型和架构。
结构化数据的示例
结构化数据通常有如下常见格式：
- 关系型数据库
- JSON
- XML
- CSV
结构化数据的分析
由于其结构明确定义，可轻松进行分析。针对不同行业，常用以下分析工具：
- 关系型数据库，如PostgreSQL、MySQL
- 用于读取JSON、CSV和XML的标准解析库
- 数据可视化工具，如Tableau
- 电子表格工具，如Microsoft Excel和Google表格
- 商业智能平台，如Microsoft Power BI
- 数据分析软件，例如RapidMiner
总结：非结构化、半结构化与结构化数据对比
我们在下表中简要总结了三类数据的主要区别：
| 非结构化数据 | 半结构化数据 | 结构化数据 | |
|---|---|---|---|
| 典型来源 | 人类生产，供人类阅读 | 机器为人类或机器生成，或人为机器生成 | 机器为机器生成 |
| 结构特性 | 自由格式 | 有一定结构且可变化，或底层数据机器不可直接访问 | 预定义结构 |
| 灵活性 | 非常灵活 | 灵活性较低，需遵循生成内容的规则 | 不灵活 |
| 常见用途 | 书籍、论文、文档、手写邮件、聊天记录 | 机器生成的文档、邮件或PDF、No-SQL数据库、HTML | SQL数据库中的结构化数据、JSON、XML、CSV |
| 解析方式 | 数据挖掘、OCR、自然语言处理 | 模式匹配、模板匹配、区域OCR、动态OCR | 标准解析库，直接读取SQL、JSON、XML、CSV |
如何经济高效地管理和分析数据
几乎所有企业的数据量都在以每年约30%的速度增长。大多数组织存储了大量非结构化数据，但实际上很少能全部分析。由此带来储存开销的持续增加，成本高昂。
深入理解各种数据类型、其格式及如何高效利用，有助于节省大量工作时间。配合合适的流程和技术工具，任何人都可以更好地分析当前数据。这种深入分析有助于提升竞争力并留住客户。
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