数据是每一个现代组织的核心资产。伴随互联网的普及，数据管理行业也迅速兴起。数据以多种形态存在，高效收集和管理数据，对业务发展极为关键。
数据分类方式多样，本篇将重点阐述最常见的三类：非结构化数据、半结构化数据和结构化数据，以及它们之间的区别。
什么是大数据？
无论数据有序与否，企业每天都会接触到海量的信息，这些庞大的信息集合便是大数据。
2020年，全球大数据分析市场规模达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？
在当今数字经济环境下，企业需充分利用各类数据，才能保持竞争优势。每天人、流程与智能设备将持续产生大量结构化、非结构化与半结构化数据。若能快速访问和分析这些数据，企业就能获得明显优势。
什么是非结构化数据？
非结构化数据指的是没有固定模型或格式的信息。这类数据通常由终端用户生成，未加分类与标记，不易检索或分析。换言之，非结构化数据多以自然形态存在，主要来源于人类输入。
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
非结构化数据的常见示例包括：
- 书籍
- 手写邮件
- 聊天记录
- 社交媒体内容
- 短信
- 简历
- 健康记录
- 语音或模拟数据
非结构化数据的处理方式
由于其无固定结构，非结构化数据的处理较为复杂。针对这类数据的归纳、提取与分析，常用以下几类工具与技术：
- 数据挖掘： 通过分析非结构化数据，寻找有价值的数据点，提高数据利用率。
- 自然语言处理（NLP）： 借助人工智能技术对文本类非结构化数据进行理解和整理。例如，医疗领域有约80%的健康数据属于非结构化，NLP 可高效解析预约、生命体征、病例等信息。
- 光学字符识别（OCR）： OCR技术能从扫描文档或手写文件中读取并提取文本内容。
- 文本分析：应用情感分析、主题归类等手段识别信息模式并进行自动分类。
什么是半结构化数据？
半结构化数据，又称自描述数据，介于结构化与非结构化之间。它具备部分明确的数据模型，但不像关系型数据库那样严密。借助标签或标记强化数据元素的层级关系和语义结构。
半结构化数据主要包括两大类型：
- 机器生成文档：如PDF发票，内容针对人类阅读，外观上结构清晰，但底层数据并不易直接获取。
- No-SQL数据库数据：数据能被直接访问，但结构灵活且不同文档之间可能存在差异。
半结构化数据的示例
常见半结构化数据示例包括：
- 系统或机器自动生成的邮件
- PDF发票
- 电商订单确认书
- 通知或报告文件
半结构化数据的分析方法
管理半结构化数据虽有挑战，但配合相应工具同样高效：
- 模式匹配：匹配特定模式的数据，如提取IP地址、电话号码、时间、姓名、URL等。
- 区域OCR与动态OCR：从文档图片指定区域提取所需文本信息。
- 文档解析：利用PDF解析器及邮件解析器，通过模板和规则自动提取结构化数据。
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什么是结构化数据？
结构化数据即按照固定模型和格式组织的数据，易于机器读取和理解。它采用有明确字段定义的结构，遵循预定的数据模型及架构标准。
结构化数据的示例
常见的结构化数据格式有：
- 关系型数据库
- JSON
- XML
- CSV
结构化数据的分析方法
结构化数据因其组织规范，分析操作相对便捷。针对不同需求，可以利用如下工具：
- 关系型数据库，如PostgreSQL、MySQL
- 处理JSON、CSV、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、Google表格
- 商业智能平台（BI），比如 Microsoft Power BI
- 数据分析工具，例如 RapidMiner
简明对比：非结构化、半结构化与结构化数据
下表对三类数据的主要特征进行对比：
| 非结构化数据 | 半结构化数据 | 结构化数据 | |
|---|---|---|---|
| 典型来源 | 人工生成，供人类阅读 | 机器为人类或机器生成；人为机器生成 | 机器为机器生成 |
| 结构特性 | 自由格式，无统一结构 | 结构相对灵活，有部分结构信息 | 完全按照预定义结构组织 |
| 灵活性 | 极高 | 一定灵活性 | 灵活性较低，格式固定 |
| 常见用途 | 书籍、文件、手写邮件、聊天记录 | 自动生成的文档、No-SQL数据库、HTML | SQL数据库的结构化数据、JSON等 |
| 解析方式 | 数据挖掘、NLP、OCR | 模式匹配、模板、区域或动态OCR | 标准解析库，直接读取 |
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