非结构化数据与结构化数据

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

A screen capture of unstructured data
聊天对话是非结构化数据的示例

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

A screen capture of semi-structured data
PDF发票是半结构化数据的示例。同一供应商的所有发票结构相似，但机器不能直接获取数据，需要用PDF解析器处理

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。

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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

A screen capture of structured data
与上方同一份发票，此处以JSON结构化保存，机器可直接读取使用

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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常见问题解答

关于非结构化、半结构化和结构化数据之间差异的常见问题，以及如何处理每种类型的数据。

结构化数据是组织在固定模式中的信息，机器可以轻松读取和分析，例如关系型数据库中的行。非结构化数据没有预定义的模型或格式，通常由人类以自然形式生成，如电子邮件、聊天信息或文档。主要区别在于结构化数据可以直接被机器读取，而非结构化数据在分析之前需要先进行处理。

非结构化数据包括书籍、手写电子邮件、聊天信息、社交媒体帖子、短信、简历、健康记录和模拟数据。这些格式是由人类生成供他人阅读的，因此它们没有机器可以直接读取的一致结构。据估计，非结构化数据约占企业数据量的80%。

大数据是指每天大量涌入企业的海量信息，包括有序和无序数据。2020年全球大数据分析市场价值为2069.5亿美元，预计到2028年将增长至5497.3亿美元。大数据涵盖结构化、半结构化和非结构化类型，其价值在于能否快速对其进行分析以获得竞争优势。

半结构化数据（如PDF发票和电子邮件）可以通过模式匹配、区域OCR、动态OCR和文档解析转换为结构化格式。Parseur是一款文档处理工具，可从PDF、电子邮件和电子表格等半结构化文档中提取数据，并将其输出为结构化数据，供下游工具使用。其内置的AI可以从任何布局中提取您请求的字段，因此您无需为每种文档格式创建单独的模板。

Parseur无需编写任何代码即可从PDF、电子邮件和电子表格等半结构化文档中提取结构化数据。您只需教它捕获哪些字段，其AI即可跨各种布局自动处理相同类型的新文档。Parseur符合GDPR标准，并提供可选的人工审核步骤，允许人员在发送提取的数据之前进行检查和更正。

半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，有时也被称为自描述数据。它具有一定的定义模型，但不如关系型数据库那样严格，并使用标签或标记来分隔元素并强制建立层次结构。常见的示例包括PDF发票、机器生成的电子邮件以及存储在No-SQL数据库中的数据。

结构化数据的格式包括关系型数据库、JSON、XML和CSV。每种格式都符合一个固定的模式，准确定义了数据的组织方式，从而使机器能够轻松读取和分析。由于这种定义的结构，可以使用SQL、电子表格和商业智能平台等标准工具来查询结构化数据。

可以使用数据挖掘、自然语言处理、光学字符识别（OCR）和文本分析来处理非结构化数据。这些技术会拆分自由格式的内容并寻找标识符，以生成更精炼的数据集。对于基于文档的数据，OCR可以读取扫描或手写的文本并将其转换为机器可读的输出。

了解非结构化、半结构化和结构化数据之间的差异有助于企业选择合适的工具和流程来利用其信息。人员、流程和互联设备每天都在产生大量的这三种类型的数据，能够快速获取并分析这些数据的公司将获得竞争优势。了解每种格式还可以减少不必要的存储成本，因为许多组织存储了非结构化数据却从未对其进行过分析。