什么是大数据环境中的结构化数据？

随着互联网时代的前进，我们每天每时每刻都在不断地创造出不可估量的数据量。 我们在网上所做的一切——从购买到发送好友请求、执行谷歌搜索，再到在 Spotify 上创建播放列表——都会继续增加所产生的数据量。 这些数据的数量如此庞大且不断增长，我们将其简单地称为大数据。

如此之多，以至于我们将不断增加的数据堆称为大数据。 自然地，这个大数据为企业、分析师和其他所有人提供了很多机会来学习很多东西并改进他们的流程、技术和策略。 随着数据的增长，公司开始投资于有助于简化数据并将其转换为信息的工具和技术。 这导致对数据进行适当的表征和分类，以便于分析。 这给了我们大致三类数据：

• 结构化的
• 非结构化
• 半结构化。

本文将探讨大数据环境中的结构化数据！

另外，让我们深入大数据的世界，了解更多关于大数据的类型

用最简单的术语来说，任何可以以固定格式访问、处理、存储和检索的数据都可以称为结构化数据。 随着技术的发展，使用结构化数据和收集见解变得更容易访问和更容易。

为了更正式地定义，结构化数据符合或属于某些已经存在的数据模型，具有明确定义的结构，并遵循有助于从中收集见解的模式和顺序。 结构化数据可以很容易地被个人或任何计算机程序访问、检索、操作和研究。

通常，大数据环境中的结构化数据存储在数据库和其他定义良好的结构和模式中。 结构化数据具有明确定义的属性以便于访问，并且是表格的，具有清楚地勾勒出数据结构的行和列。 结构化查询语言是 SQL 的缩写，主要是在大数据环境中与结构化数据进行通信的首选语言。

如果您仍然对什么是结构化数据感到困惑，我们建议您将结构化数据视为几乎所有的定量数据，例如：

• 年龄
• 地址
• 收益
• 花费
• 联系方式
• 卡详细信息（借记卡或信用卡）
• 账单明细等

让我们看一个基本示例，让您更好地理解结构化数据。 这是数据库中的“学生”表，其中包含他们的卷号、姓名、性别、班级和班主任姓名。

可以看到，上表中的数据定义明确，属性明确，可以系统化、结构化地访问。

另请阅读，5V 的大数据

现在，让我们谈谈结构化数据的一些更实际的事情，即它来自哪里，它是如何生成的？

结构化大数据是如何产生的？

随着技术的发展，结构化数据生成的新方法也在发展，这些方法在访问和分析方面更复杂、更容易、更高效。 这些数据源实时生成大量结构化数据。 因此，结构化大数据的产生大致可以分为两类：

• 结构化数据的机器生成：这是在没有人工干预的情况下生成的结构化大数据。 机器或计算机负责自动生成这些数据。
• 人类生成的结构化数据：这是我们人类通过与计算机和其他数字设备交互提供的数据。

还有一些混合资源同时使用机器生成和人类生成的元素，但可以留待以后使用！

让我们通过一些示例更深入地了解机器生成的数据和人类生成的数据的含义。

机器生成的结构化大数据示例：

• 感官：感官数据是使用智能仪表、医疗设备、GPS 数据、频率标签等来源自动生成的。 这些数据对于希望改善供应链管理的公司至关重要。
• 博客：有很多服务器、应用程序、程序随时在全球范围内运行。 它们在运行时会产生大量结构化数据。 这相当于大量有价值且富有洞察力的结构化数据，公司可以使用这些数据顺利处理 SLA 并主动应对安全漏洞。
• 销售点：销售点活动中产生的所有数据，包括扫描所有产品的条形码，都会产生大量与产品相关的结构化信息。

人工生成的结构化大数据示例：

• 所有输入数据：我们在互联网或任何数字应用程序的任何地方输入的所有数据都会添加到大量的大数据中。 这些数据有利于理解和修改客户的情绪和行为。
• 点击流：对任何网站的每次点击都会增加点击流数据。 这也可以跟踪、追踪和影响购买行为。
• 游戏数据：即使是我们玩的游戏以及每次游戏内购买和其他操作都会添加到结构化大数据堆中。
• 购买行为：我们在任何社交媒体网站上进行的所有活动，从查找产品到进行最终购买——所有这些都不断地添加到大数据中。

要了解人工生成的大数据的规模有多大，请考虑数百万不同的用户一起提交不同的信息！ 再加上庞大的规模，实时数据使其成为希望通过了解模式进行预测的公司的理想选择。

无论数据生产模式如何，关键在于它具有令人难以置信的洞察力，并且可以解决许多业务问题。

这解释了您需要了解的有关大数据环境中结构化数据的大部分内容。 但在结束本文之前，让我们快速看一下结构化数据和非结构化数据之间的一些比较点——以便您在深入研究非结构化数据之前有一些了解！

结构化数据与非结构化数据

两种数据的核心区别在于模式及其用于存储和检索的格式，影响可以从中得出什么样的分析。

结构化数据与提供一致性和效率的严格模式一起工作。 另一方面，非结构化数据没有统一的结构并且是不一致的。 对于存储，结构化数据依赖于 RDBMS 并遵循列-行结构。 由于这些数据被很好地分类，它可以很容易地被人和机器使用。 为此，使用了依赖于搜索查询的 SQL。

另一方面，非结构化数据要么没有以预定义的方式组织，要么不适用于任何集合数据模型。 这些数据通常包含大量文本，但有时也可能包括其他信息，例如数字、日期等。非结构化数据的示例可能包括健康记录、音频/视频/图像文件、文本文档、元数据、书籍、模拟数据、电子邮件， 等等。

通常情况下，您会发现结构化和非结构化数据经常一起使用。 例如，CRM 系统（非结构化数据）可以生成公司数据（结构化数据）的 Excel 表格。

综上所述，

结构化数据不断快速生成，并且只会随着时间的推移而增加。 因此，公司必须处理包含重要信息和潜力的大量数据，以帮助公司实现其目标。 知道如何从数据中提取知识是现在和未来的关键技能之一。

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