什麼是大數據環境中的結構化數據？

隨著互聯網時代的前進，我們每天每時每刻都在不斷地創造出不可估量的數據量。 我們在網上所做的一切——從購買到發送好友請求、執行谷歌搜索，再到在 Spotify 上創建播放列表——都會繼續增加所產生的數據量。 這些數據的數量如此龐大且不斷增長，我們將其簡單地稱為大數據。

如此之多，以至於我們將不斷增加的數據堆稱為大數據。 自然地，這個大數據為企業、分析師和其他所有人提供了很多機會來學習很多東西並改進他們的流程、技術和策略。 隨著數據的增長，公司開始投資於有助於簡化數據並將其轉換為信息的工具和技術。 這導致對數據進行適當的表徵和分類，以便於分析。 這給了我們大致三類數據：

• 結構化的
• 非結構化
• 半結構化。

本文將探討大數據環境中的結構化數據！

另外，讓我們深入大數據的世界，了解更多關於大數據的類型

用最簡單的術語來說，任何可以以固定格式訪問、處理、存儲和檢索的數據都可以稱為結構化數據。 隨著技術的發展，使用結構化數據和收集見解變得更容易訪問和更容易。

為了更正式地定義，結構化數據符合或屬於某些已經存在的數據模型，具有明確定義的結構，並遵循有助於從中收集見解的模式和順序。 結構化數據可以很容易地被個人或任何計算機程序訪問、檢索、操作和研究。

通常，大數據環境中的結構化數據存儲在數據庫和其他定義良好的結構和模式中。 結構化數據具有明確定義的屬性以便於訪問，並且是表格的，具有清楚地勾勒出數據結構的行和列。 結構化查詢語言是 SQL 的縮寫，主要是在大數據環境中與結構化數據進行通信的首選語言。

如果您仍然對什麼是結構化數據感到困惑，我們建議您將結構化數據視為幾乎所有的定量數據，例如：

• 年齡
• 地址
• 收益
• 花費
• 聯繫方式
• 卡詳細信息（借記卡或信用卡）
• 賬單明細等

讓我們看一個基本示例，讓您更好地理解結構化數據。 這是數據庫中的“學生”表，其中包含他們的捲號、姓名、性別、班級和班主任姓名。

可以看到，上表中的數據定義明確，屬性明確，可以系統化、結構化地訪問。

另請閱讀，5V 的大數據

現在，讓我們談談結構化數據的一些更實際的事情，即它來自哪裡，它是如何生成的？

結構化大數據是如何產生的？

隨著技術的發展，結構化數據生成的新方法也在發展，這些方法在訪問和分析方面更複雜、更容易、更高效。 這些數據源實時生成大量結構化數據。 因此，結構化大數據的產生大致可以分為兩類：

• 結構化數據的機器生成：這是在沒有人工干預的情況下生成的結構化大數據。 機器或計算機負責自動生成這些數據。
• 人類生成的結構化數據：這是我們人類通過與計算機和其他數字設備交互提供的數據。

還有一些混合資源同時使用機器生成和人類生成的元素，但可以留待以後使用！

讓我們通過一些示例更深入地了解機器生成的數據和人類生成的數據的含義。

機器生成的結構化大數據示例：

• 感官：感官數據是使用智能儀表、醫療設備、GPS 數據、頻率標籤等來源自動生成的。 這些數據對於希望改善供應鏈管理的公司至關重要。
• 博客：有很多服務器、應用程序、程序隨時在全球範圍內運行。 它們在運行時會產生大量結構化數據。 這相當於大量有價值且富有洞察力的結構化數據，公司可以使用這些數據順利處理 SLA 並主動應對安全漏洞。
• 銷售點：銷售點活動中產生的所有數據，包括掃描所有產品的條形碼，都會產生大量與產品相關的結構化信息。

人工生成的結構化大數據示例：

• 所有輸入數據：我們在互聯網或任何數字應用程序的任何地方輸入的所有數據都會添加到大量的大數據中。 這些數據有利於理解和修改客戶的情緒和行為。
• 點擊流：對任何網站的每次點擊都會增加點擊流數據。 這也可以跟踪、追踪和影響購買行為。
• 遊戲數據：即使是我們玩的遊戲以及每次遊戲內購買和其他操作都會添加到結構化大數據堆中。
• 購買行為：我們在任何社交媒體網站上進行的所有活動，從查找產品到進行最終購買——所有這些都不斷地添加到大數據中。

要了解人工生成的大數據的規模有多大，請考慮數百萬不同的用戶一起提交不同的信息！ 再加上龐大的規模，實時數據使其成為希望通過了解模式進行預測的公司的理想選擇。

無論數據生產模式如何，關鍵在於它具有令人難以置信的洞察力，並且可以解決許多業務問題。

這解釋了您需要了解的有關大數據環境中結構化數據的大部分內容。 但在結束本文之前，讓我們快速看一下結構化數據和非結構化數據之間的一些比較點 - 以便您在深入研究非結構化數據之前有一些了解！

結構化數據與非結構化數據

兩種數據的核心區別在於模式及其用於存儲和檢索的格式，影響可以從中得出什麼樣的分析。

結構化數據與提供一致性和效率的嚴格模式一起工作。 另一方面，非結構化數據沒有統一的結構並且是不一致的。 對於存儲，結構化數據依賴於 RDBMS 並遵循列-行結構。 由於這些數據被很好地分類，它可以很容易地被人和機器使用。 為此，使用了依賴於搜索查詢的 SQL。

另一方面，非結構化數據要么沒有以預定義的方式組織，要么不適用於任何集合數據模型。 這些數據通常包含大量文本，但有時也可能包括其他信息，例如數字、日期等。非結構化數據的示例可能包括健康記錄、音頻/視頻/圖像文件、文本文檔、元數據、書籍、模擬數據、電子郵件， 等等。

通常情況下，您會發現結構化和非結構化數據經常一起使用。 例如，CRM 系統（非結構化數據）可以生成公司數據（結構化數據）的 Excel 表格。

綜上所述，

結構化數據不斷快速生成，並且只會隨著時間的推移而增加。 因此，公司必須處理包含重要信息和潛力的大量數據，以幫助公司實現其目標。 知道如何從數據中提取知識是現在和未來的關鍵技能之一。

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