面向非結構化資料的雲計算和非結構化資料

1）結構化資料，簡單地說，就是乙個資料庫。與企業ERP、財務系統等典型場景結合使用時，更容易理解; 醫療HIS資料庫; **行政審批; 其他核心資料庫等 這些應用需要哪些儲存解決方案？

它基本上包括高速儲存應用需求、資料備份需求、資料共享需求和資料災難恢復需求。

2）非結構化資料庫是指字段長度可變的資料庫，每個欄位的記錄可以由可重複或不可重複的子字段組成，不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊），而且更適合處理非結構化資料（全文文字、影象、聲音、影視、 超級**等資訊）。

面對海量非結構化資料儲存，山岩海量物件儲存MOS提供完整的解決方案，採用去中心化和分布式技術架構，支援數百億級檔案和EB級容量儲存，具備高效的資料檢索、智慧型標註和分析能力，輕鬆應對大資料和雲時代的儲存挑戰，為企業發展提供智慧型決策。

非結構化資料是指資料結構不規則或不完整，沒有預定義的資料模型，不方便使用資料庫二維邏輯表來表示資料的資料。 包括所有格式的辦公文件、文字、XML、HTML、各種報告、影象和音訊資訊等。

計算機資訊系統中的資料分為結構化資料和非結構化資料。 非結構化資料具有多種格式、標準，技術上非結構化資訊比結構化資訊更難標準化和理解。

非結構化資料的特點：

分析資料不需要高度專業化的數學家或資料科學團隊，公司也不需要聘請 IT 精英來做這件事。 真正的分析發生在使用者決策階段，管理特定產品細分的部門經理可能是負責尋找最佳活動計畫的營銷人員，也可能是負責客戶群需求的總經理。

終端使用者擁有改進業務實踐的權力、權利和動力，而視覺化文字分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題並及時採取行動，而無需依賴資料科學家。

結構化資料又稱行資料，是通過二維表結構進行邏輯表達和實現的資料，嚴格遵循資料格式和長度規範，主要通過關係型資料庫進行儲存和管理。

非結構化資料是指資料結構不規則或不完整的資料，沒有預定義邊孫的資料模型，不方便使用資料庫二維邏輯表來表示資料。

非結構化資料有多種格式和標準，在技術上比結構化資訊更難標準化和理解。

半結構化資料具有一定的結構，是一種適合資料庫整合的資料模型。

也就是說，描述包含不同架構的相似資料的兩個或多個資料庫中包含的資料是合適的。

它也是標記服務以在 Web 上共享資訊的基礎模型。

結構化資料和非結構化資料的區別逐漸清晰。 除了儲存在關聯式資料庫中和儲存非關聯式資料庫之間的明顯區別之外，最大的區別是分析結構化資料與非結構化資料的難易程度。 結構化資料有成熟的分析工具，但用於挖掘非結構化資料的分析工具仍處於起步階段和發展階段。

非結構化資料比結構化資料多得多。 非結構化資料佔企業資料的80%以上，並以每年55%至65%的速度增長。 如果沒有分析海量資料的工具，企業資料的巨大價值就無法實現。

結構化資料和非結構化資料是兩種不同型別的資料，它們在組織和處理方式上有很大不同。

結構化資料是以特定的資料模型和格式組織的資料，具有明確定義的字段、固定的資料型別和關係。 它可以儲存和表示在資料庫中，也可以以標準化的資料格式（例如，JSON、XML 等）表示。

非結構化資料是指沒有明確的資料模型和組織結構，沒有固定欄位和格式的資料。 它可以是文字、影象、音訊、社交帖子、電子郵件等形式的資料。 非結構化資料通常具有大量自由文字、內容多樣和不規則的資料結構。

綜上所述，結構化資料具有清晰的組織結構和資料模型，適用於高質量的資料，可以方便地進行儲存、檢查、儲存、查詢和分析; 非結構化資料處理起來比較複雜，組織架構不清晰，內容豐富，形式多樣，需要特定的技術和工具來提取有用的資訊。

結構化資料的作用

1、資料管理和儲存：結構化資料可以有組織地進行儲存和管理，使資料搜尋、更新、刪除和備份操作更加高效便捷。 通過結構化資料，可以建立資料庫系統，統一管理和儲存資料。

2、資料分析挖掘：結構化資料可以通過資料庫查詢語言（如SQL）靈活查詢和分析。 通過對結構化資料的分析，可以發現資料之間的關係、趨勢和模式，可用於資料探勘和業務決策。

結構化資料的分析可以幫助企業和組織做出更明智的決策，提高業務效率和競爭力。

3、資料交換與共享：結構化資料可以通過標準化的資料格式（如XML、JSON等）進行交換和共享。 這使得不同系統更容易交換和整合資料，並促進不同組織和系統之間的合作和資訊共享。

4、資料一致性和可靠性：通過結構化資料，可以定義和執行資料約束和規則，確保資料的一致性和可靠性。 例如，通過設定資料唯一性和完整性約束，可以防止資料出現冗餘、重複和錯誤。