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结构化数据定义
结构化数据，也称为定量数据，是遵循预定义结构或模型的数据。 由于结构化数据是高度组织化的，因此很容易被机器学习算法和人类处理。 结构化数据存储在数据库和数据仓库中。
结构化数据的示例包括指标、日期、姓名、邮政编码和信用卡号。 此类数据非常适合电子表格或 SQL、MySQL 和 PostgreSQL 等关系数据库，为企业提供易于访问和解释的信息。
公司可以使用结构化数据通过姓名、购买历史记录和地理位置等数据点来解释客户的行为。 这使得客户关系管理 (CRM) 成为可能，企业可以使用可以分析客户行为的关系数据库来管理客户关系。
结构化数据的类型
将结构化数据视为数字和值。 它是定量数据，以 Excel 文件、Web 表单结果、预订系统和 SQL 数据库的形式存在。 其他类型的结构化数据包括销售点数据、产品目录和金融交易。 结构化数据可用于多种环境和行业，包括：
- 金融服务 ：银行、会计师和金融机构使用结构化数据来记录、处理、管理和分析交易、账号和账户持有人姓名等金融数据。
- 旅游业 ：预订网站、酒店、航空公司和其他运输公司使用结构化数据，包括客户和乘客数据、酒店或航班价格、公共汽车、火车或航班行程以及交易。
- 医疗保健 ：医疗保健行业使用结构化数据来存储患者记录、保险记录和医疗设备库存。
- 零售和电子商务 ：零售和电子商务中使用结构化数据来记录和存储产品库存、价格、交易和用户帐户信息。
- 公共部门 ：政府以多种方式使用结构化数据。 一种方法是通过人口普查数据来收集某一特定时间的人口信息。 这些结构化数据包括地理位置、性别、种族和家庭成员人数等。
结构化、半结构化和非结构化数据有什么区别？
结构化数据是定量的，由值和数字组成，并且是高度组织的数据，易于访问和解释。 结构化数据的示例包括日期、时间和客户 ID。
非结构化数据是没有内部结构的定性数据，由文本、视频和图像组成，需要专用工具来管理和解释。 非结构化数据的示例包括客户评论、视频或卫星监控数据以及产品照片或演示视频。
半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间。 它不像结构化数据那样具有预定的结构，但比非结构化数据更容易管理和解释。 半结构化数据使用元数据来定义数据点，这使得所述数据的存储更加有组织和标准。 半结构化数据的示例包括 JSON、XML、Web 和压缩文件。
如何管理结构化数据
结构化数据通过使用关系数据库来管理，例如 Excel 工作表或结构化查询语言 (SQL) 数据库。 关系数据库基于关系模型，以表格形式表示数据。 它使企业能够在各种数据点之间建立关系，并输入、搜索和操作结构化数据。
结构化数据是写入时模式，因此在将其放入数据库之前，必须将其结构化为数据模型。 数据模型是通过基于数据定义模式来建立的。 这会生成表或实体。 接下来，你建立这些实体之间的关系。 最后，你编写 SQL 脚本来生成存储结构化数据的关系数据库。
从那里，可以访问和操作它以满足你的需求。 为了获取餐厅菜单项的数据，我们首先创建不同的表：
- 项目
- 成分
- 营养价值
然后，我们建立数据点之间的关系。 最后，我们编写 SQL 脚本。 结构化数据可以来自在线表格、网络日志、传感器数据和销售点。 存储后，它可以在驱动机器学习 (ML) 的算法中使用，以搜索和分析数据并生成报告和预测。
结构化数据的好处
结构化数据有很多好处，因为它很容易被人和机器使用、存储、扩展和分析。
结构化数据易于使用
结构化数据是高度组织化的，可以通过机器学习技术轻松操作和查询。
对于商业用户来说，结构化数据很容易使用，因为它不需要大量的数据科学知识。 如果用户了解数据相关的主题，则可以访问数据并对其进行分析。
此外，还有多种工具可用于分析和解释结构化数据。 部分原因是结构化数据早于非结构化数据，并且它提供了更准确的结果。
结构化数据易于存储
结构化数据可以存储在关系数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、数据湖、内存数据库等中，并且比非结构化数据占用的空间更少。 因此，结构化数据存储是高效的。
结构化数据易于扩展
由于结构化数据可以存储在数据仓库中，因此很容易扩展。 数据仓库充当企业或企业生成的所有结构化数据的存储库。 随着结构化数据量的增加，企业可以轻松增加存储空间和处理能力。
结构化数据简化数据挖掘
结构化数据是大数据分析的基础。 作为定量数据，它更容易用于预测、预测和研究。 结构化数据可以轻松存储在关系数据库中，因此可以轻松查询和生成报告。 机器学习算法可以更轻松地抓取数据。 因此，由于结构化数据的结构化性质，结构化数据还可以产生更好、更准确的商业智能。
结构化数据可以提高你的可发现性
你可以通过模式标记（schema markup）在网站代码中使用结构化数据来创建丰富的片段或丰富的结果，事实证明这可以改善客户交互。 通过将结构化数据添加到其网站页面，企业可以提高点击率、转化率和自然流量。
结构化数据的局限性
尽管结构化数据对企业有很多优势，但它的一些优势也存在局限性。
结构化数据的用途有限
结构化数据的预定义结构既是优点也是限制，因为结构化数据只能用于其预期目的。
结构化数据可能质量较低
当数据丢失或不完整时，数据质量可能会下降。 不完全适合模式（schema）的数据也会对数据质量产生负面影响。 如果不加以解决，这会导致搜索结果或报告不准确。
随着公司的发展，他们的数据足迹也在不断扩大，这通常是数据重复或不再相关的数据的代名词。 这降低了企业结构化数据的整体质量。
管理结构化数据的最佳实践
要充分利用结构化数据，请考虑应用这些最佳实践。
采用面向未来的数据管理方法
你应该在构建文件命名和编目约定时考虑到未来和长期的访问。 确保你的文件名具有描述性和标准性，以便易于查找。
使用元数据记录数据沿袭
元数据描述数据的内容、结构、作者和权限。 仔细记录元数据可以让你的站点易于被发现，使你能够跟踪数据从源到目的地的过程，映射数据关系，并最终构建有效的数据治理系统。
保护你的结构化数据
结构化数据通常可能是极其敏感的信息：信用卡号、帐号、医疗信息等。 保护结构化数据是管理数据的关键一步。 保护结构化数据包括备份数据，并考虑提供可减轻网络安全威胁的安全性和可观察性工具的存储计划。
选择适合你需求的存储计划
在保持面向未来的方法并考虑保护数据免遭泄露的重要性的同时，选择适合你企业规模和要求的存储计划。 如果你是一家小型企业，你的数据足迹会比大型企业小。 针对大型企业的计划可能无法满足你的需求。
结构化数据的未来趋势
尽管非结构化数据被认为是尚未开发的数据宠儿，并且在重要性方面正在超越结构化数据，但结构化数据对于企业来说仍然具有坚定的价值。
随着人工智能（AI）和机器学习技术的不断发展，结构化数据与非结构化数据的融合能力也随之增强。 结果是：更好的业务成果以及对客户和市场的更深入的了解。
随着机器学习技术的改进，结构化数据处理和分析将使您能够跟踪当前指标并创建新指标，降低运营成本，帮助减轻安全风险，并创建更好地满足客户需求的产品。
使用 Elastic 管理和处理结构化数据
Elastic Stack 是一个搜索平台，使你能够搜索、分析和可视化从任何来源、任何格式获取的数据。 Elastic Stack 由 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash 组成，它们共同使你能够更好地管理和处理结构化和非结构化数据。
