非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并不表示兩者之間存在真正的沖突。

客戶不是基于他們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)選擇，而是在使用他們的應(yīng)用程序中選擇：關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大多數(shù)其他類型的應(yīng)用程序用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　然而，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的難易程度與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析難度之間的關(guān)系日益緊張。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析是一個(gè)成熟的流程和技術(shù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析是一個(gè)新興行業(yè)，在研發(fā)方面需投入大量的資金，但這不是一項(xiàng)成熟的技術(shù)。

企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問題決定了他們是否應(yīng)該投資于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，以及將這二者結(jié)合是否成為一種更好的商業(yè)智能?　　什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?　　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常駐留在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(RDBMS)中。

其字段存儲(chǔ)長(zhǎng)度顯示數(shù)據(jù)電話號(hào)碼，社會(huì)安全號(hào)碼或郵政編碼。

甚至像名稱這樣的可變長(zhǎng)度的文本字符串也包含在記錄中，這使得它很容易搜索。

只要數(shù)據(jù)是在RDBMS結(jié)構(gòu)內(nèi)創(chuàng)建的，數(shù)據(jù)就可以是人工或機(jī)器生成的。

這種格式是搜索與人類產(chǎn)生的查詢和使用的數(shù)據(jù)和字段名稱類型的算法，如字母或數(shù)字、貨幣、日期。

數(shù)據(jù)　　包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序包括航空預(yù)訂系統(tǒng)、庫(kù)存控制、銷售事務(wù)和ATM活動(dòng)。

結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)允許在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢這種類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　一些關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)確實(shí)存儲(chǔ)或指向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如客戶關(guān)系管理(CRM)應(yīng)用程序。

由于備忘錄字段不會(huì)將自己放到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢中，因此其集成可能不理想。

盡管如此，大部分客戶關(guān)系管理(CRM)數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的。

　　什么是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?　　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外的一切數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)，但不通過預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型或模式進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。

它可能是文本的或非文本的，也可能是人為的或機(jī)器生成的。

它也可以存儲(chǔ)在像NoSQL這樣的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。

　　典型的人為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括：　　文本文件：文字處理、電子表格、演示文稿、電子郵件、日志。

　　電子郵件：由于其元數(shù)據(jù)，電子郵件具有一些內(nèi)部結(jié)構(gòu)，人們有時(shí)將其稱之為半結(jié)構(gòu)化。

但是，其消息字段是非結(jié)構(gòu)化的，傳統(tǒng)的分析工具無法解析它。

　　社交媒體：來自Facebook、Twitter和LinkedIn的數(shù)據(jù)。

　　網(wǎng)站：YouTube、Instagram、照片分享網(wǎng)站。

　　移動(dòng)數(shù)據(jù)：短信、地點(diǎn)。

　　通信：聊天、即時(shí)消息、電話錄音、協(xié)作軟件。

　　媒體：MP3、數(shù)碼照片、音頻文件、視頻文件。

　　業(yè)務(wù)應(yīng)用程序：MS Office文檔、生產(chǎn)力應(yīng)用程序。

　　典型的機(jī)器生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括：　　衛(wèi)星圖像：天氣數(shù)據(jù)、地形、軍事活動(dòng)。

　　科學(xué)數(shù)據(jù)：石油和天然氣勘探、空間勘探、地震圖像、大氣數(shù)據(jù)。

　　數(shù)字監(jiān)控：監(jiān)控照片和視頻。

　　傳感器數(shù)據(jù)：交通、天氣、海洋傳感器。

　　最具包容性的大數(shù)據(jù)分析可以使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：有什么區(qū)別?　　除了存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和存儲(chǔ)在一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之外的明顯區(qū)別之外，最大的區(qū)別在于分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的便利性。

針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存在成熟的分析工具，但用于挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析工具正處于萌芽和發(fā)展階段。

　　用戶可以通過文本非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)運(yùn)行簡(jiǎn)單的內(nèi)容搜索。

但是，缺乏有序的內(nèi)部結(jié)構(gòu)使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘工具的目標(biāo)失敗，企業(yè)從富有價(jià)值的數(shù)據(jù)源(如媒體、網(wǎng)絡(luò)、博客、客戶交互，以及社交媒體數(shù)據(jù))獲得的價(jià)值很小。

即使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析工具在市場(chǎng)上出現(xiàn)，但沒有任何一個(gè)供應(yīng)商或工具集是明確的贏家。

許多客戶不愿意投資于具有不確定發(fā)展路線圖的分析工具。

　　除此之外，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要多得多。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占企業(yè)數(shù)據(jù)的80%以上，并且以每年55%和65%的速度增長(zhǎng)。

如果沒有工具來分析這些海量數(shù)據(jù)，組織會(huì)在商業(yè)智能表上留下大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

　　傳統(tǒng)上，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序來說更容易消化，但如今的數(shù)據(jù)分析解決方案正在這方面取得重大進(jìn)展。

　　半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何適用于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)　　半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)維護(hù)用于識(shí)別單獨(dú)數(shù)據(jù)元素的內(nèi)部標(biāo)記和標(biāo)簽，從而實(shí)現(xiàn)信息分組和層次結(jié)構(gòu)。

文檔和數(shù)據(jù)庫(kù)都可以是半結(jié)構(gòu)化的。

這種類型的數(shù)據(jù)只代表結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的5%-10%，但具有關(guān)鍵的業(yè)務(wù)用例。

　　電子郵件是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型的一個(gè)非常常見的例子。

而更高級(jí)的分析工具對(duì)于線程跟蹤，近似重復(fù)數(shù)據(jù)刪除和概念搜索是必需的。

電子郵件的本地元數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)分類和關(guān)鍵字搜索，無需任何其他工具。

　　電子郵件是一個(gè)巨大的用例，但大多數(shù)半結(jié)構(gòu)化的開發(fā)中心都在緩解數(shù)據(jù)傳輸問題。

與基于Web的數(shù)據(jù)共享和傳輸一樣，共享傳感器數(shù)據(jù)也是一個(gè)不斷增長(zhǎng)的用例：電子數(shù)據(jù)交換(EDI)，許多社交媒體平臺(tái)，文檔標(biāo)記語言和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

　　半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的例子　　標(biāo)記語言XML這是一種半結(jié)構(gòu)化的文檔語言。

XML是一組定義人機(jī)可讀格式的文檔編碼規(guī)則(雖然說XML是人類可讀的，但并沒有帶來太大的好處，因?yàn)槿藛T閱讀XML文檔都會(huì)讓他們更加耗費(fèi)時(shí)間。

)其價(jià)值在于它的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)非常靈活，編碼人員可以使其適應(yīng)在Web上普及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)和傳輸。

　　開放標(biāo)準(zhǔn)JSON(JavaScript Object Notation)是另一種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交換格式。

Java隱含在名稱中，但其他類似C語言的編程語言可以識(shí)別它。

其結(jié)構(gòu)由名稱/值對(duì)(或?qū)ο?、散列表?和有序值列表(或數(shù)組、序列、列表)組成。

由于結(jié)構(gòu)在各種語言之間可以互換，JSON擅長(zhǎng)在Web應(yīng)用程序和服務(wù)器之間傳輸數(shù)據(jù)。

　　NoSQL半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也是許多NoSQL(不僅是SQL)數(shù)據(jù)庫(kù)的重要組成部分。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不同，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)將組織(模式)與數(shù)據(jù)分開。

這使得NoSQL成為存儲(chǔ)不容易適應(yīng)記錄和表格格式的信息(比如長(zhǎng)度不同的文本)的更好選擇。

它還允許數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行更容易的數(shù)據(jù)交換。

一些較新的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)(如MongoDB和Couchbase)也通過將它們以JSON格式本地存儲(chǔ)來包含半結(jié)構(gòu)化文檔。

　　在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，NoSQL不需要管理員將運(yùn)營(yíng)和分析數(shù)據(jù)庫(kù)分離為單獨(dú)的部署。

NoSQL是可操作的數(shù)據(jù)庫(kù)，并托管用于商業(yè)智能的本地分析工具。

在Hadoop環(huán)境中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)攝取并管理傳入數(shù)據(jù)并提供分析結(jié)果。

　　這些數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)和LinkedIn等實(shí)時(shí)Web應(yīng)用程序中很常見。

在LinkedIn網(wǎng)站上，數(shù)以億計(jì)的商業(yè)用戶可以自由分享職位、地點(diǎn)、技能等等。

LinkedIn以半結(jié)構(gòu)化格式捕捉海量數(shù)據(jù)。

當(dāng)求職用戶創(chuàng)建搜索時(shí)，LinkedIn會(huì)將查詢與其大規(guī)模的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相匹配，將數(shù)據(jù)交叉引用到招聘趨勢(shì)中，并與求職者分享結(jié)果推薦。

Salesforce等高級(jí)LinkedIn服務(wù)中的銷售和營(yíng)銷查詢也采用相同的流程。

亞馬遜還將讀者推薦建立在半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)上。

　　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：下一代工具是游戲規(guī)則改變者　　可以使用新工具分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，特別是給定用例參數(shù)。

大多數(shù)這些工具都基于機(jī)器學(xué)習(xí)。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)，但海量數(shù)據(jù)和許多不同類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都需要它。

　　幾年前，使用關(guān)鍵字和關(guān)鍵短語的分析人員可以搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容有一個(gè)清晰的概念。

電子發(fā)現(xiàn)是這種方法的主要例子。

但是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度非?？?，以至于用戶不僅需要采用計(jì)算工作的分析，而且還要自動(dòng)從他們的活動(dòng)和用戶決策中學(xué)習(xí)。

自然語言處理(NLP)、模式感知和分類以及文本挖掘算法都是常見的例子，文檔相關(guān)性分析、情感分析和過濾器驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)頁收集也是常見的例子。

　　使用機(jī)器學(xué)習(xí)智能進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析可使組織：　　分析數(shù)字通信的合規(guī)性。

違反合規(guī)性將會(huì)使企業(yè)損失數(shù)百萬美元的費(fèi)用、訴訟和業(yè)務(wù)損失。

模式識(shí)別和電子郵件線程分析軟件可以搜索海量的電子郵件和聊天數(shù)據(jù)，以防潛在的不合規(guī)情況。

最近的一個(gè)例子就是大眾汽車公司可能通過使用分析來監(jiān)控可疑消息的通信，從而避免了巨額罰款和聲譽(yù)損失。

　　跟蹤社交媒體中的大量客戶對(duì)話。

文本分析和情緒分析可讓分析師檢查營(yíng)銷活動(dòng)的積極和負(fù)面結(jié)果，甚至識(shí)別在線威脅。

這種級(jí)別的分析是一種更為復(fù)雜的簡(jiǎn)單關(guān)鍵字的搜索，它只能報(bào)告基本知識(shí)，例如海報(bào)在新廣告系列中提及企業(yè)名稱的頻率。

新的分析還包括以下場(chǎng)景：提及的是積極還是負(fù)面?海報(bào)是否有更好的宣傳作用?用戶對(duì)行政公告的反應(yīng)是什么?例如汽車行業(yè)大量參與社交媒體的分析，因?yàn)橘?gòu)車者往往會(huì)轉(zhuǎn)向其他海報(bào)來衡量他們的購(gòu)車體驗(yàn)。

分析師使用文本挖掘和情感分析相結(jié)合的方式來跟蹤Twitter和Facebook上與自動(dòng)相關(guān)的用戶帖子。

　　獲得新的營(yíng)銷情報(bào)。

機(jī)器學(xué)習(xí)分析工具可快速處理大量文檔以分析客戶行為。

一家重要的雜志發(fā)行商可以將文本挖掘應(yīng)用到數(shù)以萬計(jì)的文章中，并通過主要分論題的流行度來分析每個(gè)單獨(dú)的出版物情況。

然后，他們將分析擴(kuò)展到所有內(nèi)容屬性，以查看哪些整體主題受到客戶的主要關(guān)注。

該分析將所有出版物的數(shù)十萬條內(nèi)容進(jìn)行分析，并以分段形式交叉引用熱門主題的結(jié)果。

其結(jié)果是豐富的內(nèi)容，哪些話題對(duì)不同的顧客最感興趣，哪些營(yíng)銷信息與他們產(chǎn)生了最強(qiáng)烈的共鳴。

　　在電子數(shù)據(jù)展示中，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用關(guān)鍵字搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并獲得有關(guān)數(shù)據(jù)的合理構(gòu)想。