什么是结构化数据？
结构化数据的定义
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，因此可以很容易地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、名称、邮政编码和信用卡号。这种类型的数据可以整齐地放入电子表格或关系数据库（如 SQL、MySQL 和 PostgreSQL）中，为企业提供可以轻松访问和解释的信息。
公司可以使用结构化数据来解释其客户的行为，例如他们的姓名、购买历史和地理位置。这使得客户关系管理 (CRM) 成为可能，在这种管理中，企业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。结构化数据的其他类型包括销售点数据、产品目录和金融交易。结构化数据可以在多种环境和行业中使用，包括：
结构化、半结构化和非结构化数据之间有什么区别？
结构化数据是定量的，由值和数字组成，并且是高度组织化的数据，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。
非结构化数据是定性数据，它没有内部结构，由文本、视频和图像组成，需要专门的工具来管理和解释。非结构化数据的例子包括客户评论、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易于管理和解释。半结构化数据使用元数据来定义数据点，从而可以更有组织地和标准化地存储所述数据。半结构化数据的例子包括 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进行管理，例如 Excel 表或结构化查询语言 (SQL) 数据库。关系数据库基于关系模型，该模型以表格形式表示数据。它使企业能够建立各种数据点之间的关系，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，必须将其构建为数据模型。数据模型通过基于数据定义模式来建立。这将生成表或实体。接下来，您建立这些实体之间的关系。最后，您编写 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您的需求。为了提取餐厅菜单项的数据，我们首先创建不同的表
- 项目
- 配料
- 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。一旦存储完毕，就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。
结构化数据的优势
结构化数据有几个优点，因为它易于人机使用、存储、扩展和分析。
结构化数据易于使用
结构化数据高度组织化，这使得机器学习技术易于操作和查询。
对于业务用户，结构化数据易于使用，因为它不需要大量的数据科学知识。用户如果了解与数据相关的主题，就可以访问和分析数据。
此外，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，而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更少的空间。因此，结构化数据存储是高效的。
结构化数据易于扩展
因为结构化数据可以存储在数据仓库中，所以它很容易扩展。数据仓库充当企业或公司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，企业可以轻松地增加存储空间和处理能力。
结构化数据简化了数据挖掘
结构化数据是大数据分析的基础。作为定量数据，它更容易进行预测、预测和研究。结构化数据可以轻松地进行查询和生成报告，因为它可以在关系数据库中存储。机器学习算法更容易抓取数据。因此，由于其结构化性质，结构化数据也能产生更好、更准确的商业智能。
结构化数据可以提高您的可发现性
您可以使用结构化数据通过架构标记在您的网站代码中创建富摘要或富结果，这已被证明可以改善客户互动。通过在其站点页面中添加结构化数据，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许多优势，但它的一些优点也可能存在局限性。
结构化数据的用途可能有限
结构化数据的预定义结构既是优点又是局限性，因为结构化数据只能用于其预期目的。
结构化数据质量可能较低
当存在缺失或不完整的数据时，数据质量可能会降低。不完全符合架构的数据也可能对数据质量产生负面影响。如果未解决，这将导致不准确的搜索结果或报告。
随着公司的发展，它们的数据足迹也会增加，这通常是数据重复或不再相关的数据的同义词。这会降低企业结构化数据的整体质量。
管理结构化数据的最佳实践
为了充分利用您的结构化数据，请考虑应用以下最佳实践。
采用面向未来的数据管理方法
您应该构建文件命名和编目约定，同时考虑未来和长期的访问。确保您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
元数据描述了您数据的内容、结构、作者和权限。仔细记录您的元数据可以使您的站点可发现，使您能够跟踪从起源到目的地的数据，绘制数据关系图，并最终构建有效的数据治理系统。
保护您的结构化数据
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。保护您的结构化数据是管理它的关键步骤。保护结构化数据包括备份您的数据，以及考虑一个提供安全性和可观测性工具来缓解网络安全威胁的存储计划。
选择适合您需求的存储计划
在保持面向未来的方法并考虑保护数据免受泄露的重要性时，请选择适合您企业规模和需求的存储计划。如果您是一家小型企业，则您的数据足迹小于大型企业。为大型企业设计的计划可能不适合您的需求。
使用 Elastic 管理和处理结构化数据
Elastic Stack是一个搜索平台，使您可以搜索、分析和可视化来自任何来源和任何格式的数据。Elastic Stack 由 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash 组成，它们共同使您能够更好地管理和处理您的结构化和非结构化数据。