什么是结构化数据？
结构化数据定义
结构化数据，也称为定量数据，是指遵循预定义结构或模型的数据。 由于结构化数据高度组织化，因此机器学习算法和人类可以轻松地对其进行处理。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码。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，为企业提供易于访问和解释的信息。
企业可以使用结构化数据来解释客户的行为，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，企业通过关系数据库管理客户关系，这些数据库可以分析客户行为。
结构化数据类型
将结构化数据视为数字和值。它是定量数据，以 Excel 文件、网络表单结果、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、产品目录和财务交易。结构化数据可以在多个环境和行业中使用，包括
结构化数据、半结构化数据和非结构化数据之间有什么区别？
结构化数据是定量数据，由值和数字组成，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，没有内部结构，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。它没有像结构化数据那样预先确定的结构，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，这使得可以更组织化和标准化地存储这些数据。半结构化数据的示例包括 JSON、XML、网络和压缩文件。
如何管理结构化数据
结构化数据通过使用关系型数据库进行管理，例如 Excel 表格或结构化查询语言 (SQL) 数据库。关系型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，必须将其结构化为数据模型。数据模型是通过根据数据定义模式来建立的。这会生成表或实体。接下来，您建立这些实体之间的关系。最后，您编写 SQL 脚本以生成存储结构化数据的关联数据库。
从那里，可以访问和操作它以满足您的需求。为了摄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。一旦存储，它就可以用于驱动 机器学习 (ML) 的算法来搜索和分析数据并生成报告和预测。
结构化数据的优势
结构化数据具有许多优势，因为它易于使用、存储、扩展和分析，无论人还是机器都可以。
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能够轻松地进行操作和查询。
对于商业用户来说，结构化数据易于使用，因为它不需要大量的 数据科学知识。用户可以访问数据并对其进行分析，前提是他们了解数据相关的主题。
此外，还有大量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，并且因为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型数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、数据湖、内存数据库等中，并且占用的空间比非结构化数据少。因此，结构化数据存储效率很高。
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，因此它易于扩展。数据仓库充当企业或企业生产的所有结构化数据的存储库。随着结构化数据量的增加，企业可以轻松地添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，它更容易用于预测、预测和研究。结构化数据可以轻松地进行查询和报告生成，因为它可以存储在关系型数据库中。机器学习算法更容易爬取数据。因此，由于其结构化性质，结构化数据也产生了更好、更准确的商业智能。
结构化数据可以提高您的可发现性
您可以在网站代码中通过模式标记使用结构化数据来创建丰富的片段或丰富的结果，这些结果已被证明可以提高客户互动。通过在网站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
虽然结构化数据对企业有很多优势，但它的一些优势也可能存在局限性。
结构化数据的使用范围有限
结构化数据的预定义结构既是优势也是局限性，因为结构化数据只能用于其预期目的。
结构化数据可能质量较低
当数据缺失或不完整时，数据质量可能会下降。无法整齐地放入模式中的数据也会对数据质量产生负面影响。如果未解决，这会导致搜索结果或报告不准确。
随着公司的发展，其数据足迹也会随之增长，这通常与数据重复或不再相关的數據同义。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
您应该以未来和长期访问为目标构建您的文件命名和编目约定。确保您的文件名具有描述性和标准性，以便于查找。
使用元数据记录数据血缘
元数据描述了数据的內容、结构、作者和权限。仔细记录您的元数据可以让您的网站可被发现，使您能够跟踪数据从源到目标，映射数据关系，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：信用卡号码、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数据，并考虑 提供安全性和可观察性 工具的存储计划，以减轻网络安全威胁。
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攻击的重要性时，请选择适合您企业规模和需求的存储计划。如果您是小型企业，您的数据足迹将小于大型企业。针对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，使您能够搜索、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。