结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。
非结构化数据库 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。
1、非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
2、结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
3、相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
4、半结构化数据中同时具有结构化和非结构化数据。我们可以看到半结构化数据是形式化的结构，但实际上它不是在关系DBMS中用表定义来定义的。Web应用程序数据是半结构化数据的示例。它具有非结构化数据，例如日志文件，事务历史记录文件等。OLTP系统旨在与结构化数据一起工作，其中数据存储在关系中。
音频/视频资料：包括各种音频和视频文件，如mpmp4等格式。非结构化数据的特点是数据结构不规则、信息不完整，并且缺乏预定义的数据模型。这类数据不易用传统的数据库表格来表现，格式和标准多样化。
结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
结构化数据：这类数据具有明确定义的格式和结构，例如常见的表格数据，它们存储在关系型数据库中。 半结构化数据：半结构化数据包含可识别的模式，但不如结构化数据那样严格定义。例如，XML和HTML文档就是半结构化数据的典型例子。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。
大数据主要面向的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据结构化数据包括预定义的数据类型、格式和结构的数据，如关系数据库中的数据。半结构化数据半结构化数据是具有可识别的模式并可以解析的文本数据，XML、HTML 文档就属于半结构化数据。
1、【答案】： 结构化数据：这类数据包括预定义的数据类型、格式和结构，例如关系型数据库中的数据。 半结构化数据：这类数据具有可识别的模式并可以解析，例如 XML 和 HTML 文档。 非结构化数据：这类数据没有固定的数据结构，常用于存储不同类型的文件，如图片、音频和视频。
2、用户行为数据、交易数据、移动设备数据等。用户行为数据：用户行为数据是大数据应用中最有价值的部分之一。通过分析用户在网站或应用程序中的点击、浏览、购买、搜索、评价等行为，企业可以深入了解用户的需求、偏好和行为模式。交易数据：交易数据是大数据应用中最直接的数据源。
3、结构化数据 可以以固定格式存储，访问和处理的数据称为结构化数据。由于此数据采用类似的格式，因此企业可以通过执行分析来获得最大的收益。还发明了各种先进技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。但是，由于结构化数据的创建已经达到Zettabytes标记，因此世界正朝着这样一个程度发展。
4、传统企业数据：这类数据包括CRM系统的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据：这类数据包括呼叫记录、智能仪表、工业设备传感器、设备日志以及交易数据等。社交数据：这类数据包括用户行为记录、反馈数据等，例如Twitter、Facebook等社交媒体平台上的数据。
5、半结构化数据：半结构化数据同时包含了结构化和非结构化数据的特点。我们可以看到，半结构化数据虽然具有形式化的结构，但实际上并不是在关系型数据库管理系统（DBMS）中通过表定义来定义的。Web应用程序数据就是半结构化数据的一个例子，它包含了非结构化数据，如日志文件、事务历史记录文件等。
6、机器与传感器数据：这一类数据源包括通话详情记录、智能仪表读数、工业设备传感器数据、设备日志（通常称为数字排泄物）以及交易数据等。社交数据：这类数据涉及用户行为记录、反馈信息等，例如Twitter、Facebook等社交媒体平台上的数据。
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。
非结构化数据 任何以未知形式或结构出现的数据都属于非结构化数据。处理非结构化数据并对其进行分析以获取数据驱动的答案是一项艰巨的任务，因为它们来自不同类别，将它们放在一起只会使情况变得更糟。包含简单文本文件，图像，视频等的组合的异构数据源是非结构化数据的示例。
非结构化：杂乱无章的数据，很难按照一个概念去进行抽取，无规律性。结构化程度是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言（数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的）给予说明或描述清晰程度或准确程度。
文章中提到的结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析，有助于企业细分行业案例，帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。结构化数据，简单来说就是数据库。
结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
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