許多組織和公司正在迅速從僅管理結構化資料集轉向管理結構化和非結構化資料。這是由於來源和資料類型數量的增長，而這些來源和資料類型的增長源於該資料所使用的各種新用例。從自動駕駛汽車的先進電腦視覺演算法到感測器數據或醫療數據的即時分析，再到財務和客戶數據的高級分析。影像資料、串流資料、感測器資料、視訊資料等正變得越來越普遍。因此，它們需要適當的處理以及分析資料的結構化表格。
從結構化資料到非結構化資料—汽車產業範例
物聯網 (IoT) 的興起導致汽車產業非結構化資料激增。如今，汽車製造商為汽車配備了各種感測器和設備，這些感測器和設備收集從引擎性能到駕駛習慣等各個方面的數據。這些資料通常是非結構化的，這意味著它不是以特定方式組織的，可以包括圖像、影片和文字。
汽車公司越來越依賴這些非結構化
資料來深入了解客戶行為和偏好，改善產品設計和性能，並增強整體客戶體驗。例如，開發連網和自動駕駛車輛的演算法需要結合感測器數據、影像、視訊、圖形數據等。所有這些本質上都是非結構化數據，無法在結構化資料儲存中儲存和存取。
什麼是結構化資料？
結構化資料是指組織成特定格式或結構的數據，使其易於儲存、存取和分析。這種類型的資料通常儲存在資料庫或資料倉儲中，並且對於 新加坡 WhatsApp 號碼數據 資料的組織方式具有清晰且定義的模式或規則集。
將結構化資料轉換為數值資料相當容易。然後它可以相對容易地用於訓練和評估機器學習模型。
例如，結構化資料包括：
表格數據：按行和列組織的數據，例如電子表格或資料庫表。
關係數據：這是按表組織的數據，且表之間具有關係。關聯式資料用於交易系統，例如電子商務網站、銀行系統和客戶關係管理 (CRM) 系統。
時間序列資料：這是隨時間推移收集並按時間順序組織的資料。時間序列資料用於預測和趨勢分析，例如預測股票價格或天氣模式。
圖數據：以圖或網路結構表示的數據
其中節點和邊連接不同的數據點。圖數據用於社交網路、推薦引擎和詐欺檢測。
空間數據：這是與地理位置相關的數據，例如地址、GPS 座標和地圖。空間資料用於物流、城市規劃和房地產。
結構化資料很可能以表格式儲存 盈方入圍美國搜尋獎決賽 在關聯式資料庫中。結構化資料的其他常見儲存格式包括：XML、JSON 和 CSV 檔案格式，以及 NoSQL 資料庫，它們可以以多種格式儲存結構化數據，包括鍵值儲存、文件儲存和圖形資料庫。
結構化資料最常在什麼時候使用？
結構化資料通常用於儲存可以組織成明確定義的模式或格式的資料。這包括具有清晰一致的結構的數據，以及在所有記錄之間共享的已定義屬性或欄位。以下是一些範例：
客戶訊息，包括姓名、地址、電子郵件、電話號碼和其他聯絡資訊等數據。
產品訊息，包括產 印度數據 品名稱、SKU、價格、描述和其他屬性。財務數據，例如交易、帳戶餘額和其他財務記錄。
庫存數據，例如產品庫存水準
倉庫位置和其他庫存詳細資訊。
日誌數據，例如伺服器日誌、應用程式日誌和其他系統日誌。
感測器數據－來自感測器和其他物聯網設備的數據，例如溫度、濕度、壓力和其他環境數據。
什麼是非結構化資料？
非結構化資料是指不具有預先定義資料模型或組織結構的任何資料。它不符合特定的資料模型或模式，並且通常包括使用傳統資料處理技術不易搜尋或分析的資料。
非結構化資料的範例包括：
文字數據，例如電子郵件、社交媒體貼文以及 PDF、Word 和 HTML 等各種格式的文件。
多媒體數據，例如圖像、音訊和視訊檔案。
感測器數據，例如來自 IoT 設備、GPS、LiDAR 和 RFID 的數據。
串流數據，例如來自社交媒體來源、線上動態消息和網路日誌的數據。
圖形數據，例如來自社交網路、推薦系統和網頁連結的數據。