Currency Data

至于数据库，结构化数据通常存储在关系数据库中，而最适合非结构化数据的是所谓的非关系型数据库或NoSQL数据库。

易于分析
结构化数据和非结构化数据之间最显著的区别之一是结构化数据易于分析。结构化数据易于搜索，无论是数据分析专家还是算法。另一方面，非结构化数据本质上更难搜索，需要处理才能理解。

虽然存在各种用于结构化数据的复杂分析工具，但大多数用于挖掘和整理非结构化数据的分析工具（例如自然语言处理（NLP）和机器学习算法（ML））仍处于开发阶段。

结构化数据最常见的格式是文本和数字。结构化数据已在数据模型中预先定义。

另一方面，非结构化数据具有各种形状和大小。它可以 乌干达电话数据 包含从音频、视频和图像到电子邮件和传感器数据的所有内容。非结构化数据没有数据模型；您可以将其存储在本机或不需要任何转换的数据湖中。

为什么要管理非结构化数据
大多数企业都会备份数据。然而，目前的估计显示，与业务相关的数据每年都在增加，这使得数据存储成为一项挑战。大多数业务数据都是“冷”数据（30 天内未访问的数据），这会堵塞昂贵的硬盘并增加存储成本。

大多数公司尤其难以管理非结构化数据。这是因为非结构化数据难以索引，而 XML、键值和 JSON 数据库并非设计用于分析此类数据。提取、分析和处理非结构化数据的过程通常外包给辅助系统。移动数据会占用更多存储空间，这在经济上是不明智的。

有些公司选择根本不管理非结构化数据。相反，他们扩大主存储系统的容量。但这种方法存在问题，而且需要付出代价，如下所示：

首先，非结构化数据占用主存储；没有空间容纳任何其他类型的数据。主存储可能是最昂贵的，因为它通常需要昂贵的闪存驱动器。
其次，企业必须每三到五年更新一次存储基础设施，并将所有非结构化冷数据纳入此过程。企业还需要考虑迁移成本和支持备份所需的二级存储。
第三，全球数据治理法要求公司确切了解其非结构化数据中包含的内容以及是否包含个人身份信息。