非结构化数据，如图片和视频，因数据量大、格式不固定，与传统的结构化数据（如关系数据库）形成鲜明对比。结构化数据通常以字段形式存储，便于查询，而非结构化数据则以文件形式存储，优化难度较大。尽管技术角度对结构化与非结构化数据有明确定义，但许多人仍感困惑。
结构化数据储存：适用于存储具有明确结构和关系的数据，例如关系型数据库中的表格数据。结构化数据储存通过定义表格、字段和关系来存储和管理数据，使数据的组织和查询更加方便。非结构化数据储存：适用于存储没有明确结构的数据，例如文本文档、图像、音频和视频等。
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；教育一卡通；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。
1、消除无用的数据：消除无关紧要的数据。存储数据准备：要处理在数据中删除所有的空白，格式化等问题，并索引非结构化数据。采用数据堆栈和存储技术：使用最新的技术来保存和堆叠数据。保存所有数据直到被存储：在删除任何东西之前，无论是结构化的还是非结构化的数据，必须保存。
2、非结构化数据包括了来自多种来源的数据，如传统纸质资料、互联网上的百科、新闻、多媒体信息，以及专业领域的电磁、雷达、地理信息数据等。这些数据形式多样，涵盖数据库、文本、声音、图像、视频等，其复杂性在于数据之间缺乏固定结构，需要通过特殊方法进行分析。
3、需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。②异构数据。
4、为了使文本搜索变得真正有意义，在执行搜索操作之前，必须把需要对其进行搜索的文本进行集成。如果完成了集成的步骤，那么你输进去的就不再是“垃圾”，而出来的也就不再是“废物”了。互联网对垒企业数据在互联网上搜索信息的时候，要进行数据清洗（data scrubbing）很难。
5、非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
1、这两者区别有数据结构、数据存储。结构化数据通常以表格形式呈现，具有明确的列和行，可以轻松进行排序、过滤和汇总。而非结构化数据则没有固定的结构，通常是文本、图像、音频和视频等形式，难以进行直接的排序和过滤。结构化数据通常存储在数据库中，可以使用SQL等语言进行查询和分析。
2、- 非结构化数据：它的来源包括电子邮件、文字处理文档、PDF文件等。 形式差异 - 结构化数据：它主要由数字和值组成。- 非结构化数据：它由传感器数据、文本文件、音频和视频文件等组成。 模型差异 - 结构化数据：它具有预定义的数据模型，并且在存储之前会被格式化为设定的数据结构。
3、结构化数据通常以数据库的形式存在，涉及企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批等核心数据库。这些数据存储需求包括高速存储、数据备份、数据共享和数据容灾。
4、结构化数据通常指的是数据库中的数据。在具体场景中，比如企业的ERP系统、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通系统、政府行政审批系统等，都是结构化数据的典型应用。这些数据通常需要高速存储、数据备份、数据共享以及数据容灾等解决方案。
5、结构化与非结构化数据之间的主要区别不仅体现在存储方式上，还在于分析方法和工具的差异。对于结构化数据，我们有成熟的分析工具和技术来处理，而针对非结构化数据的分析工具则尚处于起步和发展的初期阶段。结构化数据的特点是具有固定的模式和格式，比如表格形式的数据库记录。
6、两者的区别是定义，来源与形式等。定义：结构化数据是指具有预定义的数据模型，并且以固定格式和规则进行组织和存储的数据，其内容是清晰明确、易于处理的。非结构化数据则是指没有预定义的数据模型，其数据结构不规则或不完整，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。
