A. 什麼是結構化數據，非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
B. 什麼是nosql非結構化資料庫
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對於鋪天蓋地的關系型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL資料庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲資料庫這一類資料庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲資料庫。這部分資料庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型資料庫文檔型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。圖形(Graph)資料庫圖形結構的資料庫同其他行列以及剛性結構的SQL資料庫不同，它是使用靈活的圖形模型，並且能夠擴展到多個伺服器上。NoSQL資料庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行資料庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL資料庫都有REST式的數據介面或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結NoSQL資料庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對資料庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對於給定key，比較容易映射復雜值的環境。
C. 什麼是結構化數據和非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
D. 將非結構化數據轉化為結構化數據有哪些方法
非結構化數據轉化為結構化數據有以下幾個方法：
1. 傳統方法——樹
雖然絕大多數數據是非結構化格式的，但是結構化數據普遍存在於各類商業應用軟體和系統中，例如產品數據存儲，交易日誌，ERP和CRM 系統中都存在大量結構化數據，這些結構化數據仍應用著陳舊的數據技術處理，如基於規則的系統，決策樹等。這樣的方法需要人工進行特徵提取，操作繁瑣且需要耗費大量人力進行數據標簽。
非結構化數據，也就是通常使用的雜亂無章的文本數據。非結構化數據通常是不能用結構化數據的常規方法以傳統方式進行分析或處理的，所以這也成為AI領域一個常見的難題，要理解非結構化數據通常需要輸入整段文字，以識別其潛在的特徵，然後查看這些特徵是否出現在池中的其他文本中。因此，在處理此類任務時，深度學習以其出色的特徵提取能力一騎絕塵，於是所有人都開始想著把神經網路用在結構化數據上——建個全連接層，把每一列的內容作為輸入，再有一個確定好的標簽，就可以進行訓練和推理了。
2. 新型利器——深度學習
需要尋找結構化數據的語義，目前要解決的問題主要有：
①數據清洗。要在結構化數據 AI 應用上有所成果，首先需要解決人工數據清洗和准備的問題，找到極少或者沒有人為干預的自動化方法，才能使得這一應用可落地可拓展。
②異構數據。處理結構化數據的其中一大挑戰在於，結構化數據可能是異構的，同時組合了不同類型的數據結構，例如文本數據、定類數據、數字甚至圖像數據。其次，數據表有可能非常稀疏。想像一個 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 個可能值（例如製造商的類型，大小，價格等），行則有幾百萬行。由於只有一小部分列值的組合有意義，可以想像，這個表格可能的組合空間有多麼「空」。
③語義理解。找到這些結構化數據的語義特徵。處理結構化數據並不僅僅依賴於數據本身的特徵 (稀疏，異構，豐富的語義和領域知識），數據表集合 (列名，欄位類型，域和各種完整性約束等）可以解碼各數據塊之間的語義和可能存在的交互的重要信息。也就是說，存儲在資料庫表中的信息具有強大的底層結構，而現有的語言模型（例如 BERT）僅受過訓練以編碼自由格式的文本。
3. 結構化數據清洗
除了某些特定的需求外，經過預處理之後的結構化數據，應該滿足以下特點：
①所有值都是數字–機器學習演算法取決於所有數據都是數字；
②非數字值（在類別或文本列中的內容）需要替換為數字標識符；
③標識並清除具有無效值的記錄；
④識別並消除了無關的類別；
⑤所有記錄都需要使用相同的一致類別。
E. 非結構性的資料庫系統有哪些
非結構性的資料庫系統有：
1、High performance——對資料庫高並發讀寫的需求。
2、Huge Storage——對海量數據的高效率存儲和訪問的需求。
3、High Scalability && High Availability——對資料庫的高可擴展性和高可用性的需求。
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。
計算機信息化系統
中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。
F. 如何處理非結構化數據
非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
G. 如何將非結構化數據轉化為結構化數據
隨著機器學習的發展，過去傳統的結構化數據分析方法已經不能滿足我們的需求了。如何在神經網路中利用非結構化數據是很重要的一點。所以很多研究者致力於將非結構化數據處理成結構化數據的工具開發。將非結構化數據轉化為結構化數據有以下幾個方法：
1. 傳統方法——樹
雖然絕大多數數據是非結構化格式的，但是結構化數據普遍存在於各類商業應用軟體和系統中，例如產品數據存儲，交易日誌，ERP和CRM 系統中都存在大量結構化數據，這些結構化數據仍應用著陳舊的數據技術處理，如基於規則的系統，決策樹等。這樣的方法需要人工進行特徵提取，操作繁瑣且需要耗費大量人力進行數據標簽。
非結構化數據，也就是通常使用的雜亂無章的文本數據。非結構化數據通常是不能用結構化數據的常規方法以傳統方式進行分析或處理的，所以這也成為AI領域一個常見的難題，要理解非結構化數據通常需要輸入整段文字，以識別其潛在的特徵，然後查看這些特徵是否出現在池中的其他文本中。因此，在處理此類任務時，深度學習以其出色的特徵提取能力一騎絕塵，於是所有人都開始想著把神經網路用在結構化數據上——建個全連接層，把每一列的內容作為輸入，再有一個確定好的標簽，就可以進行訓練和推理了。
2. 新型利器——深度學習
需要尋找結構化數據的語義，目前要解決的問題主要有：
①數據清洗。要在結構化數據 AI 應用上有所成果，首先需要解決人工數據清洗和准備的問題，找到極少或者沒有人為干預的自動化方法，才能使得這一應用可落地可拓展。
②異構數據。處理結構化數據的其中一大挑戰在於，結構化數據可能是異構的，同時組合了不同類型的數據結構，例如文本數據、定類數據、數字甚至圖像數據。其次，數據表有可能非常稀疏。想像一個 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 個可能值（例如製造商的類型，大小，價格等），行則有幾百萬行。由於只有一小部分列值的組合有意義，可以想像，這個表格可能的組合空間有多麼「空」。
③語義理解。找到這些結構化數據的語義特徵。處理結構化數據並不僅僅依賴於數據本身的特徵 (稀疏，異構，豐富的語義和領域知識），數據表集合 (列名，欄位類型，域和各種完整性約束等）可以解碼各數據塊之間的語義和可能存在的交互的重要信息。也就是說，存儲在資料庫表中的信息具有強大的底層結構，而現有的語言模型（例如 BERT）僅受過訓練以編碼自由格式的文本。
3. 結構化數據清洗
除了某些特定的需求外，經過預處理之後的結構化數據，應該滿足以下特點：
①所有值都是數字–機器學習演算法取決於所有數據都是數字；
②非數字值（在類別或文本列中的內容）需要替換為數字標識符；
③標識並清除具有無效值的記錄；
④識別並消除了無關的類別；
⑤所有記錄都需要使用相同的一致類別。
H. 什麼是結構化數據非結構化數據半結構化數據
1、結構化數據
結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；教育一卡通；政府行政審批；其他核心資料庫等。
基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
2、非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
3、半結構化數據
和普通純文本相比，半結構化數據具有一定的結構性，OEM(Object exchange Model)是一種典型的半結構化數據模型。
半結構化數據(semi-structured data)。在做一個信息系統設計時肯定會涉及到數據的存儲，一般我們都會將系統信息保存在某個指定的關系資料庫中。我們會將數據按業務分類，並設計相應的表，然後將對應的信息保存到相應的表中。
數據：
數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
I. 非結構化數據存儲在什麼類型資料庫
杉岩海量對象存儲MOS，專為提供海量非結構化數據存儲解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
J. 什麼是結構化數據，非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。