结构化和非结构化数据的区别

虽然机器学习算法提供深刻的见解，但它们完全依赖于在学习和成熟阶段所接收的数据。

Sofer说：“分析人员必须处理结构化和非结构化数据，才能获得最佳结果。”

可操作见解的主要挑战之一是需要处理结构化和非结构化数据。

分析结构化数据非常简单。这些数据可以是客户生成的，也可以是用户生成的，并以预定义的模板显示。例如，客户信息表单是结构化数据的来源，因为它们具有预定义字段供客户输入信息。结构化数据存储在传统数据库中，因此高度依赖于架构。

非结构化数据更具挑战性。这些数据的示例包括原始文本、社交媒体评论、日志文件和通话记录。非结构化数据需要存储在NoSQL数据库或数据湖中，并且是自由格式且不遵循架构。

据估计，非结构化数据占所有可用数据的80%，并且使用功能强大的商业智能(BI)平台可以简化将这些数据转变为可操作见解的过程。连接到多个源的平台将使导入不同数据和创建高效工作流变得更加容易。

（编辑：唐山站长网）

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