阅读时长：5 分钟 | 发布日期：2025 年 10 月 8 日
结构化数据 什么是结构化数据？
结构化数据是以标准格式组织整理以便人类和机器轻松访问和理解的信息。结构化数据通常使用明确定义的模式来组织整理，该模式定义了不同数据字段之间的关系。结构化数据本身井然有序，用户可以轻松地使用各种工具和技术搜索、查询和分析这些信息。客户信息（例如姓名、地址、电话号码和电子邮件地址）都是结构化数据的示例。
结构化数据有哪些示例？
- 关系数据库和电子表格以行和列的形式保存结构化数据。保存、访问和分析起来都非常简单。客户、财务和人员数据保存在姓名、交易金额和职位描述等字段中。这样可简化数据查询和分析。
- 在医疗保健领域，结构化数据用于记录患者信息、医疗记录、药物等。零售和电子商务公司使用这种数据来跟踪库存、销售交易和产品详细信息。数据库还可以包括产品编号、名称、价格、库存水平和供应商信息。网络分析使用这些结构化数据来跟踪网站访问量、跳出率、转化率和会话持续时间。
- 在物联网 (IoT) 中，传感器以有序方式收集温度、湿度、位置坐标和时间戳。SQL 在数据库中查询并分析这些数据。企业可以轻松生成报告、运行分析并利用结构化数据做出明智选择。
结构化数据有哪些 AI 机会？
AI 改善结构化数据分析、管理和使用的机会包括：
- 预测性分析：回归和分类机器学习模型可以使用结构化数据预测客户购买模式、库存需求和财务结果。
- 数据清理和质量提升：AI 可以自动查找并修复结构化数据中的错误、不一致和缺失值，从而提高数据质量和决策能力。
- 数据处理自动化：机器学习和机器人流程自动化可通过自动化方式从众多来源进行数据输入、分类和集成。对于需要处理海量数据的企业而言，它可以改进分析、节省时间并提高运营效率。
- 更深入的洞见和模式识别：AI 可以对结构化数据进行聚类和分类以揭示隐含的模式和见解，从而帮助组织基于数据做出明智选择，简化运营并发现新的可能性。
- 定制和建议：AI 可以使用用户偏好和行为等结构化数据来创建个性化电子商务产品建议和流媒体内容，助力零售企业最大限度地提高效率并识别目标市场营销机遇。
- 诈骗检测和风险管理：AI 可以通过实时分析结构化数据来检测和预防金融欺诈和保险索赔异常，这对金融机构和医疗保健提供商而言大有裨益。
HPE 如何帮助处理结构化数据？
HPE 在竞争对手难以企及的领域展现优势，提供针对结构化数据的多种产品与服务，包括：
- HPE Alletra Storage MP B10000：一种现代化存储解决方案。
- 这是业界首款分散式横向扩展块与文件存储系统，支持性能与容量的独立扩展，可降低 40% 的总拥有成本和 45% 的能耗。同时提供简化的云体验、高效扩展能力，并以行业领先的服务等级协议为标准特性，为关键业务应用提供 100% 的数据可用性保障。
- 采用 AI 技术的勒索软件实时检测与恢复功能，由网络恢复能力保证提供支持，可显著降低数据丢失和停机时间。
- 通过免费的控制器更新服务以适应不断发展的工作负载，实现无中断的数据就地升级，而无需重新购买现有存储设备，实现高达 30% 的成本节约。
- 利用智能的自助式配置节省 99% 的运营时间，同时通过单一且稳定的云控制台妥善管理并保护本地和公有云中的工作负载。
- HPE AIOps 与 Data Services Cloud Console (DSCC)：一种统一管理控制平台，具备采用 AI 技术的预测性分析功能，用于管理和优化存储操作。该平台通过主动识别和解决潜在问题，帮助企业确保其数据存储系统的可靠性、性能和效率。HPE AIOps 还提供跨栈分析功能，而竞争对手则因分析能力有限且采用定制化管理界面而难以企及。
- HPE GreenLake：专为混合云和多云环境打造的强大编排与管理层，提供最全面的存储服务套件 — 涵盖块存储、文件存储、对象存储以及私有云。HPE GreenLake 提供集中、直观易用的控制平台。该平台能够在所有环境（本地、主机托管和公有云）中实现统一配置、监控、成本优化和安全实施，从而简化运营并降低复杂性。HPE 还提供存储即服务，通过 HPE GreenLake Flex，客户只需按实际使用量付费。
欲了解有关 HPE 的最新存储进展的更多信息，请查阅 HPE Alletra Storage MP B10000 公告博客。
结构化数据与非结构化数据
功能 | 结构化数据 | 非结构化数据 |
|---|---|---|
| 定义 | 以预定义格式存储的条理化信息；（例如表格） | 没有预定义格式或结构的信息 |
| 模式 | 遵循固定模式（例如，具有行/列的数据库表） | 没有固定模式；数据以原生格式存储 |
| 存储 | 存储在关系数据库（例如 SQL 数据库）中 | 存储在数据湖、NoSQL 数据库或文件系统中 |
| 可搜索性 | 使用 SQL 等查询语言轻松搜索 | 需要 AI、NLP 或搜索引擎等高级工具进行分析 |
| 示例 | 姓名、日期、地址、金融交易 | 电子邮件、视频、图片、社交媒体帖子、音频文件 |
| 用例 | 报告、分析、业务运营和交易系统 | 情绪分析、图像识别、大数据分析 |
| 分析复杂性 | 简洁明了 | 复杂；需要专门的工具和技术 |
结构化数据常见问题
结构化数据通常存储在哪里？
它通常存储在关系型数据库、数据仓库和电子表格中，可使用 SQL 或其他结构化查询工具查询。
为什么结构化数据至关重要？
它支持快速搜索、报告和分析 — 这些功能对要求准确性和一致性的商业智能、合规和运营系统至关重要。
哪些行业最依赖结构化数据？
金融、医疗保健、零售、政府和物流行业都高度依赖结构化数据进行交易、合规管理、客户管理和绩效跟踪。
用于管理结构化数据的工具有哪些？
管理结构化数据的主要工具有：关系型数据库管理系统 (RDBMS)、数据仓库、SQL 以及 ETL（提取、转换、加载）管道。
结构化数据有哪些局限性？
结构化数据难以轻松捕获视频、音频或自由格式文本等复杂或非格式化信息，相较于非结构化或半结构化数据而言，其应用范围存在局限性。
结构化数据和非结构化数据可以合并吗？
可以，许多组织将结构化数据和非结构化数据集成到数据湖或现代分析平台中，以便更全面地了解业务和客户活动。