数字化时代，每个人每天都要接触大量的数据。人们通过分析数据获取信息与知识，帮助自身更好地理解社会动向，掌握行业发展。我们每天都会接触到多种多样的数据，这些数据根据结构可划分为三种：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

数据的结构化分类

结构化数据

结构化数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。结构化数据的存储和排列是很有规律的，一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体信息，每一行数据的属性是相同的；能够用数据或统一的结构加以表示，如数字、符号；能够用二维表结构来实现逻辑表达。典型的结构化数据包括：信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，能够用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分，因此，它也被称为自描述的结构，简单的说半结构化数据就是介于完全结构化数据和完全无结构数据之间的数据。结构化数据通常是先有结构再有数据，而半结构化数据则是先有数据再有结构。

非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。非结构化数据的格式非常多样，标准也是多样性的，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。这类数据一般采用整体存储方法，存储为二进制的数据格式。同时，非结构化数据的体量远超结构化数据，随着Internet和信息通讯技术的飞快发展，非结构化数据的数量日趋激增。

非结构化数据背后的价值

据IDC研究表明，到2025年，全球数据量将会从2016年的16 ZB上升至163ZB。著名研究机构Garter也表示，全球信息量正在以59% 以上的年增长率快速增长。而在这些数据中，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。

结构化数据与非结构化数据的对比分析

在过去几年里，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。目前，针对结构化数据，已经存在了大量成熟的数据处理工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具还处于萌芽和起步阶段。

随着信息化的推进，非结构化数据在各行各业的数据总量中占比越来越大，比如医疗行业的影像资料、教育行业的教学文档、传媒行业的音视频素材，公安执法的视频存档等，越来越多行业的企业组织都需要长期存储海量的非结构化数据，业务对数据的采集、管理、应用的诉求也越来越多样化。传统、单一、陈旧的数据管理方式存在的容量、性能需求瓶颈，信息孤岛，管理困难，一次性建设成本高等弊端也渐渐暴露了出来，而合规要求日益严格，业务应用也要求数据需要更具备实时性和移动性。

非结构化数据管理困难重重

事实上，非结构数据的存储、检索、发布以及利用都需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，但如何更好地掌握和利用非结构化数据，逐渐成为了众多企业亟待解决的问题。作为大数据产业的重要组成部分，非结构化数据有望为企业带来前所未有的发展机遇。

在结构化数据为主导的阶段，大量的企业通过围绕结构化数据提供产品和服务，最终成长为行业巨头，并建立了稳固的竞争壁垒。而新兴的非结构化数据市场将给更多企业，尤其是创新型企业，带来百年一遇的弯道超车的机会。

同时，由于非结构化数据的自身特征与结构化数据有着本质的差异，导致这场变革将是全链条的——从数据的生产、存储、流转、加工、处理，到最终的分析、应用和输出，无不和传统模式有着天壤之别。而在其中任何一个环节，都可能出现颠覆性的技术和模式，甚至形成独立的规模化赛道。鸿翼档案作为国内非结构化数据应用技术的领先者，创造性地将相关技术应用到档案业务的场景中，研发了独有基于非结构化数据治理能力的最新一代档案管理系统，为国内档案行业的发展做出了积极的探索和独特的贡献。

鸿翼档案的非结构化数据管理方案