易于分析 结构化之间最重要的区别之一是分析数据的方式。结构化数据对于人类和算法来说都很容易搜索。另一方面，搜索非结构化数据本质上更加困难，并且需要理解处理过程。解构具有挑战性，因为它缺乏预定义的数据模型，因此不适合关系数据库。 另一方面，非结构化数据通常被归类为定性数据，无法使用通用工具和方法进行处理和分析。
在商业环境中，定性数据可以来自客 C级联系人列表 户调查、访谈和社交媒体互动。 从定性数据中提取见解需要先进的分析技术，例如数据挖掘和数据收集。虽然针对结构化数据有多种复杂的分析工具，但大多数用于提取和组织非结构化数据的分析工具仍在开发中。 缺乏预定义的结构使得数据挖掘变得困难，并且开发有关如何管理富媒体、博客、社交媒体数据和客户关系等数据源的最佳实践是一个挑战。
预定义格式与多种格式 结构化数据最常见的格式是文本和数字。结构化数据是在数据模型中预先定义的。另一方面，非结构化数据有各种形状和大小。这些数据可以包括任何内容，包括音频、视频、电子邮件和传感器数据。 非结构化数据没有数据模型，存储在不需要更改的数据湖中。结构化与非结构化数据：改变游戏规则的下一代工具新工具可用于分析非结构化数据，特别是在特定用例参数方面。