『壹』 什么是结构化数据和非结构化数据
1、结构化数据
结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。
基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
2、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。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。
3、半结构化数据
和普通纯文本相比,半结构化数据具有一定的结构性,OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。
半结构化数据(semi-structured data)。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储,一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类,并设计相应的表,然后将对应的信息保存到相应的表中。
数据:
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。
在计算机科学中,数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛,表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。
『贰』 什么是结构化数据,非结构化数据
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,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。
字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。
非结构化数据库
在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例
数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
(1)不完整的数据
这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
(2)错误的数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。
(3)重复的数据
对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。
数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认。
随着网络技术的发展,特别是Internet和Intranet技术的飞快发展,使得非结构化数据的数量日趋增大。这时,主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而,数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”,发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成,而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说,非结构化数据库就是字段可变的数据库。
我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库,在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平,在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点:
(1)Internet应用中,存在大量的复杂数据类型,iBase通过其外部文件数据类型,可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源,如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。
(2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制,允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段,从而突破了关系数据库非常严格的表结构,使得非结构化数据得以存储和管理。
(3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源,使得非结构数据库的基本元素就是资源本身,而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以,非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据,实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。
(4)iBase采用了面向对象的基石,将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起,特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。
(5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库,它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想,提供一个网上资源管理系统iBase Web,将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体,使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分,突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限,实现数据库和Web的有机无缝组合,从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。
(6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库,对传统关系数据库,如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供导入和链接的支持能力。
通过从上面的分析后我们可以预言,随着网络技术和网络应用技术的飞快发展,完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、网状数据库和关系数据库之后的又一重点、热点技术。