非結構化數據的存儲
1. 什麼是非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
2. GBase 8a對非結構化數據支持怎麼樣如何存儲和訪問
GBase 8a支持結構化數據和非結構化數據的統一管理，具體如下：
（1）支持將非結構化數據以BLOB數據類型的方式存儲在Hadoop上;
（2）支持通過MPP集群資料庫表中的URI欄位訪問Hadoop上的BLOB數據類型的數據。
3. 非結構化數據存儲在什麼類型資料庫
杉岩海量對象存儲MOS，專為提供海量非結構化數據存儲解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
4. 非結構化數據怎麼結構化數據存儲
杉岩海量對象存儲MOS，專為提供海量非結構化數據存儲解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
5. 什麼是結構化數據，非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
6. 什麼是結構化數據和非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
7. 非結構化數據大量存儲本地，無法擴展，怎麼辦
XSKY星辰天合的XUDS在非結構化數據處理上非常專業，他是採用的軟體定義的架構，支持多種協議，讓存儲擺脫硬體和平台的限制。
8. 針對企業內部海量非結構化數據存儲和管理難題，許多雲計算廠商都提供了雲存儲，但什麼情況下才需要
其實雲存儲是基於線性可擴展的輕量級架構設計的，可提供安全可靠、成本低廉、管理便捷的對象存儲服務，助力企業輕松具備PB級數據存儲和管理能力。
優秀的雲存儲可無線擴展，提供高安全、高可靠、高可用的數據存儲服 務，並且管理便捷，增值服務豐富。
對於企業來說，雲存儲的應用場景很多，比如說備份歸檔、存儲託管、數據處理和文件共享都可以。
華雲StorUltra™高可靠性可確保數據永不丟失，永久在線使得可以隨時進行數據存取，能夠快速實現容災備份，同時統一運維，通過資源池化降低整體成本，實行存儲和計算分離，雲存儲提供高吞吐量和標準的對象存儲介面，大數據服務即插即用，避免重復投入，亦可以提供統一的存儲視圖和許可權管理機制，可以將企業工作流整合到雲存儲 ，實現分布式數據存取。
9. 結構化數據和非結構化數據是什麼意思
結構化數據和非結構化數據是大數據的兩種類型，這兩者之間並不存在真正的沖突。客戶如何選擇不是基於數據結構，而是基於使用它們的應用程序：關系資料庫用於結構化數據，大多數其他類型的應用程序用於非結構化數據。
結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型資料庫進行存儲和管理。
與結構化數據相對的是不適於由資料庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。
(9)非結構化數據的存儲擴展閱讀
結構化和非結構化數據之間的差異除了存儲在關系資料庫和存儲非關系資料庫之外的明顯區別之外，最大的區別在於分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用於挖掘非結構化數據的分析工具正處於萌芽和發展階段。
並且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，並且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。