结构化数据和非结构化数据在格式、组织方式以及在分析中的处理方式方面存在差异。 结构化数据 以预定义的模式组织，通常存储在关系数据库或电子表格中。 它遵循具有行和列的表格格式，其中每个字段都有特定的数据类型（例如，整数、日期、字符串）。 例如，客户数据库可能包含诸如customer_id、name和purchase_date之类的列，其中每一行代表一条唯一记录。 这种严格的结构允许使用 SQL 等语言进行高效查询。 相比之下， 非结构化数据 缺乏固定的模式，并且不能整齐地放入表格中。 示例包括文本文档、图像、视频、社交媒体帖子或传感器日志。 这些数据通常是原始且异构的，需要专门的工具来提取有意义的模式。
在分析中，由于结构化数据具有可预测性，因此通常更容易处理。 开发人员可以使用 SQL 来过滤、聚合或连接表以生成报告或仪表板。 例如，从结构化销售数据库计算月度销售收入非常简单。 然而，非结构化数据需要更多的预处理。 分析文本评论中的客户反馈可能涉及自然语言处理 (NLP) 来识别情绪，或计算机视觉模型来对图像中的对象进行分类。 这些任务通常需要 TensorFlow 等机器学习框架或 spaCy 等库。 虽然结构化数据可以直接查询，但非结构化数据通常需要转换为结构化或半结构化格式（例如，图像的 JSON 元数据）才能进行分析。
存储和基础设施也不同。 结构化数据通常存储在关系数据库（例如，PostgreSQL）或针对快速查询进行优化的数据仓库中。 非结构化数据存储在数据湖（例如，Amazon S3）或处理可扩展性和灵活性的 NoSQL 数据库（例如，MongoDB）中。 大规模处理非结构化数据通常涉及 Apache Spark 或 Hadoop 等分布式系统。 非结构化数据的一个关键挑战是解析它的计算成本——例如，训练一个模型来转录音频文件需要大量资源。 尽管存在这些差异，但现代分析管道通常结合了这两种类型：零售系统可能会将结构化销售数据与非结构化社交媒体趋势一起使用来预测需求。 开发人员必须根据数据的性质和要解决的问题来选择工具。