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随着信息技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的重要资产，在众多数据类型中，结构化数据与非结构化数据占据了数据领域的主导地位，这两种数据类型在现代数据领域的占比如何？它们又对数据领域产生了哪些影响呢？
结构化数据与非结构化数据的占比
1、结构化数据占比
结构化数据是指具有固定格式、易于存储和检索的数据，这类数据主要来源于企业内部管理系统、数据库等，在数据领域，结构化数据占比约为20%，结构化数据主要包括以下几类：
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（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle等，存储了企业内部大量的业务数据。
（2）数据仓库：如Teradata、Oracle Exadata等，用于存储企业历史数据，为决策提供支持。
（3）企业资源规划（ERP）系统：如SAP、Oracle等，管理企业内部各种业务流程。
2、非结构化数据占比
非结构化数据是指没有固定格式、难以存储和检索的数据，这类数据主要来源于互联网、社交媒体、物联网等，在数据领域，非结构化数据占比约为80%，非结构化数据主要包括以下几类：
（1）文本数据：如网页、博客、论坛等。
（2）多媒体数据：如图像、音频、视频等。
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（3）物联网数据：如传感器数据、设备日志等。
结构化数据与非结构化数据的影响
1、结构化数据的影响
（1）提高数据处理效率：结构化数据具有固定格式，便于计算机进行快速处理和分析。
（2）降低数据存储成本：结构化数据存储较为集中，便于统一管理和维护。
（3）提高数据安全性：结构化数据易于加密和权限控制，有利于保障数据安全。
2、非结构化数据的影响
（1）丰富数据来源：非结构化数据来源广泛，有助于企业全面了解市场动态和用户需求。
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（2）拓展数据分析领域：非结构化数据为数据挖掘、机器学习等提供了更多素材，推动了数据分析技术的发展。
（3）助力创新业务模式：非结构化数据有助于企业挖掘潜在商机，创新业务模式。
结构化数据与非结构化数据在现代数据领域占据了重要地位，随着大数据、人工智能等技术的不断发展，非结构化数据的占比将逐渐提高，企业在应对数据挑战时，应充分认识到结构化数据与非结构化数据的重要性，合理利用各类数据资源，推动企业数字化转型。
结构化数据与非结构化数据在现代数据领域的占比约为20%和80%，结构化数据有助于提高数据处理效率、降低数据存储成本、提高数据安全性；非结构化数据则丰富了数据来源、拓展了数据分析领域、助力创新业务模式，面对数据时代的挑战，企业应充分利用各类数据资源，推动数字化转型。
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