本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为当今社会的重要资源，在数据生态系统中，结构化数据与非结构化数据占据着不同的地位，本文将深入探讨结构化数据与非结构化数据在现代数据生态中的占比，以及它们对数据应用的影响。
结构化数据与非结构化数据的定义及特点
1、结构化数据
结构化数据是指具有明确格式、易于存储和查询的数据，这类数据通常以表格形式存储在数据库中，如关系型数据库、NoSQL数据库等，结构化数据具有以下特点：
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（1）数据格式固定，便于存储和查询；
（2）数据质量较高，便于数据分析和挖掘；
（3）数据管理较为简单，易于维护。
2、非结构化数据
非结构化数据是指没有固定格式、难以存储和查询的数据，这类数据通常以文本、图片、音频、视频等形式存在，如电子邮件、网页、社交媒体等，非结构化数据具有以下特点：
（1）数据格式多样，难以统一存储和查询；
（2）数据质量参差不齐，难以进行数据分析和挖掘；
（3）数据管理复杂，需要借助特定的技术手段进行存储和处理。
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结构化数据与非结构化数据的占比
1、结构化数据占比
据IDC统计，截至2020年，全球数据总量已达到44ZB，其中结构化数据占比约为10%，随着大数据、云计算等技术的不断发展，结构化数据占比逐渐上升，预计到2025年，结构化数据占比将达到15%左右。
2、非结构化数据占比
非结构化数据占比逐年上升，据Gartner预测，到2025年，全球数据总量中非结构化数据占比将达到80%，这表明，非结构化数据已成为数据生态中的重要组成部分。
结构化数据与非结构化数据对数据应用的影响
1、结构化数据
（1）便于数据存储和管理；
（2）便于数据分析和挖掘；
（3）便于数据共享和交换。
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2、非结构化数据
（1）数据格式多样，难以统一存储和管理；
（2）数据质量参差不齐，难以进行数据分析和挖掘；
（3）数据共享和交换困难。
结构化数据与非结构化数据在现代数据生态中占据着不同的地位，随着非结构化数据的不断增长，两者之间的占比差距将逐渐缩小，在数据应用过程中，我们需要充分认识结构化数据与非结构化数据的特点，合理利用它们，以实现数据价值的最大化，针对非结构化数据的存储、管理和分析，我们需要不断创新技术手段，以应对日益增长的数据挑战。
标签： #结构化数据与非结构化数据占比
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