本文目录导读：
在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业、政府、科研机构等各个领域不可或缺的资源，数据可以分为结构化数据和非结构化数据两大类，这两类数据在形式、处理方式、应用场景等方面存在显著差异，但它们之间也存在着紧密的联系，本文将从联系与区别两个方面对结构化数据和非结构化数据进行深入剖析。
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联系
1、数据来源的相互补充
结构化数据通常来源于数据库、表格等传统数据存储方式，而非结构化数据则来源于网络、文档、图片、音频、视频等多种形式，这两类数据在来源上相互补充，共同构成了一个完整的数据生态。
2、数据处理技术的相互促进
随着大数据、人工智能等技术的发展，结构化数据和非结构化数据的处理技术也在不断进步，结构化数据处理技术如SQL、NoSQL等，在处理非结构化数据时，需要借助自然语言处理、图像识别等技术，反之，非结构化数据处理技术在处理结构化数据时，也需要借鉴结构化数据处理技术的优势。
3、数据应用场景的相互渗透
结构化数据和非结构化数据在应用场景上相互渗透，在金融领域，结构化数据如交易数据、账户信息等，与非结构化数据如客户评价、新闻舆情等，共同为金融机构提供风险控制、市场分析等服务。
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区别
1、数据形式
结构化数据具有明确的格式和结构，如关系型数据库中的表格，其数据以行和列的形式组织，而非结构化数据则没有固定的格式，如文本、图片、音频、视频等，其数据形式多样化。
2、数据处理方式
结构化数据可以通过传统的数据库查询、统计等方法进行处理，而非结构化数据则需要借助自然语言处理、图像识别、语音识别等技术进行处理。
3、数据存储方式
结构化数据通常存储在数据库、表格等传统数据存储方式中，而非结构化数据则存储在文件系统、分布式存储系统等新型存储方式中。
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4、数据应用领域
结构化数据在金融、电信、物流等领域应用广泛，而非结构化数据在互联网、新媒体、智能语音等领域具有广泛的应用前景。
结构化数据和非结构化数据在形式、处理方式、应用场景等方面存在显著区别，但它们之间也存在着紧密的联系，在当今大数据时代，我们需要充分利用这两类数据的优势，为各个领域的发展提供有力支持。
标签： #结构化数据和非结构化数据的联系
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