了解数据类型和数据存储

了解数据类型和数据存储

了解数据的结构化和存储方式是每个分析项目开始时在需求收集过程中发生的一个关键步骤。 结构化和非结构化数据都适用于分析，但数据团队用于引入、转换和存储数据的工具会因数据类型不同而异。

结构化数据

我们大多数人都熟悉结构化数据。 字母和数字组织成列和行，以简化搜索和处理。 结构化数据实际上通常是定量的，并存储在关系数据库和数据仓库中。 结构化数据可能驻留在熟悉的 Microsoft Excel 表中。 较大规模的结构化数据存储可以存储在关系数据库中，例如 Azure SQL 数据库。

结构化数据非常适合所有类型的分析，并且最易于访问。 结构化查询语言 (SQL) 用于查询关系数据库，通常由数据分析师、数据工程师和数据科学家等使用。

年度财务数据的呈现是使用结构化数据的一个常见示例，无论该数据是存储在 Excel 电子表格中，还是存储在 Azure SQL 数据库等关系数据库中。

非结构化数据

非结构化数据是未以任何可辨别方式组织的信息。 非结构化数据通常更适用于定性分析，并存储在非关系数据库和数据湖中。

非结构化数据的格式多种多样，从 Word 文档、.csv 文件、json 文件、图像和 PDF 文件到音频和视频文件。 这些文件将存储在 Azure Data Lake 中。

本文原文来自微软官方文档