什麼是非結構化資料？

在現今的大數據世界中，非結構化資料是最豐富的一種資料類型。它之所以如此豐富，是因為非結構化資料可以是媒體、影像、音訊、感應器資料、文字資料等等。非結構化的簡單定義是指未以結構化資料庫格式儲存的資料集（典型的大型檔案集）。非結構化資料具有內部結構，但並非透過某種資料模型預先定義，它可能是人工產生，也可能是機器以文字或非文字格式產生。

非結構化資料可視為交易系統中未主動管理的資料，例如，不在關聯式資料庫管理系統 (RDBMS) 中的資料。結構化資料則可視為資料庫環境中的記錄（或交易），例如，SQL 資料庫表格中的資料列。

我們對於資料是結構化或非結構化並沒有特別偏好，兩者都有工具可供使用者存取資訊，只是非結構化資料恰好比結構化資料更加豐富。

非結構化資料的範例包括：

• 豐富內容：媒體與娛樂資料、保全監控資料、地理空間資料、音訊、氣象資料
• 文件集合：發票、記錄、電子郵件、生產力應用程式
• 物聯網 (IoT)：感應器資料、股票行情資料
• 分析：機器學習、人工智慧 (AI)

在物件儲存設備問世之前，大部分（如果不是全部）非結構化資料都儲存在檔案型系統當中。

若要思考如何因應非結構化資料的挑戰，您可以詢問：企業以傳統方法來管理非結構化資料會面臨什麼問題？

許多企業通常會遇到項目規模高達上億或上兆個的非結構化資料集。這些項目、物件或檔案的大小可能從數個位元組（例如，生產線儀器的溫度讀數）到 TB 等級（例如，全長 8K 解析度的動畫）皆有之。如果使用傳統的檔案方法來管理這種規模，很快就會從困難變成不可能的任務，因為僅僅為了維持伺服器、檔案系統、陣列等的「平衡」，所需的資源就越來越多了。

這些龐大的非結構化資料集越來越能在共享時提供價值（例如、多家醫院的研究人員共享龐大的基因組序列庫）。如果採用傳統方法，則在不同的地理區域、企業實體之間共享大量非結構化資料集的能力，會需要極其昂貴的複寫與治理成本。