经常做数据分析，整天接触数据，应该都知道数据有这几种类型：结构化的数据、非结构化的数据以及半结构化的数据。
结构化数据是符合具有行和列的表的相当正式规范的数据。比如一个电子表格，您可能在其中具有订单号，客户，产品单位和每单位价格的列。每行代表一个销售交易。结构化数据源是商业智能工具最容易使用和分析的资源。这些资源通常是关系数据库，其中包括诸如Microsoft SQL Server， Microsoft Access，Azure Table存储，Azure SQL数据库，Oracle，MySQL，IBM DB2，Teradata，PostgreSQL，Informix和Sybase等技术。
非结构化的数据与结构化数据相反。无法将非结构化数据组织成具有行和列的简单表。这样的数据包括诸如视频，音频，图像和文本之类的东西。文字处理文档，电子邮件，社交媒体帖子和网页也是大部分非结构化数据的示例。非结构化数据源是商务智能工具使用和分析的最困难的源类型。这种类型的数据既可以存储为二进制大对象（BLOBS），也可以存储为文件系统中的文件，例如新技术文件系统（NTFS）或Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
非结构化数据还包括所谓的NoSQL数据库，其中包括数据存储，例如文档数据库，图形数据库和键值存储。这些数据库专门用于存储非结构化数据。文档数据库包括Microsoft Azure Cosmos DB，MongoDB，10Gen，Cloudant（IBM），Couchbase和MarkLogic。图形数据库包括Neo4j和HyperGraphDB。键值存储包括Microsoft的Cosmos DB，Basho Technologies的Riak，Redis，Aerospike，Amazon Web Services的DynamoDB，Basho Technologies，Couchbase，Datastax的Cassandra，MapR Technologies和Oracle。最后，宽列商店包括Cassandra和HBase。
半结构化数据具有结构，但不符合结构化数据的正式定义，即具有行和列的表。半结构化的示例包括制表符和定界文本文件，XML，其他标记语言（例如HTML和XSL），JavaScript Object Notation（JSON）和电子数据交换（EDI ）。半结构化数据源具有自定义结构，这使其比非结构化数据源更易于使用和分析，但比真正的结构化数据源需要更多的工作
半结构化数据还包括数据访问协议，例如开放数据协议（OData）和其他表示状态传输（REST）API。这些协议提供了到数据源的接口，例如Microsoft SharePoint， Microsoft Exchange，Microsoft Active Directory和Microsoft Dynamics。社交媒体系统，例如Twitter和Facebook；以及其他在线系统，例如MailChimp，Salesforce，Smartsheet，Twilio，Google Analytics 和GitHub等。这些数据协议可以抽象化数据的存储方式，无论是关系数据库，NoSQL数据库还是仅仅是一堆文件。
绝大多数商务智能工具（例如Power BI）已针对处理结构化和半结构化数据进行了优化。结构化数据源与商业智能工具的设计本机集成。此外，商业智能工具旨在吸收半结构化数据源并将其转换为结构化数据。非结构化数据更加困难，但使用商业智能工具进行分析并非不可能。实际上，Power BI具有许多旨在简化非结构化数据源的提取和分析的功能。但是，分析此类非结构化数据有其局限性。
摘选自《Learn PowerBI》
采悟 @ PowerBI星球
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