结构化数据

具有预定义的格式和模式（schema），通常以表格形式存储，如数据库中的行和列。它包含固定字段和值，例如客户信息、财务交易记录等。

通常存储在关系型数据库（RDBMS）或数据仓库中，支持SQL查询，便于管理和检索。

易于使用传统工具和算法进行分析，如SQL查询、统计分析等。适合用于交易性目的，如库存管理、财务报告等。

易于搜索和访问，适合非技术用户使用，因为它具有清晰的结构和定义。

广泛应用于需要精确和快速处理的场景，如金融系统、库存管理、客户关系管理（CRM）等。

非结构化数据

没有预定义的格式或结构，通常以文本、图像、音频、视频等形式存在。它不遵循特定的模式，例如社交媒体帖子、电子邮件、图像文件等。

通常存储在非关系型数据库（NoSQL）或数据湖中，这些系统能够处理大量多样化的数据。

需要更高级的分析方法，如自然语言处理（NLP）、机器学习等，才能提取有价值的信息。常用于分析性任务，如客户行为分析、情感分析等。

难以直接搜索和访问，需要专门的工具和技术来处理和分析。

适用于需要深入分析和理解的场景，如社交媒体分析、图像识别、视频监控等。

特性	结构化数据	非结构化数据
优点	✓ 易于管理和分析	✓ 灵活性高，能捕获丰富信息
缺点	✗ 灵活性较低	✗ 处理和分析复杂度高