不是结构化 data？结构化 Data属于非-结构化 data，是非-结构化 data的特例 。什么是结构化 data？非结构化数据，互补关系结构化数据和非结构化数据合在一起就是数据，不是结构化Data(1)结构化Data，简而言之就是数据库，半结构化数据？1.结构化Data结构化Data简单来说就是一个数据库，针对结构化 data的分析工具已经比较成熟 ， 但是针对挖掘非结构化 data的分析工具还处于萌芽和发展阶段 。
1、大数据与BI都有哪些区别?首先，从数据来源来看，大数据应用的数据来源不仅包括非结构化 data，还包括各种系统数据和数据库数据 。其中 ， 非-结构化数据主要集中在互联网、一些社交网站和一些机器设备上，构成了大数据应用的数据源 。对于大数据分析工具，现阶段也有很多非-结构化 数据分析 。BI系统在数据集成技术上越来越成熟 。对于数据提取和各种数据挖掘需求，数据集成平台将帮助企业实现数据的流通和交互使用 ， 而企业内部BI应用的实施就是为了更好地共享和使用数据 。
2、传统企业和互联网企业的 数据分析有哪些异同?传统行业和互联网行业数据分析在数据收集、数据处理、数据分析方法和应用领域上有一些区别 。数据收集:传统行业的数据通常来自企业内部，如生产、销售和财务系统，或者来自外部数据源 ， 如行业报告和政府数据 。互联网行业的数据更多的是来自用户的行为数据，比如点击、浏览、搜索等等 。数据处理:传统行业的数据通常用结构化，可以直接分析 。
数据分析方法:传统行业中的数据分析方法比较经典 ， 常用的方法有统计分析、规划、运筹学等 。互联网行业使用机器学习、深度学习等方法较多数据分析 。应用领域:-0在传统行业主要用于管理决策、战略规划、资源配置、市场营销等领域，帮助企业提高效率、降低成本、增加利润 。互联网行业的数据分析主要应用于用户画像、推荐系统、广告、决策支持等领域，帮助企业改善用户体验，提升转化率，增加收入 。
3、大数据工程师告诉你大数据和BI的区别【非结构化数据分析】大数据和传统数据有什么区别？【导读】分析师在进行大数据分析时 ， 需要通过不同的算法，直接对不同渠道、不同格式的数据进行分析 ， 从中找到相关数据，再进一步分析 ， 得出更准确的结论 。近年来，大数据行业非常热门，申请人数越来越多，需要我们充分了解 。今天，我们就来看看大数据和BI的区别 。1.从思维方式上看，大数据对传统BI既有继承又有发展 。在陶看来 ， BI与大数据的区别在于，前者更倾向于决策，对事实的描述更多基于群体共性，帮助决策者把握宏观统计趋势，适用于运营指标的支撑问题 。大数据内涵更广，倾向于刻画个体 ， 更多在于个性化决策 。
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