什么是半结构化数据？
最后，半结构化数据表示这些数据类型的混合。该组数据可能包括包含重要财务信息的 excel 电子表格，但是数据本身很难提取。这些数据对象内部可能具有一定的内部结构，但缺少标准数据管理过程所需的外部结构。与非结构化数据一样，这些对象包含可能难以提取的重要见解，且没有适用的智能数据治理策略。
半结构化数据是指采用自描述架构的任何信息，例如 xml 或 json。这些类型的数据具有开放式架构，可实现应用数据的灵活性。有时，这种类型的数据与结构化数据结合使用，以记录结构化数据存储中特定记录类型的其他属性。
开放式架构意味着半结构化数据不依赖于创建用于定义嵌入式结构的应用。例如，oracle 数据库被视为结构化数据类型。管理数据库的规则由创建文件的应用程序（或者在本例中为数据库）绑定和应用。
对于半结构化数据集，定义和限制嵌入在文件中，而与创建它们的应用程序无关。例如，网页的 xml 文件和级联样式表都是半结构化数据格式。这些数据可以由任何类型的应用程序创建，例如记事本、网站构建器应用程序或 word 等 office 应用程序，因此应用程序无法在这些数据类型中应用任何结构或规则。
对于组织而言，半结构化数据管理更具挑战性，因为它不一定具有结构化数据级别的组织性和可预测性。这些数据不驻留在固定的字段或记录中。同时，它确实比非结构化数据更为固定，因为其中包含可以将数据分成各个层级的元素（例如逗号分隔文件或制表符分隔文件）。
与以平面表格形式表示数据的结构化数据不同，半结构化数据可能包含 n 级嵌套信息层级。这意味着可以很容易地将标准数据管理流程应用于半结构化数据，并且能够很容易地从中提取见解。真正的问题是，确保您的企业拥有将数据加载到结构化或非结构化数据模型中所需的工具和技术，并通过数据治理方式对其进行管理。
目前，企业面临的最大挑战是非结构化数据的爆炸性增长。实际上，当前创建的所有新数据中有 80% 是非结构化数据。大多数组织都无法跟上这种趋势，且有迹象表明各公司可能正在收集一些甚至自己并不了解的信息。这可能会对正确使用和保护非结构化数据提出极大的挑战，并且会带来一定的风险，因为缺乏了解会导致组织无意间违反不断涌现的数据隐私相关法规。
第二个挑战是了解如何处理数据。公司基础设施需要存储和保留如此庞大且不断增长的数据量。大多数组织无法负担得起维护数据所需的大量管理时间和成本。更重要的是，鉴于如此庞大的数据量，公司就是想提取有用的重要战略见解也无从下手。
数据始终不会停止增长，其复杂性也在不断变化，数据生产者和使用者的数量似乎也在无休止地增加。因此，答案就在于智能数据治理，即建立旨在清理、标记、保护和管理非结构化数据、结构化和半结构化数据并确保其可访问性的策略和最佳实践。通过实施明确定义的数据治理策略，您的公司将能够更好地应对数据增长、数据质量、数据相关性和数据可用性需求。