有哪些不同类型的数据？
数字革命和大数据的兴起为普通企业创造了大量数据。在 2017 年的一项研究 data age 2025: the evolution of data to life-critical（数据时代 2025：数据的重要性将演化为“性命攸关”）中，idc 预测，到 2025 年，全球数据将增长到 163zb（泽字节或万亿 gb 字节）。
由于大数据的出现，公司必须管理和保护广泛多样的数据类型。这些数据类型包括：
结构化数据，主要是数字数据，来自事务处理系统和技术工具，例如企业资源规划 (erp) 系统。
非结构化数据，是指不受规则限制的随机文件类型，包括图像、音频/视频录制和 microsoft office 文件。
半结构化数据，是指混合数据类型，其中文件中可能包含数字信息，但很难提取相关数据（例如 microsoft excel 电子表格）。
这些数据类型对数据治理策略的制定提出了独特的挑战，以确保合理存储信息、保护数据隐私和安全以及与政府数据相关法规的合规性。
大多数企业对结构化数据都有明确的认知，这些数据通常具有行列格式和非常明显的元数据元素，如月/日/年。大部分数字结构化数据来自事务系统、数据库和后台应用程序（例如 erp 系统）。尽管企业拥有大量结构化数据，但由于这些数据定义明确，企业通常了解如何加以管理、分析和应用。