消除无用的数据：消除无关紧要的数据。存储数据准备：要处理在数据中删除所有的空白，格式化等问题，并索引非结构化数据。采用数据堆栈和存储技术：使用最新的技术来保存和堆叠数据。保存所有数据直到被存储：在删除任何东西之前，无论是结构化的还是非结构化的数据，必须保存。
需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。②异构数据。
结论是：非结构化数据是指那些在计算机信息化系统中，由于格式不规则、无固定模式或无法用二维逻辑表描述的数据类型。这类数据包含丰富多样的内容，如办公文档、文本、图片、XML、HTML、报表、图像和音频/视频等，其标准和处理难度通常高于结构化数据。非结构化数据的特点在于其分析的灵活性。
结论是：非结构化数据是指那些在计算机信息化系统中，由于格式不规则、无固定模式或无法用二维逻辑表描述的数据类型。这类数据包含丰富多样的内容，如办公文档、文本、图片、XML、HTML、报表、图像和音频/视频等，其标准和处理难度通常高于结构化数据。非结构化数据的特点在于其分析的灵活性。
非结构化数据是指那些不符合预设的数据格式和结构，没有固定组织和存储模式的数据。这类数据通常以多种形式存在，如文本、社交媒体帖子、电子邮件、视频、音频等。它与结构化数据相对，后者指的是有固定字段和记录格式，存储在数据库中的信息。
在数据世界中，结构化数据是存储在数据库中的二维表形式，用于逻辑表达的信息，如数字和符号。相比之下，非结构化数据则是那些难以用二维表表达的复杂数据，涵盖了办公文档、文本、图片、XML、HTML、报表、图像和音频/视频等多种格式。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和视频信息等等。计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据通常指的是存储在数据库中的数据。这类数据在典型应用场景中极为常见，如企业的ERP系统、财务软件、医疗HIS数据库、教育领域的学生信息管理系统以及政府行政审批系统等。这些数据通常需要高速存储、数据备份、数据共享以及数据容灾等支持。
所谓的结构化数据，指的是存储在数据库中的数据。这种数据常见于企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批以及其他核心数据库等应用中。这些应用通常需要高效存储方案，数据备份，数据共享，以及数据容灾等方面的支持。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
