即数据行存储在数据库中，实现的数据可以用二维表结构进行逻辑表达，比如某制造企业应用oracle、SqlServer等的ERP系统。数据图书馆。互联网行业更加非结构化数据，只是无法二维描述而已，比如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图像和音视频信息，比如医学影像系统、教育视频点播、视频监控、土地GIS、设计院、文件服务器(PDM/FTP)和媒体资源管理。
4、大 数据和大 数据科学有什么不同吗?1，关注点不同:Big 数据管理和应用主要以偏概全数据管理和控制，数据治理更关注实际场景中的这个big 数据技术。但不会对具体的底层技术做深入的研究，重点仍然是整个行业的趋势和数据的管理流程。大数据科技侧重于底层技术的具体实现。2、具体内容不同:举个简单的例子，比如Da 数据机器学习，Da 数据应用专业，会注意不同的应用场景用什么算法，如何设置参数。
5、大 数据和传统 数据库的区别是什么Da数据的现在分析与传统分析有本质区别，即传统分析是基于结构和关系的数据。而且经常取一个很小的数据集来预测判断整个数据。train collector功能齐全，适用于大多数网页。它们之间有八个区别:1、数据 scale，2、数据 type，3、Schema与数据的关系，4、处理的对象，5、获取的方式，6、传递的方式。-0/的价值体现在信息传递和表征上，是对现象的描述和反馈，人们可以通过数据来理解数据。
6、 数据分析和大 数据有什么区别?概念上，数据分析，大数据分析和大数据，大数据都是海量数据。数据分析:是指通过适当的统计分析方法，对收集到的大量数据进行分析，总结、理解、消化，以最大限度地发挥数据的功能，充分发挥其作用。数据分析是为了提取有用的信息并形成结论而对数据进行详细研究和总结的过程。
大数据可以概括为五个V，而数据是体量大、速度快、品种多、价值大、真实性大。大数据作为最热门的IT行业词汇，以下数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖矿等等围绕着大/展开。随着“大数据”时代的到来，“大数据”分析也应运而生。
7、大 数据、 数据分析和 数据挖掘的区别区别:大数据是巨量互联网数据矿，而数据矿更多的是针对企业内部的专业化数据矿。释义:大数据:指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合，它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力；在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据是指所有数据都用于分析，没有随机分析(抽样调查)的捷径。
