我们在上一篇文章中给大家介绍了非结构化数据被忽视的原因，其实就是缺乏处理分析的技术手段、存储资源受限，大量数据被抛弃、数据体量大、获取和流转困难等。其实非结构化数据有很多都是需要我们关注的，我们可以在非结构化数据中找到很多有用的内容，那么结构化数据的局限性有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这些内容。
在结构化数据的分析和挖掘中，会遇到很多问题，而这些问题都是越来越多的，也给我们带来了很多的麻烦，那么到底是怎么回事的呢？
结构化数据的局限性有两点，第一就是结构化数据可能不是准确地，结构化数据的优点在于便于统计和处理，包括结构化数据的形成本身就可能来自于统计。而统计并不能代表全部信息，必然存在一定程度的损耗，并带来误导。这也是为什么有些时候明明看似得出了合理的结论，却不能有效改进我们的业务。
相比之下，非结构化数据则准确得多，通常包含了完整而连续的信息，其中充满了大量微小但却非常关键的细节，而这些数据将成为我们信息来源的重要组成部分，甚至会起到决定性的作用。第二就是仅有结构化数据的世界是一个单调的世界，这是因为人类先天是感性的生物，我们都喜欢丰富多彩的世界，它应该是立体而全方位的，包含了多种感官的信息和刺激，而不仅仅是枯燥的数字。很多时候我们发现，无论是从受众的接受程度还是所传递的信息量来看，即便是再酷炫的统计图表，也抵不过一分钟生动的视频。这一点从各大企业官方网站的变化中，就能明显地感受到。
另外，值得注意的是，人类对于结构化数据的运用由来已久。现在流行的大数据应用只是一个更高级的阶段而已。因此，从实际的技术发展和应用水平的角度来看，结构化数据市场是相当成熟的，也会愈发平稳。
我们在这篇文章中给大家介绍了关于结构化数据的局限性，也就是结构化数据并不是一个十分准确的内容，并且结构化数据的世界不是一个完整的世界，所以这就是很多人对于非结构化数据十分关注的原因，希望这篇文章能够帮助大家更好地了解这些知识。
