結構化數據來和非結構化數據是大源數據的兩種類型，這兩者之間并不存在真正的沖突?？蛻羧绾芜x擇不是基于數據結構，而是基于使用它們的應用程序：關系數據庫用于結構化數據，大多數其他類型的應用程序用于非結構化數據。
結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型數據庫進行存儲和管理。

與結構化數據相對的是不適于由數據庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。
擴展資料

結構化和非結構化數據之間的差異除了存儲在關系數據庫和存儲非關系數據庫之外的明顯區別之外，最大的區別在于分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用于挖掘非結構化數據的分析工具正處于萌芽和發展階段。
并且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。

在信息社會，信息可以劃分為兩大類。一類信息能夠用數據或統一的結構加以表示，我們稱之為結構化數據，如數字、符號；而另一類信息無法用數字或統一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數據。結構化數據屬于非結構化數據，是非結構化數據的特例。

定義：

　結構化數據：即行數據,存儲在數據庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據。

非結構化數據：包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。

半結構化數據：就是介于完全結構化數據（如關系型數據庫、面向對象數據庫中的數據）和完全無結構的數據（如聲音、圖像文件等）之間的數據，HTML文檔就屬于半結構化數據。它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。

示例：

　數據模型：
　　結構化數據：二維表（關系型）
　　半結構化數據：樹、圖
　　非結構化數據：無
　　RMDBS的數據模型有：如網狀數據模型、層次數據模型、關系型
　　其他：
　　結構化數據：先有結構、再有數據
　　半結構化數據：先有數據，再有結構

結構化一般指優先級和劣后級，
優先級（銀行資金、客戶資金）保本保收益，
劣后級（基金公司）高風險高收益。
非結構化的應該就是都是自有資金。
希望對您有幫助。