您用于智能构建业务的绝大多数数据都是非结构化数据形式。管理智能数据需要一种能够轻松扩展的复杂解决方案。MongoDB Atlas旨在保持敏捷，为开发人员和公司提供灵活的数据库解决方案，最大化其对非结构化数据的访问、管理和使用。
非结构化数据是您无法存储在关系型数据库传统结构中的数据。它有时被称为定性数据——您可以从中提取意义，但它也可能非常模糊且难以解析。
由于非结构化数据的特性，文档存储选项，即非关系型（NoSQL）数据库，是理想的，因为它们可以更轻松地通过灵活的模式调整其数据模型。
电子邮件：虽然我们有时将其视为半结构化，但电子邮件消息字段是文本字段，并不总是容易分析。
多媒体内容：数字照片、音频和视频文件都是非结构化数据。问题更加复杂，因为多媒体可以以多种格式文件出现，通过各种手段产生。例如，一张照片可以是TIFF、JPEG、GIF、PNG或RAW格式，每种格式都有其自身的特点。
文本文件：几乎所有传统的商业文件，包括您的文字处理文档、演示文稿、笔记和PDF文件，都是非结构化数据。
社交媒体：社交媒体具有通过内置分析访问的半结构化数据组件，但每条社交媒体消息的内容是非结构化的。
网站和标记语言：网页上的内容可能已标记，但代码并非旨在以支持自动处理每页包含的信息的方式捕捉标记元素的含义或功能。然而，XML提供了一定的结构，但这些构建块填充了非结构化元素。
移动和通信数据：您的客户服务团队和销售团队正在整理他们的电话通话和聊天记录中的非结构化数据，包括短信、电话录音、协作软件、会议和即时消息。
调查回复：每次您从客户那里收集反馈时，您都在收集非结构化数据。例如，包含文本回复和开放式评论字段的调查是非结构化数据。
电子表格：虽然Excel和CSV文件被认为是结构化存储库，但根据您如何使用它们，它们可以存储半结构化或非结构化数据。
科学数据：实地调查、太空探索、地震影像、大气数据、地形和天气数据以及医疗数据。虽然这些数据在收集时可能具有基础结构，但数据本身通常是非结构化的，需要深思熟虑的分析。
机器和传感器数据：来自物联网设备和将信息输出到日志文件的商业系统的数十亿小文件在结构化数据方面并不一致。
到2025年，IDG预计全球将有163泽字节的数据，估计表明其中超过80%的数据是非结构化的。
非结构化数据可以产生关于您的业务或品牌的具有高价值的见解，这些见解可以指导重要的商业决策。但由于其模糊的本质，往往难以提取这些有价值的见解。像MongoDB Atlas这样的数据平台特别擅长存储、管理和使用非结构化数据。