大数据的发展趋势
当前，大数据已成为信息技术产业中最受关注的热点领域。大数据技术将在信息化环境下不断提升应用水平，大数据产业也将依赖快速聚集的数据资源，在工具和应用驱动的创新下，提升大数据产业化布局速度，构建出多层多样的数据市场格局，信息化生态也将因为大数据处理技术的进步而得到不断完善。大数据产业的变革也将成为引领信息化建设发展的核心驱动力，是推动社会进步的重要力量。
大数据结构化的定义
大数据的结构化是相对而言的，如果将不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，则相应的结构化数据是指存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。
数据结构可划分为：
大数据结构分类
结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。
非结构化数据：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。
半结构化数据：指结构数据中，结构不规则的数据，由于结构变化很大也不能够简单的建立一个表和他对应。如：声音、图像文件等之间的数据，html文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
大数据的管理方式
dmc文本抽出
我国结构化和非结构化大数据的管理以北京博信施科技有限公司的sbc/dmc产品为代表。sbc负责对近百种格式文档进行格式间的相互转换，dmc可对近百种格式文档的内容进行提取，两个系列软件的运行都不依赖于第三方软件。软件在处理结构化和非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及internet应用上处于国际先进水平，在大数据的管理和全文检索方面受到w3c推荐。它主要有以下几个优点：
（1）在oa办公和internet应用中，存在多种类型的数据格式，dmc通过自动识别未知文件的格式，可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且可从指定的文件或插入到文件中的ole中抽出文本数据，如html、office、rtf、adobe等还提供了强大的全文检索能力和html形式的文档浏览。
（2）sbc软件可将非结构化都定义为数据，使得非结构化数据统一为相同格式的文本被查看和编辑，而不需要为运行大量众多格式的数据支出软件版权费用或占用硬件资源。所以，sbc转化了各种各样的非结构化数据，可帮助企业/政府机构等对各种文档数据进行高效利用。
（3）软件采用字符集，多值字段的机制，允许处理许多不同类型的结构化的或非结构的任意格式的字段，从而突破了大数据内容语言的限制，使得软件得以处理中文（简体/繁体），英语，日语及韩语等十几个国家的语言代码所构成的数据。
（4）dmc/sbc是面向过程的软件，在文本大数据处理方面，方便企业/机构实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。特别适合于从繁琐数据中直接提取数据并直接生成有固定版式的公文报告。
（5）sbc/dmc产品是适应大数据发展的需要而产生的技术产品，它基于系统底层语言设计，具有运算速度快，资源占用小，支持批处理等特点。软件既可以应用与支持c++的移动平台，如andriod系统，也方便提供com接口、java接口、perl接口等各种调用方法。
sbc数据格式转换
（6）sbc/dmc产品全面兼容各种操作系统，如windows的32位和64位等各种版本、linux32bit、linux64bit、ibm aix 5l等，将每台计算机和网络服务器直接集成为一个整体，使软件成为web的一个重要有机组成部分，突破了服务器仅充当web体系后台角色的局限，实现服务器和web的有机无缝组合，从而为在internet上进行各类数据管理及多线程操作开辟了更为广阔的领域。
通过从上面的分析后我们可以预言，随着数据文件格式转换技术和纯文本抽出程序可的广泛应用。完全基于数据服务器应用的大数据处理软件，将成为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据处理之后的又一重点、热点技术。
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