事实上大多数的大数据应该算是半结构化的。半结构性的数据从某种程度上也可以被称作是多结构性的数据。此类数据，大量无价值的数据包裹着有价值的数据。半结构性数据中最典型的就是网络日志。只不过它们彼此间非以固定的方式相联系。分析专家首先要把半结构性的数据组织成结构性的，然后再在他们的分析流程中运用。而对于非结构性的数据来说，困难就会大很多。
人们在面对非结构性的数据时，常常是没有控制权的，能做的就是接收它们。像是文本数据、视频数据、音频数据等等都是这样。图像是独立像素用特定的方式组合起来的，只不过组合的方式是千变万化的。完全非结构性的数据就是如此。事实上大多数的大数据应该算是半结构化的。
半结构性的数据还是具备可理解的逻辑流程和格式，只是这些格式并非对用户都表现出了友好的姿态。半结构性的数据从某种程度上也可以被称作是多结构性的数据。此类数据，大量无价值的数据包裹着有价值的数据。相同情况下，理解和分析半结构性的数据难度要大很多。因此要用一套复杂的规则来理解半结构性的数据，只有在读了每一条信息之后才能动态地决定处理方法。
半结构性数据中最典型的就是网络日志。人们看到网络日志时，会觉得很丑陋，事实上它们中的每一条信息都有特定的价值。
非结构性的大数据源并不常见，反倒是大量的半结构性数据和多结构性数据比较常见。它们拥有可理解的逻辑流程，从中能提取出能用于分析的信息。只不过要驾驭半结构化的数据，必须有时间的保障，这才是处理它们的最佳方式。
网络日志的信息是有逻辑的，尽管很多时候很难看出来。日志中字段和分隔符都是不同的，仿佛是结构性的数据一般，包含了大量的价值。只不过它们彼此间非以固定的方式相联系。不同网站上的网络日志点击所用的时间长短不一。另外，半结构性的数据要理解其内在的逻辑并非不可能的，只不过要花上一段时间才行。
分析专家似乎更怕非结构性数据，半结构性的数据对他们来说，要征服是需要付出努力的，而他们也能够做得到。分析专家首先要把半结构性的数据组织成结构性的，然后再在他们的分析流程中运用。而对于非结构性的数据来说，困难就会大很多。即便是已经征服了半结构性的数据，他们要面对非结构性的数据时还是会感觉是个巨大的挑战。
