大数据技术处理的是结构化数据，而非结构化数据。非结构化数据是指那些没有固定格式的数据，如文本、图片、音频、视频等。这些数据往往需要通过自然语言处理（NLP）等技术进行处理和分析。而大数据技术则可以处理这些非结构化数据，并将其转换为结构化数据，以便于进一步的分析和应用。
大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等环节。在数据采集环节，大数据技术可以通过各种手段获取大量非结构化数据；在数据存储环节，大数据技术可以使用分布式文件系统、NoSQL数据库等技术来存储非结构化数据；在数据分析环节，大数据技术可以使用机器学习、深度学习等技术对非结构化数据进行预处理和特征提取；在数据可视化环节，大数据技术可以使用图表、地图等工具将非结构化数据转化为易于理解和分析的可视化形式。
大数据技术在处理非结构化数据方面的优势主要体现在以下几个方面：
1. 高效性：大数据技术可以快速处理大量的非结构化数据，大大提高了数据处理的效率。
2. 灵活性：大数据技术可以根据不同的需求，灵活地选择不同的数据处理方法和技术，满足不同场景下的需求。
3. 智能化：大数据技术可以结合人工智能、机器学习等技术，实现对非结构化数据的智能分析和预测，提高数据处理的准确性和价值。
4. 可扩展性：大数据技术具有良好的可扩展性，可以随着数据量的增加而自动扩展，保证数据处理的连续性和稳定性。
5. 安全性：大数据技术可以采用加密、访问控制等技术，确保非结构化数据的安全性和隐私性。
总之，大数据技术在处理结构化数据的同时，也可以有效地处理非结构化数据，为各行各业提供了强大的数据处理能力。
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