Gestruktureerde vs ongestruktureerde data

Ongestruktureerde data is data wat nie op 'n voorafbepaalde manier georganiseer is nie of wat nie 'n spesifieke datamodel het nie. Intussen, gestruktureerde data is data wat duidelike, definieerbare verwantskappe tussen die datapunte het, met 'n vooraf gedefinieerde model wat dit bevat. Dit is die kort antwoord oor die verskil tussen gestruktureerde en ongestruktureerde data, maar kom ons kyk van naderby na die verskille tussen die twee tipes data.

Wat is gestruktureerde data?

Wanneer dit by rekenaarwetenskap kom, verwys datastrukture na spesifieke maniere om data te berg en te organiseer. Verskillende datastrukture beskik oor verskillende verwantskappe tussen datapunte, maar data kan ook ongestruktureerd wees. Wat beteken dit om te sê dat data gestruktureer is? Om hierdie definisie duideliker te maak, kom ons kyk na sommige van die verskillende maniere om data te struktureer.

Gestruktureerde data word dikwels in tabelle soos Excel-lêers of SQL databasisse. In hierdie gevalle bevat die rye en kolomme van die data verskillende veranderlikes of kenmerke, en dit is dikwels moontlik om die verwantskap tussen datapunte te onderskei deur na te gaan om te sien waar datarye en -kolomme mekaar sny. Gestruktureerde data kan maklik in 'n relasionele databasis ingepas word, en voorbeelde van verskillende kenmerke in 'n gestruktureerde datastel kan items soos name, adresse, datums, weerstatistieke, kredietkaartnommers, ens. insluit. Terwyl gestruktureerde data meestal teksdata is, is dit moontlik om dinge soos beelde en oudio ook as gestruktureerde data te stoor.

Algemene bronne van gestruktureerde data sluit dinge in soos data wat versamel is vanaf sensors, weblogs, netwerkdata en kleinhandel- of e-handeldata. Gestruktureerde data kan ook gegenereer word deur mense wat sigblaaie of databasisse invul met data wat van rekenaars en ander toestelle ingesamel is. Data wat byvoorbeeld deur aanlynvorms ingesamel word, word dikwels onmiddellik in 'n datastruktuur ingevoer.

Gestruktureerde data het 'n lang geskiedenis van gestoor in relasionele databasisse en SQL. Hierdie bergingsmetodes is gewild as gevolg van die gemak van lees en skryf in hierdie formate, met die meeste platforms en tale wat hierdie dataformate kan interpreteer.

In 'n masjienleerkonteks is gestruktureerde data makliker om 'n masjienleerstelsel in op te lei, omdat die patrone binne die data meer eksplisiet is. Sekere kenmerke kan in 'n masjienleerklassifiseerder ingevoer word en gebruik word om ander datagevalle te benoem op grond van daardie geselekteerde kenmerke. In teenstelling hiermee is die opleiding van 'n masjienleerstelsel op ongestruktureerde data geneig om moeiliker te wees, om redes wat duidelik sal word.

Wat is ongestruktureerde data?

Ongestruktureerde data is data wat nie volgens 'n vooraf gedefinieerde datamodel of struktuur georganiseer is nie. Ongestruktureerde data word dikwels kwalitatiewe data genoem omdat dit nie op tradisionele maniere ontleed of verwerk kan word deur gebruik te maak van die gereelde metodes wat vir gestruktureerde data gebruik word nie.

Omdat ongestruktureerde data geen gedefinieerde verwantskappe tussen datapunte het nie, kan dit nie in relasionele databasisse georganiseer word nie. Daarteenoor is die manier waarop ongestruktureerde data gestoor word tipies met 'n NoSQL-databasis, of 'n nie-relasionele databasis. As die struktuur van die databasis min kommer wek, kan 'n datameer, of 'n groot poel ongestruktureerde data, gebruik word om die data te stoor in plaas van 'n NoSQL-databasis.

Ongestruktureerde data is moeilik om te ontleed, en om sin te maak uit ongestruktureerde data behels dikwels die ondersoek van individuele stukke data om potensiële kenmerke te onderskei en dan te kyk of daardie kenmerke in ander stukke data binne die poel voorkom.

Die oorgrote meerderheid data is in ongestruktureerde formate, met ramings dat ongestruktureerde data ongeveer 80% van alle data uitmaak. Data-ontginningstegnieke kan gebruik word om data te help struktureer.

Wat masjienleer betref, kan sekere tegnieke help om ongestruktureerde data te orden en dit in gestruktureerde data te verander. 'n Gewilde hulpmiddel om ongestruktureerde data in gestruktureerde data te omskep, is 'n stelsel wat 'n outo-enkodeerder genoem word.