Структурирани срещу неструктурирани данни

Неструктурирани данни са данни, които не са организирани по предварително дефиниран начин или им липсва конкретен модел на данни. Междувременно, структурирани данни са данни, които имат ясни, определими връзки между точките от данни, с предварително дефиниран модел, който ги съдържа. Това е краткият отговор за разликата между структурирани и неструктурирани данни, но нека разгледаме по-отблизо разликите между двата типа данни.

Какво представляват структурираните данни?

Когато става дума за компютърни науки, структурите от данни се отнасят до специфични начини за съхранение и организиране на данни. Различните структури от данни притежават различни връзки между точките от данни, но данните също могат да бъдат неструктурирани. Какво означава да се каже, че данните са структурирани? За да направим това определение по-ясно, нека да разгледаме някои от различните начини за структуриране на данни.

Структурираните данни често се съхраняват в таблици като Excel файлове или SQL бази данни. В тези случаи редовете и колоните на данните съдържат различни променливи или характеристики и често е възможно да се установи връзката между точките от данни, като се провери къде се пресичат редовете и колоните с данни. Структурираните данни могат лесно да бъдат поставени в релационна база данни, а примерите за различни функции в структуриран набор от данни могат да включват елементи като имена, адреси, дати, статистика за времето, номера на кредитни карти и т.н. Докато структурираните данни са най-често текстови данни, те са възможно е да съхранявате неща като изображения и аудио и като структурирани данни.

Често срещаните източници на структурирани данни включват неща като данни, събрани от сензори, уеблогове, мрежови данни и данни за търговия на дребно или електронна търговия. Структурираните данни могат да бъдат генерирани и от хора, които попълват електронни таблици или бази данни с данни, събрани от компютри и други устройства. Например, данните, събрани чрез онлайн формуляри, често се подават веднага в структура от данни.

Структурираните данни имат дълга история на съхранение релационни бази данни и SQL. Тези методи за съхранение са популярни поради лекотата на четене и писане в тези формати, като повечето платформи и езици могат да интерпретират тези формати на данни.

В контекста на машинно обучение структурираните данни са по-лесни за обучение на система за машинно обучение, тъй като моделите в данните са по-ясни. Определени функции могат да бъдат въведени в класификатор за машинно обучение и използвани за етикетиране на други екземпляри на данни въз основа на тези избрани характеристики. Обратно, обучението на система за машинно обучение на неструктурирани данни обикновено е по-трудно по причини, които ще станат ясни.

Какво представляват неструктурираните данни?

Неструктурираните данни са данни, които не са организирани според предварително дефиниран модел или структура на данни. Неструктурираните данни често се наричат ​​качествени данни, защото не могат да бъдат анализирани или обработени по традиционни начини, като се използват обичайните методи, използвани за структурирани данни.

Тъй като неструктурираните данни нямат дефинирани връзки между точки от данни, те не могат да бъдат организирани в релационни бази данни. За разлика от това, начинът, по който се съхраняват неструктурираните данни, обикновено е с NoSQL база данни, или нерелационна база данни. Ако структурата на базата данни не е от голямо значение, езеро от данни или голям набор от неструктурирани данни може да се използва за съхраняване на данните вместо NoSQL база данни.

Неструктурираните данни е трудно да се анализират и осмислянето на неструктурираните данни често включва изследване на отделни части от данни, за да се разпознаят потенциални характеристики и след това да се види дали тези характеристики се срещат в други части от данни в пула.

По-голямата част от данните са в неструктурирани формати, като според оценките неструктурираните данни съставляват около 80% от всички данни. Техниките за извличане на данни могат да се използват за подпомагане на структурирането на данни.

По отношение на машинното обучение определени техники могат да помогнат за подреждането на неструктурирани данни и превръщането им в структурирани данни. Популярен инструмент за превръщане на неструктурирани данни в структурирани данни е система, наречена автокодер.