Strukturovaná vs nestrukturovaná data

Nestrukturovaná data jsou data, která nejsou organizována předem definovaným způsobem nebo postrádají konkrétní datový model. Mezitím, strukturovaná data jsou data, která mají jasné, definovatelné vztahy mezi datovými body, přičemž je obsahuje předem definovaný model. To je krátká odpověď na rozdíl mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty, ale pojďme se blíže podívat na rozdíly mezi těmito dvěma typy dat.

Co jsou to strukturovaná data?

Pokud jde o informatiku, datové struktury označují specifické způsoby ukládání a organizování dat. Různé datové struktury mají různé vztahy mezi datovými body, ale data mohou být také nestrukturovaná. Co to znamená říct, že data jsou strukturovaná? Aby byla tato definice jasnější, podívejme se na některé z různých způsobů strukturování dat.

Strukturovaná data se často uchovávají v tabulkách, jako jsou soubory Excel nebo SQL databáze. V těchto případech řádky a sloupce dat obsahují různé proměnné nebo funkce a často je možné rozeznat vztah mezi datovými body kontrolou, kde se datové řádky a sloupce protínají. Strukturovaná data lze snadno vložit do relační databáze a příklady různých funkcí ve strukturované datové sadě mohou zahrnovat položky jako jména, adresy, data, statistiky počasí, čísla kreditních karet atd. Zatímco strukturovaná data jsou nejčastěji textová data, možné ukládat věci jako obrázky a zvuk jako strukturovaná data.

Mezi běžné zdroje strukturovaných dat patří například data shromážděná ze senzorů, weblogů, síťová data a data z maloobchodu nebo elektronického obchodu. Strukturovaná data mohou být generována také tím, že lidé vyplňují tabulky nebo databáze daty shromážděnými z počítačů a dalších zařízení. Například data shromážděná prostřednictvím online formulářů jsou často okamžitě vložena do datové struktury.

Strukturovaná data mají dlouhou historii ukládání relační databáze a SQL. Tyto způsoby ukládání jsou oblíbené kvůli snadnému čtení a zápisu v těchto formátech, přičemž většina platforem a jazyků je schopna tyto formáty dat interpretovat.

V kontextu strojového učení je na strukturovaných datech snazší trénovat systém strojového učení, protože vzory v datech jsou explicitnější. Některé funkce lze vložit do klasifikátoru strojového učení a použít k označení dalších instancí dat na základě těchto vybraných funkcí. Naproti tomu trénování systému strojového učení na nestrukturovaných datech bývá obtížnější z důvodů, které budou zřejmé.

Co jsou nestrukturovaná data?

Nestrukturovaná data jsou data, která nejsou organizována podle předem definovaného datového modelu nebo struktury. Nestrukturovaná data se často nazývají kvalitativní data, protože je nelze analyzovat nebo zpracovávat tradičními způsoby pomocí běžných metod používaných pro strukturovaná data.

Protože nestrukturovaná data nemají žádné definované vztahy mezi datovými body, nelze je organizovat v relačních databázích. Naproti tomu způsob ukládání nestrukturovaných dat je typicky s databázi NoSQLnebo nerelační databáze. Pokud je struktura databáze málo důležitá, lze k uložení dat místo databáze NoSQL použít datové jezero nebo velký fond nestrukturovaných dat.

Nestrukturovaná data se obtížně analyzují a smysl pro nestrukturovaná data často vyžaduje prozkoumání jednotlivých částí dat, aby bylo možné rozeznat potenciální funkce, a poté zjistit, zda se tyto funkce vyskytují v jiných částech dat v rámci fondu.

Naprostá většina dat je v nestrukturovaných formátech, přičemž se odhaduje, že nestrukturovaná data tvoří přibližně 80 % všech dat. Techniky dolování dat lze použít ke strukturování dat.

Pokud jde o strojové učení, určité techniky mohou pomoci uspořádat nestrukturovaná data a přeměnit je na strukturovaná data. Oblíbeným nástrojem pro přeměnu nestrukturovaných dat na strukturovaná je systém zvaný autoencoder.