Strukturovaná proti Nestrukturovaná Data

Nestrukturovaná data jsou data, která nejsou organizována podle předem definovaného modelu nebo postrádají určitou strukturu. Naopak strukturovaná data jsou data, která mají jasně definovatelné vztahy mezi datovými body, s předem definovaným modelem, který je obsahuje. To je stručná odpověď na rozdíl mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty, ale pojďme se podívat blíže na rozdíly mezi těmito dvěma typy dat.

Co jsou Strukturovaná Data?

Když mluvíme o počítačových vědách, datové struktury se týkají konkrétních způsobů ukládání a organizování dat. Různé datové struktury mají různé vztahy mezi datovými body, ale data mohou být také nestrukturovaná. Co to znamená, že data jsou strukturovaná? Abychom tuto definici učinili jasnější, pojďme se podívat na některé způsoby, jak lze data strukturovat.

Strukturovaná data jsou často uložena 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 zjistit vztah mezi datovými body kontrolou, kde se řádky a sloupce dat protínají. Strukturovaná data lze snadno uložit do relační databáze, a příklady různých funkcí ve strukturovaném datasetu mohou zahrnovat položky, jako jsou jména, adresy, datumy, statistiky počasí, čísla kreditních karet atd. Zatímco strukturovaná data jsou většinou textová data, je možné uložit také položky, jako jsou obrázky a audio, jako strukturovaná data.

Běžné zdroje strukturovaných dat zahrnují položky, jako jsou data shromážděná ze senzorů, webové logy, síťová data a maloobchodní nebo e-commerce data. Strukturovaná data lze také generovat lidmi, kteří vyplňují tabulky nebo databáze daty shromážděnými z počítačů a jiných zařízení. Například data shromážděná prostřednictvím online formulářů jsou často okamžitě vložena do datové struktury.

Strukturovaná data mají dlouhou historii uložení v relačních databázích a SQL. Tyto metody uložení jsou oblíbené kvůli snadnosti čtení a zápisu v těchto formátech, s většinou platforem a jazyků, které mohou interpretovat tyto datové formáty.

V kontextu strojového učení jsou strukturovaná data snazší k trénování systému strojového učení, protože vzory v datech jsou více explicitní. Určité funkce lze nakrmit do klasifikátoru strojového učení a použít k označení dalších instancí dat na základě těchto vybraných funkcí. Naopak trénování systému strojového učení na nestrukturovaná data tenduje být obtížnější, z důvodů, které budou jasné.

Co jsou Nestrukturovaná Data?

Nestrukturovaná data jsou data, která nejsou organizována podle předem definovaného datového modelu nebo struktury. Nestrukturovaná data jsou často nazývána kvalitativními daty, protože nemohou být analyzována nebo zpracována tradičními metodami používanými pro strukturovaná data.

Protože nestrukturovaná data nemají žádné definované vztahy mezi datovými body, nemohou být organizována v relačních databázích. Naopak, způsob, jakým jsou uložena nestrukturovaná data, je typicky s NoSQL databází, nebo nerelační databází. Pokud je struktura databáze málo podstatná, datový jezer nebo velký pool nestrukturovaných dat, může být použit k uložení dat místo NoSQL databáze.

Nestrukturovaná data jsou obtížná k analýze, a pochopení nestrukturovaných dat často vyžaduje zkoumání jednotlivých kusů dat, aby se zjistily potenciální funkce a poté se podívalo, zda tyto funkce se vyskytují v jiných kusech dat v poolu.

Velká většina dat je v nestrukturovaných formátech, s odhady, že nestrukturovaná data tvoří kolem 80% všech dat. Techniky dolování dat mohou být použity k pomoci strukturovat data.

Co se týče strojového učení, certain techniky mohou pomoci uspořádat nestrukturovaná data a přeměnit je na strukturovaná data. Oblíbený nástroj pro přeměnu nestrukturovaných dat na strukturovaná data je systém nazývaný autoencoder.