Strukturerede vs ustrukturerede data

Ustrukturerede data er data, der ikke er organiseret på en foruddefineret måde eller mangler en specifik datamodel. I mellemtiden strukturerede data er data, der har klare, definerbare relationer mellem datapunkterne, med en foruddefineret model, der indeholder dem. Det er det korte svar på forskellen mellem strukturerede og ustrukturerede data, men lad os se nærmere på forskellene mellem de to typer data.

Hvad er strukturerede data?

Når det kommer til datalogi, henviser datastrukturer til specifikke måder at lagre og organisere data på. Forskellige datastrukturer har forskellige relationer mellem datapunkter, men data kan også være ustrukturerede. Hvad vil det sige at sige, at data er struktureret? For at gøre denne definition klarere, lad os tage et kig på nogle af de forskellige måder at strukturere data på.

Strukturerede data opbevares ofte i tabeller såsom Excel-filer eller SQL databaser. I disse tilfælde indeholder rækkerne og kolonnerne i dataene forskellige variabler eller funktioner, og det er ofte muligt at skelne forholdet mellem datapunkter ved at kontrollere, hvor datarækker og -kolonner skærer hinanden. Strukturerede data kan nemt passes ind i en relationsdatabase, og eksempler på forskellige funktioner i et struktureret datasæt kan omfatte elementer som navne, adresser, datoer, vejrstatistik, kreditkortnumre osv. Mens strukturerede data oftest er tekstdata, er det muligt at gemme ting som billeder og lyd som strukturerede data også.

Almindelige kilder til strukturerede data omfatter ting som data indsamlet fra sensorer, weblogs, netværksdata og detail- eller e-handelsdata. Strukturerede data kan også genereres af folk, der udfylder regneark eller databaser med data indsamlet fra computere og andre enheder. For eksempel føres data indsamlet via onlineformularer ofte straks ind i en datastruktur.

Strukturerede data har en lang historie for at blive lagret i relationelle databaser og SQL. Disse lagringsmetoder er populære på grund af den nemme læsning og skrivning i disse formater, hvor de fleste platforme og sprog er i stand til at fortolke disse dataformater.

I en maskinlæringskontekst er strukturerede data nemmere at træne et maskinlæringssystem på, fordi mønstrene i dataene er mere eksplicitte. Visse funktioner kan indlæses i en maskinlæringsklassifikator og bruges til at mærke andre dataforekomster baseret på de valgte funktioner. I modsætning hertil har træning af et maskinlæringssystem på ustrukturerede data en tendens til at være vanskeligere, af årsager, der vil blive tydelige.

Hvad er ustrukturerede data?

Ustrukturerede data er data, der ikke er organiseret i henhold til en foruddefineret datamodel eller struktur. Ustrukturerede data kaldes ofte kvalitative data, fordi de ikke kan analyseres eller behandles på traditionelle måder ved at bruge de almindelige metoder, der bruges til strukturerede data.

Fordi ustrukturerede data ikke har nogen definerede relationer mellem datapunkter, kan de ikke organiseres i relationelle databaser. Derimod er måden ustrukturerede data opbevares typisk med en NoSQL-database, eller en ikke-relationel database. Hvis strukturen af ​​databasen ikke giver anledning til bekymring, kan en datasø eller en stor pulje af ustrukturerede data bruges til at gemme dataene i stedet for en NoSQL-database.

Ustrukturerede data er vanskelige at analysere, og at give mening med ustrukturerede data involverer ofte at undersøge individuelle stykker data for at skelne potentielle funktioner og derefter se om disse funktioner forekommer i andre stykker data i puljen.

Langt størstedelen af ​​data er i ustrukturerede formater, med skøn, at ustrukturerede data udgør omkring 80 % af al data. Data mining-teknikker kan bruges til at hjælpe med at strukturere data.

Med hensyn til maskinlæring kan visse teknikker hjælpe med at bestille ustrukturerede data og omdanne dem til strukturerede data. Et populært værktøj til at omdanne ustrukturerede data til strukturerede data er et system kaldet en autoencoder.