Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht in einer vordefinierten Form organisiert sind oder kein spezifisches Datenmodell haben. Im Gegensatz dazu sind strukturierte Daten Daten, die klare, definierbare Beziehungen zwischen den Datenpunkten haben, mit einem vordefinierten Modell, das sie enthält. Das ist die kurze Antwort auf die Frage nach dem Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten, aber lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die Unterschiede zwischen den beiden Arten von Daten werfen.

Was sind strukturierte Daten?

Wenn es um Informatik geht, beziehen sich Datenstrukturen auf bestimmte Wege, Daten zu speichern und zu organisieren. Verschiedene Datenstrukturen haben unterschiedliche Beziehungen zwischen den Datenpunkten, aber Daten können auch unstrukturiert sein. Was bedeutet es, wenn man sagt, dass Daten strukturiert sind? Um diese Definition klarer zu machen, lassen Sie uns einige der verschiedenen Wege betrachten, Daten zu strukturieren.

Strukturierte Daten werden oft in Tabellen wie Excel-Dateien oder SQL-Datenbanken gespeichert. In diesen Fällen enthalten die Zeilen und Spalten der Daten unterschiedliche Variablen oder Merkmale, und es ist oft möglich, die Beziehung zwischen den Datenpunkten zu erkennen, indem man überprüft, wo die Datenzeilen und -spalten sich schneiden. Strukturierte Daten können leicht in eine relationale Datenbank eingefügt werden, und Beispiele für verschiedene Merkmale in einem strukturierten Datensatz können Dinge wie Namen, Adressen, Daten, Wetterstatistiken, Kreditkartennummern usw. umfassen. Obwohl strukturierte Daten meistens Textdaten sind, ist es möglich, Dinge wie Bilder und Audio als strukturierte Daten zu speichern.

Gängige Quellen für strukturierte Daten sind Dinge wie Daten, die von Sensoren gesammelt werden, Weblogs, Netzwerkdaten und Einzelhandels- oder E-Commerce-Daten. Strukturierte Daten können auch von Menschen generiert werden, die Daten in Tabellen oder Datenbanken eintragen, die von Computern und anderen Geräten gesammelt wurden. Beispielsweise werden Daten, die durch Online-Formulare gesammelt werden, oft sofort in eine Datenstruktur eingegeben.

Strukturierte Daten haben eine lange Geschichte, in relationalen Datenbanken und SQL gespeichert zu werden. Diese Speichermethoden sind beliebt, weil sie leicht zu lesen und zu schreiben sind, und die meisten Plattformen und Sprachen können diese Datenformate interpretieren.

In einem maschinellen Lernkontext sind strukturierte Daten einfacher zu trainieren, weil die Muster innerhalb der Daten expliziter sind. Bestimmte Merkmale können in einen maschinellen Lernklassifikator eingegeben und verwendet werden, um andere Dateninstanzen basierend auf diesen ausgewählten Merkmalen zu beschriften. Im Gegensatz dazu ist es schwieriger, ein maschinelles Lernsystem auf unstrukturierten Daten zu trainieren, aus Gründen, die später klar werden.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht nach einem vordefinierten Datenmodell oder einer Struktur organisiert sind. Unstrukturierte Daten werden oft als qualitative Daten bezeichnet, weil sie nicht in herkömmlichen Weisen analysiert oder verarbeitet werden können, wie es bei strukturierten Daten der Fall ist.

Weil unstrukturierte Daten keine definierten Beziehungen zwischen den Datenpunkten haben, können sie nicht in relationale Datenbanken organisiert werden. Im Gegensatz dazu wird unstrukturierte Daten normalerweise mit einer NoSQL-Datenbank oder einer nicht-relationalen Datenbank gespeichert. Wenn die Struktur der Datenbank von geringer Bedeutung ist, kann ein Datensee, oder ein großer Pool unstrukturierter Daten, verwendet werden, um die Daten zu speichern, anstelle einer NoSQL-Datenbank.

Unstrukturierte Daten sind schwierig zu analysieren, und es ist oft notwendig, einzelne Datenstücke zu untersuchen, um mögliche Merkmale zu erkennen und dann zu überprüfen, ob diese Merkmale in anderen Datenstücken innerhalb des Pools vorkommen.

Der größte Teil der Daten ist in unstrukturierten Formen, mit Schätzungen, dass unstrukturierte Daten etwa 80% aller Daten ausmachen. Datenmining-Techniken können verwendet werden, um Daten zu strukturieren.

Im Hinblick auf maschinelles Lernen können bestimmte Techniken verwendet werden, um unstrukturierte Daten zu ordnen und in strukturierte Daten umzuwandeln. Ein beliebtes Werkzeug, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln, ist ein System, das als Autoencoder bezeichnet wird.