Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten Dabei handelt es sich um Daten, die nicht auf eine vordefinierte Weise organisiert sind oder denen ein bestimmtes Datenmodell fehlt. In der Zwischenzeit, strukturierte Daten sind Daten, die klare, definierbare Beziehungen zwischen den Datenpunkten aufweisen und in einem vordefinierten Modell enthalten sind. Das ist die kurze Antwort auf den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten, aber schauen wir uns die Unterschiede zwischen den beiden Datentypen genauer an.

Was sind strukturierte Daten?

In der Informatik beziehen sich Datenstrukturen auf bestimmte Arten der Speicherung und Organisation von Daten. Unterschiedliche Datenstrukturen weisen unterschiedliche Beziehungen zwischen Datenpunkten auf, Daten können jedoch auch unstrukturiert sein. Was bedeutet es zu sagen, dass Daten strukturiert sind? Um diese Definition klarer zu machen, werfen wir einen Blick auf einige der verschiedenen Arten der Datenstrukturierung.

Strukturierte Daten werden oft in Tabellen wie Excel-Dateien oder gespeichert SQL-Datenbanken. In diesen Fällen enthalten die Zeilen und Spalten der Daten unterschiedliche Variablen oder Merkmale, und es ist oft möglich, die Beziehung zwischen Datenpunkten zu erkennen, indem man prüft, wo sich Datenzeilen und -spalten überschneiden. Strukturierte Daten können leicht in eine relationale Datenbank eingepasst werden, und Beispiele für verschiedene Merkmale in einem strukturierten Datensatz können Elemente wie Namen, Adressen, Daten, Wetterstatistiken, Kreditkartennummern usw. sein. Obwohl es sich bei strukturierten Daten meist um Textdaten handelt, sind sie es doch Es ist auch möglich, Dinge wie Bilder und Audio als strukturierte Daten zu speichern.

Zu den gängigen Quellen für strukturierte Daten gehören beispielsweise von Sensoren erfasste Daten, Weblogs, Netzwerkdaten sowie Einzelhandels- oder E-Commerce-Daten. Strukturierte Daten können auch dadurch generiert werden, dass Personen Tabellenkalkulationen oder Datenbanken mit Daten ausfüllen, die von Computern und anderen Geräten gesammelt wurden. Beispielsweise werden über Online-Formulare gesammelte Daten häufig sofort in eine Datenstruktur eingespeist.

Strukturierte Daten haben eine lange Geschichte der Speicherung relationale Datenbanken und SQL. Diese Speichermethoden sind aufgrund der einfachen Lese- und Schreibbarkeit dieser Formate beliebt, da die meisten Plattformen und Sprachen diese Datenformate interpretieren können.

Im Kontext des maschinellen Lernens ist es einfacher, ein maschinelles Lernsystem auf strukturierten Daten zu trainieren, da die Muster in den Daten expliziter sind. Bestimmte Merkmale können in einen Klassifikator für maschinelles Lernen eingespeist und verwendet werden, um andere Dateninstanzen basierend auf diesen ausgewählten Merkmalen zu kennzeichnen. Im Gegensatz dazu ist es tendenziell schwieriger, ein maschinelles Lernsystem auf unstrukturierten Daten zu trainieren, und zwar aus Gründen, die später klar werden.

Was sind unstrukturierte Daten?

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht nach einem vordefinierten Datenmodell oder einer vordefinierten Datenstruktur organisiert sind. Unstrukturierte Daten werden oft als qualitative Daten bezeichnet, da sie mit den regulären Methoden, die für strukturierte Daten verwendet werden, nicht auf herkömmliche Weise analysiert oder verarbeitet werden können.

Da unstrukturierte Daten keine definierten Beziehungen zwischen Datenpunkten haben, können sie nicht in relationalen Datenbanken organisiert werden. Im Gegensatz dazu erfolgt die Speicherung unstrukturierter Daten typischerweise mit eine NoSQL-Datenbankoder eine nicht relationale Datenbank. Wenn die Struktur der Datenbank keine Rolle spielt, kann anstelle einer NoSQL-Datenbank ein Data Lake oder ein großer Pool unstrukturierter Daten zum Speichern der Daten verwendet werden.

Unstrukturierte Daten sind schwer zu analysieren, und um unstrukturierte Daten zu verstehen, müssen oft einzelne Datenelemente untersucht werden, um potenzielle Merkmale zu erkennen, und dann wird untersucht, ob diese Merkmale in anderen Datenelementen innerhalb des Pools vorkommen.

Die überwiegende Mehrheit der Daten liegt in unstrukturierten Formaten vor. Schätzungen zufolge machen unstrukturierte Daten etwa 80 % aller Daten aus. Data-Mining-Techniken können zur Strukturierung von Daten eingesetzt werden.

Im Hinblick auf maschinelles Lernen können bestimmte Techniken dabei helfen, unstrukturierte Daten zu ordnen und in strukturierte Daten umzuwandeln. Ein beliebtes Werkzeug zur Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten ist ein System namens Autoencoder.