Struktureeritud vs struktureerimata andmed

Struktureerimata andmed on andmed, mis ei ole eelnevalt määratletud viisil korraldatud või millel puudub konkreetne andmemudel. Vahepeal struktureeritud andmed on andmed, millel on andmepunktide vahel selged, määratletavad seosed ja mida sisaldab eelnevalt määratletud mudel. See on lühike vastus struktureeritud ja struktureerimata andmete erinevuse kohta, kuid vaatame lähemalt erinevusi kahe andmetüübi vahel.

Mis on struktureeritud andmed?

Kui rääkida arvutiteadusest, siis andmestruktuurid viitavad konkreetsetele andmete salvestamise ja korraldamise viisidele. Erinevatel andmestruktuuridel on andmepunktide vahel erinevad suhted, kuid andmed võivad olla ka struktureerimata. Mida tähendab öelda, et andmed on struktureeritud? Selle määratluse selgemaks muutmiseks vaatame mõningaid erinevaid andmete struktureerimise viise.

Struktureeritud andmeid hoitakse sageli tabelites nagu Exceli failid või SQL andmebaasid. Sellistel juhtudel sisaldavad andmete read ja veerud erinevaid muutujaid või tunnuseid ning sageli on võimalik andmepunktide vahelist seost eristada, kontrollides, kus andmeread ja veerud ristuvad. Struktureeritud andmeid saab hõlpsasti sobitada relatsiooniandmebaasi ning struktureeritud andmekogumi erinevate funktsioonide näited võivad sisaldada selliseid elemente nagu nimed, aadressid, kuupäevad, ilmastatistika, krediitkaardinumbrid jne. Kuigi struktureeritud andmed on enamasti tekstiandmed, on need võimalik salvestada ka selliseid asju nagu pildid ja heli struktureeritud andmetena.

Levinud struktureeritud andmete allikad hõlmavad näiteks anduritelt kogutud andmeid, ajaveebisid, võrguandmeid ning jaemüügi- või e-kaubanduse andmeid. Struktureeritud andmeid võivad genereerida ka inimesed, kes täidavad arvutustabeleid või andmebaase arvutitest ja muudest seadmetest kogutud andmetega. Näiteks sisestatakse veebivormide kaudu kogutud andmed sageli kohe andmestruktuuri.

Struktureeritud andmete salvestamisel on pikk ajalugu relatsioonandmebaasid ja SQL. Need salvestusmeetodid on populaarsed nendes vormingutes lugemise ja kirjutamise lihtsuse tõttu ning enamik platvorme ja keeli suudab neid andmevorminguid tõlgendada.

Masinõppe kontekstis on struktureeritud andmeid lihtsam masinõppesüsteemi koolitada, kuna andmetes olevad mustrid on selgesõnalisemad. Teatud funktsioone saab sisestada masinõppe klassifikaatorisse ja kasutada muude andmeeksemplaride märgistamiseks nende valitud funktsioonide põhjal. Seevastu masinõppesüsteemi koolitamine struktureerimata andmete põhjal kipub olema keerulisem põhjustel, mis selguvad.

Mis on struktureerimata andmed?

Struktureerimata andmed on andmed, mis ei ole korraldatud eelnevalt määratletud andmemudeli või -struktuuri järgi. Struktureerimata andmeid nimetatakse sageli kvalitatiivseteks andmeteks, kuna neid ei saa traditsioonilisel viisil analüüsida ega töödelda, kasutades tavalisi struktureeritud andmete jaoks kasutatavaid meetodeid.

Kuna struktureerimata andmetel pole andmepunktide vahel määratletud seoseid, ei saa neid korraldada relatsiooniandmebaasides. Seevastu struktureerimata andmete salvestamise viis on tavaliselt selline NoSQL-i andmebaasvõi mitterelatsiooniline andmebaas. Kui andmebaasi struktuur on vähe muret tekitav, võib andmete salvestamiseks NoSQL-i andmebaasi asemel kasutada andmejärve või suurt hulka struktureerimata andmeid.

Struktureerimata andmeid on raske analüüsida ja struktureerimata andmete mõtestamine hõlmab sageli üksikute andmete uurimist, et tuvastada võimalikud omadused ja seejärel vaadata, kas need funktsioonid esinevad kogumi muudes andmetükkides.

Valdav enamus andmetest on struktureerimata vormingus ning hinnanguliselt moodustavad struktureerimata andmed umbes 80% kõigist andmetest. Andmete struktureerimiseks saab kasutada andmekaeve tehnikaid.

Masinõppe osas võivad teatud tehnikad aidata järjestada struktureerimata andmeid ja muuta need struktureeritud andmeteks. Populaarne tööriist struktureerimata andmete struktureeritud andmeteks muutmiseks on süsteem, mida nimetatakse autoencoderiks.