Strukturoitu vs. jäsentämätön data

Jäsentämätön tieto on dataa, jota ei ole järjestetty ennalta määritetyllä tavalla tai josta puuttuu tietty tietomalli. Sillä välin, jäsennelty data on dataa, jolla on selkeät, määritettävissä olevat suhteet tietopisteiden välillä ja jossa on ennalta määritetty malli. Tämä on lyhyt vastaus eroon strukturoidun ja jäsentämätön tieto, mutta tarkastellaanpa tarkemmin näiden kahden tietotyypin välisiä eroja.

Mitä on strukturoitu data?

Tietojenkäsittelytieteen osalta tietorakenteet viittaavat tiettyihin tapoihin tallentaa ja järjestää dataa. Eri tietorakenteilla on erilaisia ​​suhteita datapisteiden välillä, mutta data voi olla myös jäsentämätöntä. Mitä tarkoittaa sanoa, että data on jäsenneltyä? Jotta tämä määritelmä olisi selkeämpi, katsotaanpa joitakin eri tapoja jäsentää dataa.

Strukturoitu tieto säilytetään usein taulukoissa, kuten Excel-tiedostoissa tai SQL-tietokannat. Näissä tapauksissa datan rivit ja sarakkeet sisältävät erilaisia ​​muuttujia tai ominaisuuksia, ja usein on mahdollista havaita datapisteiden välinen suhde tarkistamalla, missä datarivit ja sarakkeet leikkaavat. Strukturoitu data voidaan helposti sovittaa relaatiotietokantaan, ja esimerkkejä strukturoidun tietojoukon eri ominaisuuksista voivat sisältää kohteita, kuten nimiä, osoitteita, päivämääriä, säätilastoja, luottokorttien numeroita jne. Vaikka strukturoitu data on useimmiten tekstidataa, se on mahdollista tallentaa myös kuvia ja ääntä strukturoituna datana.

Yleisiä strukturoidun tiedon lähteitä ovat esimerkiksi antureista kerätyt tiedot, blogit, verkkotiedot sekä vähittäiskaupan tai verkkokaupan tiedot. Strukturoitua dataa voidaan tuottaa myös silloin, kun ihmiset täyttävät laskentataulukoita tai tietokantoja tietokoneilta ja muilta laitteilta kerätyillä tiedoilla. Esimerkiksi verkkolomakkeilla kerätyt tiedot syötetään usein välittömästi tietorakenteeseen.

Strukturoitua dataa on säilytetty pitkään relaatiotietokannat ja SQL. Nämä tallennusmenetelmät ovat suosittuja, koska niissä on helppo lukea ja kirjoittaa, ja useimmat alustat ja kielet pystyvät tulkitsemaan näitä tietomuotoja.

Jonkin sisällä koneoppiminen Kontekstissa strukturoitua dataa on helpompi kouluttaa koneoppimisjärjestelmälle, koska datan mallit ovat selkeämpiä. Tietyt ominaisuudet voidaan syöttää koneoppimisluokittimeen ja käyttää muiden datailmentymien merkitsemiseen valittujen ominaisuuksien perusteella. Sitä vastoin koneoppimisjärjestelmän kouluttaminen jäsentelemättömälle datalle on yleensä vaikeampaa syistä, jotka tulevat selville.

Mitä on jäsentämätön data?

Strukturoimaton data on dataa, jota ei ole järjestetty ennalta määritetyn tietomallin tai rakenteen mukaan. Strukturoimatonta dataa kutsutaan usein laadulliseksi dataksi, koska sitä ei voida analysoida tai käsitellä perinteisillä tavoilla strukturoidun datan tavallisilla menetelmillä.

Koska strukturoimattomalla tiedolla ei ole määriteltyjä suhteita tietopisteiden välillä, sitä ei voida järjestää relaatiotietokantoihin. Sitä vastoin tapa, jolla jäsentämätöntä tietoa tallennetaan, on tyypillisesti NoSQL-tietokantatai ei-relaatiotietokanta. Jos tietokannan rakenteesta ei ole suurta huolta, tietojen tallentamiseen voidaan käyttää datajärveä tai suurta joukkoa strukturoimatonta dataa NoSQL-tietokannan sijaan.

Strukturoimatonta dataa on vaikea analysoida, ja jäsentämättömän tiedon ymmärtäminen edellyttää usein yksittäisten tietojen tutkimista mahdollisten ominaisuuksien havaitsemiseksi ja sen jälkeen sen tarkastelemista, esiintyykö näitä ominaisuuksia muissa poolin tiedoissa.

Suurin osa tiedoista on jäsentämättömässä muodossa, ja strukturoimaton data on arvioiden mukaan noin 80 % kaikesta tiedosta. Tiedonlouhintatekniikoita voidaan käyttää apuna datan jäsentämisessä.

Koneoppimisen kannalta tietyt tekniikat voivat auttaa järjestämään jäsentämätöntä dataa ja muuttamaan sen strukturoiduksi dataksi. Suosittu työkalu strukturoimattoman tiedon muuttamiseksi strukturoiduksi tiedoiksi on järjestelmä, jota kutsutaan autoencoderiksi.