Rakenteellinen vastaan Rakenteeton Data

Rakenteeton data on dataa, jota ei ole järjestetty etukäteen määrätyn datamallin mukaan. Sen sijaan rakenteellinen data on dataa, jolla on selkeät, määriteltävissä olevat suhteet datapisteiden välillä, ja jolla on etukäteen määritelty malli, joka sisältää sen. Tämä on lyhyt vastaus rakenteellisen ja rakenteettoman datan väliseen eroon, mutta tarkastellaan asiaa tarkemmin.

Mikä on Rakenteellinen Data?

Kun puhutaan tietokoneista, datastruktuureilla tarkoitetaan tietynlaista tapaa tallentaa ja järjestää dataa. Eri datastruktuureilla on erilaisia suhteita datapisteiden välillä, mutta data voi myös olla rakenteetonta. Mitä tarkoitetaan sillä, että data on rakenteellista? Määrittääksemme tämän määritelmän selvemmäksi, tarkastellaan erilaisia tapoja järjestää dataa.

Rakenteellinen data on usein tallennettu tauluihin, kuten Excel-tiedostoihin tai SQL-tietokantoihin. Näissä tapauksissa taulun rivit ja sarakkeet sisältävät eri muuttujia tai ominaisuuksia, ja on usein mahdollista selvittää suhde datapisteiden välillä tarkistamalla, missä datapisteet ja sarakkeet leikkaavat. Rakenteellinen data voidaan helposti sijoittaa relaatiotietokantaan, ja esimerkkejä eri ominaisuuksista rakenteellisessa datasetissä voivat olla esimerkiksi nimet, osoitteet, päivämäärät, säätilastot, luottokortinnumerot jne. Vaikka rakenteellinen data on useimmiten tekstidataa, on mahdollista tallentaa myös kuvia ja ääntä rakenteellisena dataa.

Rakenteellisen datan yleisiä lähteitä ovat esimerkiksi sensorien keräämä data, verkkologit, verkkodata ja vähittäiskaupan tai sähköisen kaupan data. Rakenteellinen data voidaan myös luoda, kun ihmiset täyttävät tietokoneista ja laitteista kerätyn datan taulukoihin tai tietokantoihin. Esimerkiksi verkkolomakkeiden kautta kerätty data voidaan välittömästi syöttää datastrukturiin.

Rakenteellinen data on pitkään tallennettu relaatiotietokantoihin ja SQL:ään. Nämä tallennusmenetelmät ovat suositeltuja, koska niiden lukeminen ja kirjoittaminen on helppoa, ja useimmat alustat ja kielet osaavat tulkita nämä dataformaatit.

Koneoppimisen kontekstissa rakenteellinen data on helpompi kouluttaa koneoppimisjärjestelmää, koska datapisteiden väliset mallit ovat selkeämmät. Tiettyjä ominaisuuksia voidaan syöttää koneoppimisluokittelijaan ja käyttää muiden datan instanssien merkintöjen perustana. Sen sijaan koneoppimisjärjestelmän kouluttaminen rakenteettomalla datalla on vaikeampaa, ja syyt tähän tulevat ilmi myöhemmin.

Mikä on Rakenteeton Data?

Rakenteeton data on dataa, jota ei ole järjestetty etukäteen määrätyn datamallin mukaan. Rakenteetonta dataa kutsutaan usein kvalitatiiviseksi dataksi, koska sitä ei voida analysoida tai prosessoida perinteisillä tavoilla, joita käytetään rakenteellisen datan käsittelyssä.

Koska rakenteettomalla datalla ei ole määriteltyjä suhteita datapisteiden välillä, sitä ei voida järjestää relaatiotietokantoihin. Sen sijaan rakenteettoman datan tallennusmuoto on usein NoSQL-tietokanta tai ei-relaatiotietokanta. Jos tietokannan rakenne on vähemmän tärkeää, voidaan rakenteetonta dataa tallentaa myös datalakeen eli suureen rakenteettoman datan varastoon.

Rakenteetonta dataa on vaikea analysoida, ja rakenteettoman datan merkityksen ymmärtäminen edellyttää usein yksittäisten datan osien tarkastelua ja potentiaalisten ominaisuuksien etsintää ja tarkastelua, löytyvätkö ne myös muissa datan osissa.

Suurin osa datasta on rakenteettomassa muodossa, ja arvioiden mukaan rakenteeton data kattaa noin 80 % kaikista datasta. Datakaivamistekniikoita voidaan käyttää auttamaan datan järjestämisessä.

Koneoppimisen kannalta on olemassa menetelmiä, joilla voidaan järjestää rakenteetonta dataa ja muuttaa se rakenteelliseksi. Yksi suosittu työkalu rakenteettoman datan muuttamiseen rakenteelliseksi on autoenkooderi.