संरचित बनाम असंरचित डेटा

असंरचित डेटा वह डेटा है जो पूर्व-निर्धारित तरीके से व्यवस्थित नहीं है या उसमें विशिष्ट डेटा मॉडल का अभाव है। इस दौरान, संरचित डेटा वह डेटा है जिसमें डेटा बिंदुओं के बीच स्पष्ट, निश्चित संबंध होते हैं, जिसमें एक पूर्व-निर्धारित मॉडल होता है। संरचित और असंरचित डेटा के बीच अंतर पर यह संक्षिप्त उत्तर है, लेकिन आइए दो प्रकार के डेटा के बीच अंतर पर करीब से नज़र डालें।

स्ट्रक्चर्ड डेटा क्या है?

जब कंप्यूटर विज्ञान की बात आती है, तो डेटा संरचनाएं डेटा को संग्रहीत और व्यवस्थित करने के विशिष्ट तरीकों को संदर्भित करती हैं। विभिन्न डेटा संरचनाओं में डेटा बिंदुओं के बीच अलग-अलग संबंध होते हैं, लेकिन डेटा असंरचित भी हो सकता है। यह कहने का क्या मतलब है कि डेटा संरचित है? इस परिभाषा को स्पष्ट करने के लिए, आइए डेटा को संरचित करने के कुछ विभिन्न तरीकों पर एक नज़र डालें।

संरचित डेटा को अक्सर एक्सेल फ़ाइलों या जैसी तालिकाओं में रखा जाता है एसक्यूएल डेटाबेस। इन मामलों में, डेटा की पंक्तियाँ और स्तंभ अलग-अलग चर या विशेषताएँ रखते हैं, और यह देखना अक्सर संभव होता है कि डेटा पंक्तियाँ और स्तंभ कहाँ प्रतिच्छेद करते हैं, इसकी जाँच करके डेटा बिंदुओं के बीच संबंध को समझना संभव है। संरचित डेटा को आसानी से एक रिलेशनल डेटाबेस में फिट किया जा सकता है, और संरचित डेटासेट में विभिन्न विशेषताओं के उदाहरणों में नाम, पते, तिथियां, मौसम के आंकड़े, क्रेडिट कार्ड नंबर इत्यादि जैसे आइटम शामिल हो सकते हैं। जबकि संरचित डेटा अक्सर टेक्स्ट डेटा होता है, यह है छवियों और ऑडियो जैसी चीजों को भी संरचित डेटा के रूप में संग्रहीत करना संभव है।

संरचित डेटा के सामान्य स्रोतों में सेंसर, वेबलॉग, नेटवर्क डेटा और खुदरा या ई-कॉमर्स डेटा से एकत्र किया गया डेटा जैसी चीज़ें शामिल हैं। संरचित डेटा कंप्यूटर और अन्य उपकरणों से एकत्र किए गए डेटा के साथ स्प्रेडशीट या डेटाबेस भरने वाले लोगों द्वारा भी उत्पन्न किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ऑनलाइन फॉर्म के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा को अक्सर तुरंत डेटा संरचना में फीड कर दिया जाता है।

संरचित डेटा को संग्रहीत करने का एक लंबा इतिहास है संबंधपरक डेटाबेस और एसक्यूएल. इन प्रारूपों में पढ़ने और लिखने में आसानी के कारण ये भंडारण विधियां लोकप्रिय हैं, अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म और भाषाएं इन डेटा प्रारूपों की व्याख्या करने में सक्षम हैं।

मशीन लर्निंग के संदर्भ में, संरचित डेटा पर मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित करना आसान होता है, क्योंकि डेटा के भीतर पैटर्न अधिक स्पष्ट होते हैं। कुछ विशेषताओं को मशीन लर्निंग क्लासिफायर में फीड किया जा सकता है और उन चयनित सुविधाओं के आधार पर अन्य डेटा इंस्टेंस को लेबल करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इसके विपरीत, असंरचित डेटा पर मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित करना अधिक कठिन हो जाता है, जिसके कारण स्पष्ट हो जाएंगे।

असंरचित डेटा क्या है?

असंरचित डेटा वह डेटा है जो पूर्व-निर्धारित डेटा मॉडल या संरचना के अनुसार व्यवस्थित नहीं होता है। असंरचित डेटा को अक्सर गुणात्मक डेटा कहा जाता है क्योंकि इसे संरचित डेटा के लिए उपयोग की जाने वाली नियमित विधियों का उपयोग करके पारंपरिक तरीकों से विश्लेषण या संसाधित नहीं किया जा सकता है।

चूँकि असंरचित डेटा में डेटा बिंदुओं के बीच कोई परिभाषित संबंध नहीं होता है, इसलिए इसे संबंधपरक डेटाबेस में व्यवस्थित नहीं किया जा सकता है। इसके विपरीत, जिस तरह से असंरचित डेटा संग्रहीत किया जाता है वह आम तौर पर होता है एक NoSQL डेटाबेस, या एक गैर-संबंधपरक डेटाबेस। यदि डेटाबेस की संरचना थोड़ी चिंता का विषय है, तो डेटा को संग्रहीत करने के लिए NoSQL डेटाबेस के बजाय डेटा लेक, या असंरचित डेटा के एक बड़े पूल का उपयोग किया जा सकता है।

असंरचित डेटा का विश्लेषण करना कठिन है, और असंरचित डेटा को समझने में अक्सर संभावित विशेषताओं को समझने के लिए डेटा के अलग-अलग टुकड़ों की जांच करना और फिर यह देखना शामिल होता है कि क्या वे विशेषताएं पूल के भीतर डेटा के अन्य टुकड़ों में होती हैं।

अधिकांश डेटा असंरचित स्वरूपों में है, अनुमान है कि असंरचित डेटा में सभी डेटा का लगभग 80% शामिल है। डेटा संरचना में मदद के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग के संदर्भ में, कुछ तकनीकें असंरचित डेटा को ऑर्डर करने और उसे संरचित डेटा में बदलने में मदद कर सकती हैं। असंरचित डेटा को संरचित डेटा में बदलने के लिए एक लोकप्रिय उपकरण एक सिस्टम है जिसे ऑटोएनकोडर कहा जाता है।