Dati Strutturati vs Dati Non Strutturati

I dati non strutturati sono dati che non sono organizzati in una modalità predefinita o mancano di un modello di dati specifico. Nel frattempo, i dati strutturati sono dati che hanno relazioni chiare e definibili tra i punti di dati, con un modello predefinito che li contiene. Questa è la risposta breve sulla differenza tra dati strutturati e non strutturati, ma analizziamo più da vicino le differenze tra i due tipi di dati.

Cosa sono i Dati Strutturati?

Quando si parla di scienza informatica, le strutture di dati si riferiscono a modi specifici di archiviare e organizzare i dati. Diverse strutture di dati possiedono relazioni diverse tra i punti di dati, ma i dati possono anche essere non strutturati. Cosa significa dire che i dati sono strutturati? Per rendere più chiara questa definizione, analizziamo alcuni dei vari modi di strutturare i dati.

I dati strutturati sono spesso archiviati in tabelle come file Excel o database SQL. In questi casi, le righe e le colonne dei dati contengono variabili o caratteristiche diverse, e spesso è possibile discernere la relazione tra i punti di dati verificando dove si intersecano le righe e le colonne dei dati. I dati strutturati possono essere facilmente inseriti in un database relazionale, e esempi di caratteristiche diverse in un set di dati strutturato possono includere elementi come nomi, indirizzi, date, statistiche meteorologiche, numeri di carta di credito, ecc. Sebbene i dati strutturati siano per lo più dati testuali, è possibile archiviare anche elementi come immagini e audio come dati strutturati.

Le fonti comuni di dati strutturati includono cose come dati raccolti da sensori, log web, dati di rete e dati di vendita al dettaglio o e-commerce. I dati strutturati possono anche essere generati da persone che compilano fogli di calcolo o database con dati raccolti da computer e altri dispositivi. Ad esempio, i dati raccolti attraverso moduli online sono spesso immediatamente inseriti in una struttura di dati.

I dati strutturati hanno una lunga storia di archiviazione in database relazionali e SQL. Questi metodi di archiviazione sono popolari a causa della facilità di lettura e scrittura in questi formati, con la maggior parte delle piattaforme e dei linguaggi in grado di interpretare questi formati di dati.

In un contesto di apprendimento automatico, i dati strutturati sono più facili da addestrare a un sistema di apprendimento automatico, poiché i modelli all’interno dei dati sono più espliciti. Caratteristiche specifiche possono essere inserite in un classificatore di apprendimento automatico e utilizzate per etichettare altre istanze di dati in base a quelle caratteristiche selezionate. Al contrario, addestrare un sistema di apprendimento automatico su dati non strutturati tende a essere più difficile, per motivi che saranno chiariti.

Cosa sono i Dati Non Strutturati?

I dati non strutturati sono dati che non sono organizzati secondo un modello di dati predefinito o struttura. I dati non strutturati sono spesso chiamati dati qualitativi perché non possono essere analizzati o elaborati in modi tradizionali utilizzando i metodi regolari utilizzati per i dati strutturati.

Poiché i dati non strutturati non hanno relazioni definite tra i punti di dati, non possono essere organizzati in database relazionali. Al contrario, il modo in cui i dati non strutturati sono archiviati è tipicamente con un database NoSQL, o un database non relazionale. Se la struttura del database è di poca importanza, un lago di dati, o una grande piscina di dati non strutturati, può essere utilizzato per archiviare i dati invece di un database NoSQL.

I dati non strutturati sono difficili da analizzare e capire i dati non strutturati spesso comporta l’esame di singoli pezzi di dati per discernere potenziali caratteristiche e poi verificare se quelle caratteristiche si verificano in altri pezzi di dati all’interno della piscina.

La stragrande maggioranza dei dati è in formati non strutturati, con stime che i dati non strutturati rappresentano circa l’80% di tutti i dati. Le tecniche di data mining possono essere utilizzate per aiutare a strutturare i dati.

In termini di apprendimento automatico, alcune tecniche possono aiutare a ordinare i dati non strutturati e trasformarli in dati strutturati. Uno strumento popolare per trasformare i dati non strutturati in dati strutturati è un sistema chiamato autoencoder.