Dati strutturati vs dati non strutturati

Dati non strutturati sono dati che non sono organizzati in modo predefinito o mancano di un modello di dati specifico. Nel frattempo, dati strutturati sono dati che hanno relazioni chiare e definibili tra i punti dati, con un modello predefinito che li contiene. Questa è la risposta breve sulla differenza tra dati strutturati e non strutturati, ma diamo un'occhiata più da vicino alle differenze tra i due tipi di dati.

Che cosa sono i dati strutturati?

Quando si parla di informatica, le strutture dati si riferiscono a modalità specifiche di archiviazione e organizzazione dei dati. Diverse strutture di dati possiedono relazioni diverse tra i punti dati, ma i dati possono anche essere non strutturati. Cosa significa dire che i dati sono strutturati? Per rendere più chiara questa definizione, diamo un'occhiata ad alcuni dei vari modi di strutturare i dati.

I dati strutturati sono spesso contenuti in tabelle come file Excel o database SQL. In questi casi, le righe e le colonne dei dati contengono variabili o caratteristiche diverse ed è spesso possibile discernere la relazione tra i punti dati controllando dove si intersecano le righe e le colonne dei dati. I dati strutturati possono essere facilmente inseriti in un database relazionale e gli esempi di diverse funzionalità in un set di dati strutturati possono includere elementi come nomi, indirizzi, date, statistiche meteorologiche, numeri di carte di credito, ecc. Sebbene i dati strutturati siano spesso dati di testo, lo sono possibile memorizzare anche cose come immagini e audio come dati strutturati.

Le fonti comuni di dati strutturati includono cose come i dati raccolti da sensori, blog, dati di rete e dati di vendita al dettaglio o di 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 tramite moduli online vengono spesso immessi immediatamente in una struttura di dati.

I dati strutturati hanno una lunga storia di archiviazione database relazionali e SQL. Questi metodi di archiviazione sono popolari per la 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 machine learning, è più facile addestrare un sistema di machine learning sui dati strutturati, perché i modelli all'interno dei dati sono più espliciti. Alcune funzionalità possono essere inserite in un classificatore di machine learning e utilizzate per etichettare altre istanze di dati in base alle funzionalità selezionate. Al contrario, addestrare un sistema di machine learning su dati non strutturati tende a essere più difficile, per ragioni che diventeranno chiare.

Che cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati sono dati che non sono organizzati secondo un modello o una struttura di dati predefiniti. I dati non strutturati sono spesso chiamati dati qualitativi perché non possono essere analizzati o elaborati in modo tradizionale utilizzando i normali metodi utilizzati per i dati strutturati.

Poiché i dati non strutturati non hanno relazioni definite tra punti dati, non possono essere organizzati in database relazionali. Al contrario, il modo in cui vengono archiviati i dati non strutturati è in genere con un database NoSQLo un database non relazionale. Se la struttura del database è di scarsa importanza, è possibile utilizzare un data lake o un ampio pool di dati non strutturati per archiviare i dati invece di un database NoSQL.

I dati non strutturati sono difficili da analizzare e dare un senso ai dati non strutturati spesso comporta l'esame di singoli pezzi di dati per discernere potenziali caratteristiche e quindi cercare di vedere se tali caratteristiche si verificano in altri pezzi di dati all'interno del pool.

La stragrande maggioranza dei dati è in formati non strutturati, con stime secondo cui i dati non strutturati comprendono 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 codificatore automatico.