נתונים מובנים לעומת נתונים לא מובנים

נתונים לא מובנים הוא נתונים שאינם מאורגנים בצורה מוגדרת מראש או חסרים מודל נתונים ספציפי. בינתיים, נתונים מובנים הוא נתונים שיש להם קשרים ברורים ניתנים להגדרה בין נקודות הנתונים, עם מודל מוגדר מראש המכיל אותם. זו התשובה הקצרה על ההבדל בין נתונים מובנים לבלתי מובנים, אבל בואו נסתכל מקרוב על ההבדלים בין שני סוגי הנתונים.

מה זה נתונים מובנים?

כשמדובר במדעי המחשב, מבני נתונים מתייחסים לדרכים ספציפיות לאחסון וארגון נתונים. למבני נתונים שונים יש קשרים שונים בין נקודות נתונים, אך נתונים יכולים להיות גם לא מובנים. מה זה אומר שהנתונים מובנים? כדי להבהיר את ההגדרה הזו, בואו נסתכל על כמה מהדרכים השונות לבניית נתונים.

נתונים מובנים מוחזקים לעתים קרובות בטבלאות כגון קבצי Excel או מסדי נתונים של SQL. במקרים אלה, השורות והעמודות של הנתונים מכילות משתנים או מאפיינים שונים, ולעתים קרובות ניתן להבחין בקשר בין נקודות נתונים על ידי בדיקה כדי לראות היכן שורות ועמודות נתונים מצטלבות. ניתן בקלות להתאים נתונים מובנים למסד נתונים יחסי, ודוגמאות לתכונות שונות במערך נתונים מובנה יכולות לכלול פריטים כמו שמות, כתובות, תאריכים, סטטיסטיקות מזג אוויר, מספרי כרטיסי אשראי וכו'. בעוד שנתונים מובנים הם לרוב נתוני טקסט, הם ניתן לאחסן דברים כמו תמונות ואודיו גם כנתונים מובנים.

מקורות נפוצים של נתונים מובנים כוללים דברים כמו נתונים שנאספו מחיישנים, בלוגים, נתוני רשת ונתוני קמעונאות או מסחר אלקטרוני. נתונים מובנים יכולים להיווצר גם על ידי אנשים הממלאים גיליונות אלקטרוניים או מסדי נתונים עם נתונים שנאספו ממחשבים ומכשירים אחרים. לדוגמה, נתונים שנאספים באמצעות טפסים מקוונים מוזנים לעתים קרובות מיד למבנה נתונים.

לנתונים מובנים יש היסטוריה ארוכה של מאוחסנים - מסדי נתונים יחסיים ו-SQL. שיטות אחסון אלו פופולריות בגלל קלות הקריאה והכתיבה בפורמטים אלו, כאשר רוב הפלטפורמות והשפות מסוגלות לפרש את פורמטי הנתונים הללו.

בהקשר של למידת מכונה, קל יותר להכשיר נתונים מובנים למערכת למידת מכונה, מכיוון שהדפוסים בתוך הנתונים מפורשים יותר. ניתן להזין תכונות מסוימות למסווג למידת מכונה ולהשתמש בהן כדי לתייג מופעי נתונים אחרים בהתבסס על אותן תכונות נבחרות. לעומת זאת, אימון מערכת למידת מכונה על נתונים לא מובנים נוטה להיות קשה יותר, מסיבות שיתבררו.

מה זה נתונים לא מובנים?

נתונים לא מובנים הם נתונים שאינם מאורגנים לפי מודל או מבנה נתונים מוגדרים מראש. נתונים לא מובנים נקראים לעתים קרובות נתונים איכותיים מכיוון שלא ניתן לנתח אותם או לעבד אותם בדרכים מסורתיות באמצעות השיטות הרגילות המשמשות לנתונים מובנים.

מכיוון שלנתונים לא מובנים אין קשרים מוגדרים בין נקודות נתונים, לא ניתן לארגן אותם במסדי נתונים יחסיים. לעומת זאת, האופן שבו נתונים לא מובנים מאוחסנים הוא בדרך כלל עם מסד נתונים NoSQL, או מסד נתונים לא יחסי. אם מבנה מסד הנתונים אינו מעורר דאגה קטנה, ניתן להשתמש באגם נתונים, או במאגר גדול של נתונים לא מובנים, כדי לאחסן את הנתונים במקום מסד נתונים NoSQL.

קשה לנתח נתונים לא מובנים, והגיון לנתונים לא מובנים כרוך לעתים קרובות בבחינת פיסות נתונים בודדות כדי להבחין בתכונות פוטנציאליות ולאחר מכן בדיקה לראות אם תכונות אלו מופיעות בפיסות נתונים אחרות בתוך המאגר.

הרוב המכריע של הנתונים הוא בפורמטים לא מובנים, עם הערכות כי נתונים לא מובנים מהווים כ-80% מכלל הנתונים. ניתן להשתמש בטכניקות כריית נתונים כדי לסייע בבניית נתונים.

במונחים של למידת מכונה, טכניקות מסוימות יכולות לעזור לסדר נתונים לא מובנים ולהפוך אותם לנתונים מובנים. כלי פופולרי להפיכת נתונים לא מובנים לנתונים מובנים הוא מערכת הנקראת מקודד אוטומטי.