Strukturert mot Ustrukturert Data

Ustrukturert data er data som ikke er organisert på en forhåndsdefinert måte eller mangler en bestemt datamodell. Mens strukturert data er data som har klare, definerte relasjoner mellom datapunktene, med en forhåndsdefinert modell som inneholder det. Dette er det korte svaret på forskjellen mellom strukturert og ustrukturert data, men la oss ta en nærmere titt på forskjellene mellom de to typene data.

Hva er Strukturert Data?

Når det gjelder datavitenskap, refererer datastrukturer til bestemte måter å lagre og organisere data på. Forskjellige datastrukturer har forskjellige relasjoner mellom datapunktene, men data kan også være ustrukturert. Hva betyr det å si at data er strukturert? For å gjøre denne definisjonen klarere, la oss se på noen av de forskjellige måtene å strukturere data på.

Strukturert data holdes ofte i tabeller som Excel-filer eller SQL-databaser. I disse tilfellene holder radene og kolonnene i dataen forskjellige variabler eller egenskaper, og det er ofte mulig å fastslå relasjonen mellom datapunktene ved å se hvor data-radene og -kolonnene krysser hverandre. Strukturert data kan lett passes inn i en relasjonsdatabase, og eksempler på forskjellige egenskaper i en strukturert datamengde kan inkludere ting som navn, adresser, datoer, værmeldinger, kredittkortnummer osv. Mens strukturert data oftest er tekstdata, er det mulig å lagre ting som bilder og lyd som strukturert data også.

Felles kilder for strukturert data inkluderer ting som data samlet inn fra sensorer, weblogger, nettverksdata og detaljhandels- eller e-handelsdata. Strukturert data kan også genereres av mennesker som fyller ut regneark eller databaser med data samlet inn fra datamaskiner og andre enheter. For eksempel er data samlet inn gjennom nettbaserte skjemaer ofte umiddelbart matet inn i en datastruktur.

Strukturert data har en lang historie med å bli lagret i relasjonsdatabaser og SQL. Disse lagringsmetodene er populære på grunn av lettelsen ved å lese og skrive i disse formatene, med de fleste plattformer og språk som kan tolke disse dataformatene.

I en maskinlæringssammenheng er strukturert data enklere å trene en maskinlæringssystem på, fordi mønsterene i dataene er mer eksplisitte. Bestemte egenskaper kan matet inn i en maskinlæringssystem og brukes til å merke andre dataeksempler basert på disse valgte egenskapene. I motsetning til å trene en maskinlæringssystem på ustrukturert data, som tendrer til å være mer vanskelig, av grunner som vil bli klart.

Hva er Ustrukturert Data?

Ustrukturert data er data som ikke er organisert i henhold til en forhåndsdefinert datamodell eller struktur. Ustrukturert data kalles ofte kvalitativ data fordi den ikke kan analyseres eller prosesseres på tradisjonelle måter ved hjelp av vanlige metoder for strukturert data.

Fordi ustrukturert data ikke har noen definerte relasjoner mellom datapunktene, kan den ikke organiseres i relasjonsdatabaser. I motsetning til dette lagres ustrukturert data vanligvis med en NoSQL-database, eller en ikke-relasjonsdatabase. Hvis strukturen til databasen er av liten betydning, kan en datalake, eller en stor samling av ustrukturert data, brukes til å lagre data i stedet for en NoSQL-database.

Ustrukturert data er vanskelig å analysere, og å gjøre mening av ustrukturert data innebærer ofte å undersøke enkeltstående datastykker for å fastslå potensielle egenskaper og deretter se om disse egenskapene forekommer i andre datastykker i samlingen.

Det overveldende flertall av data er i ustrukturerte formater, med anslag som tyder på at ustrukturert data utgjør rundt 80 % av all data. Datautvinningsteknikker kan brukes for å hjelpe med å strukturere data.

I forbindelse med maskinlæring kan bestemte teknikker hjelpe med å ordne ustrukturert data og omdanne det til strukturert data. Et populært verktøy for å omdanne ustrukturert data til strukturert data er et system kalt en autoencoder.