Strukturert vs 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 datatypene.

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 forholdet mellom datapunktene ved å sjekke hvor data-radene og -kolonnene krysser hverandre. Strukturert data kan lettpasses inn i en relasjonsdatabase, og eksempler på forskjellige egenskaper i en strukturert datasett kan inkludere ting som navn, adresser, datoer, værstatistikk, kredittkortnumre osv. Mens strukturert data mest ofte er tekstdata, er det mulig å lagre ting som bilder og lyd som strukturert data også.
Vanlige 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 ført 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 lettlesningen og skrivningen 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 mates inn i en maskinlæringssklassifisator og brukes til å merke andre dataeksempler basert på disse valgte egenskapene. I kontrast er det vanskeligere å trene en maskinlæringssystem på ustrukturert data, 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 brukt for strukturert data.
Fordi ustrukturert data ikke har noen definerte relasjoner mellom datapunktene, kan den ikke organiseres i relasjonsdatabaser. I kontrast lagres ustrukturert data vanligvis med en NoSQL-database, eller en ikke-relasjonsdatabase. Hvis strukturen til databasen er av liten betydning, kan en datalø, eller en stor samling ustrukturert data, brukes til å lagre dataene i stedet for en NoSQL-database.
Ustrukturert data er vanskelig å analysere, og å gjøre mening av ustrukturert data innebærer ofte å undersøke enkeltstykker av data for å fastslå potensielle egenskaper og deretter se om disse egenskapene forekommer i andre stykker av data i samlingen.
Det meste av data er i ustrukturerte formater, med estimater som tyder på at ustrukturert data utgjør rundt 80 % av all data. Datautvinningsmetoder kan brukes til å hjelpe med å strukturere data.
I maskinlæringssammenheng 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.