Strukturerte vs ustrukturerte data

Ustrukturerte data er data som ikke er organisert på en forhåndsdefinert måte eller som mangler en spesifikk datamodell. I mellomtiden, strukturerte data er data som har klare, definerbare forhold mellom datapunktene, med en forhåndsdefinert modell som inneholder dem. Det er det korte svaret på forskjellen mellom strukturerte og ustrukturerte data, men la oss se nærmere på forskjellene mellom de to typene data.

Hva er strukturerte data?

Når det gjelder informatikk, refererer datastrukturer til spesifikke måter å lagre og organisere data på. Ulike datastrukturer har ulike forhold mellom datapunkter, men data kan også være ustrukturerte. Hva vil det si å si at data er strukturert? For å gjøre denne definisjonen klarere, la oss ta en titt på noen av de ulike måtene å strukturere data på.

Strukturerte data holdes ofte i tabeller som Excel-filer eller SQL-databaser. I disse tilfellene inneholder radene og kolonnene i dataene forskjellige variabler eller funksjoner, og det er ofte mulig å skjelne forholdet mellom datapunkter ved å sjekke hvor datarader og -kolonner krysser hverandre. Strukturerte data kan enkelt passes inn i en relasjonsdatabase, og eksempler på ulike funksjoner i et strukturert datasett kan inkludere elementer som navn, adresser, datoer, værstatistikk, kredittkortnummer osv. Mens strukturerte data oftest er tekstdata, er det mulig å lagre ting som bilder og lyd som strukturerte data også.

Vanlige kilder til strukturerte data inkluderer ting som data samlet inn fra sensorer, weblogger, nettverksdata og detaljhandels- eller e-handelsdata. Strukturerte data kan også genereres ved at folk fyller ut regneark eller databaser med data samlet inn fra datamaskiner og andre enheter. For eksempel blir data samlet inn gjennom nettskjemaer ofte umiddelbart matet inn i en datastruktur.

Strukturerte data har en lang historie med å bli lagret i relasjonsdatabaser og SQL. Disse lagringsmetodene er populære på grunn av den enkle lesing og skriving i disse formatene, med de fleste plattformer og språk som kan tolke disse dataformatene.

I en maskinlæringskontekst er strukturerte data lettere å trene et maskinlæringssystem på, fordi mønstrene i dataene er mer eksplisitte. Enkelte funksjoner kan mates inn i en maskinlæringsklassifisering og brukes til å merke andre dataforekomster basert på de valgte funksjonene. Derimot har det å trene et maskinlæringssystem på ustrukturerte data en tendens til å være vanskeligere, av årsaker som vil bli tydelige.

Hva er ustrukturerte data?

Ustrukturerte data er data som ikke er organisert i henhold til en forhåndsdefinert datamodell eller struktur. Ustrukturerte data kalles ofte kvalitative data fordi de ikke kan analyseres eller behandles på tradisjonelle måter ved å bruke de vanlige metodene som brukes for strukturerte data.

Fordi ustrukturerte data ikke har noen definerte relasjoner mellom datapunkter, kan de ikke organiseres i relasjonsdatabaser. Derimot er måten ustrukturerte data lagres på vanligvis med en NoSQL-database, eller en ikke-relasjonell database. Hvis strukturen til databasen er av liten bekymring, kan en datainnsjø, eller en stor pool av ustrukturerte data, brukes til å lagre dataene i stedet for en NoSQL-database.

Ustrukturerte data er vanskelig å analysere, og å forstå ustrukturerte data innebærer ofte å undersøke individuelle datastykker for å se potensielle funksjoner og deretter se om disse funksjonene forekommer i andre datastykker i bassenget.

De aller fleste data er i ustrukturerte formater, med anslag på at ustrukturerte data utgjør rundt 80 % av all data. Data mining-teknikker kan brukes til å strukturere data.

Når det gjelder maskinlæring, kan visse teknikker hjelpe til med å bestille ustrukturerte data og gjøre dem om til strukturerte data. Et populært verktøy for å gjøre ustrukturerte data til strukturerte data er et system som kalles en autoencoder.