Dane Strukturalne vs Niestrukturalne

Dane niestrukturalne to dane, które nie są zorganizowane w predefiniowany sposób lub nie posiadają określonego modelu danych. Tymczasem dane strukturalne to dane, które mają jasne, definiowalne relacje między punktami danych, zawarte w predefiniowanym modelu. To jest krótka odpowiedź na pytanie o różnicę między danymi strukturalnymi a niestrukturalnymi, ale przyjrzyjmy się bliżej różnicom między tymi dwoma typami danych.

Czym są dane strukturalne?

Jeśli chodzi o informatykę, struktury danych odnoszą się do konkretnych sposobów przechowywania i organizowania danych. Różne struktury danych posiadają różne relacje między punktami danych, ale dane mogą być również niestrukturalne. Co to znaczy, że dane są strukturalne? Aby wyjaśnić tę definicję, spójrzmy na niektóre z różnych sposobów strukturyzacji danych. Dane strukturalne są często przechowywane w tabelach, takich jak pliki Excel lub bazy danych SQL. W takich przypadkach wiersze i kolumny danych zawierają różne zmienne lub cechy, a często można dostrzec relację między punktami danych, sprawdzając, gdzie przecinają się wiersze i kolumny danych. Dane strukturalne można łatwo dopasować do relacyjnej bazy danych, a przykłady różnych cech w zestawie danych strukturalnych mogą obejmować elementy takie jak nazwiska, adresy, daty, statystyki pogodowe, numery kart kredytowych itp. Chociaż dane strukturalne to najczęściej dane tekstowe, możliwe jest również przechowywanie elementów takich jak obrazy i dźwięk jako danych strukturalnych. Typowe źródła danych strukturalnych obejmują rzeczy takie jak dane zbierane z czujników, dzienniki serwerów (weblogi), dane sieciowe oraz dane detaliczne lub e-commerce. Dane strukturalne mogą być również generowane przez ludzi wypełniających arkusze kalkulacyjne lub bazy danych danymi zebranymi z komputerów i innych urządzeń. Na przykład dane zbierane za pomocą formularzy online są często natychmiast wprowadzane do struktury danych. Dane strukturalne mają długą historię przechowywania w relacyjnych bazach danych i SQL. Te metody przechowywania są popularne ze względu na łatwość odczytu i zapisu w tych formatach, przy czym większość platform i języków jest w stanie interpretować te formaty danych. W kontekście uczenia maszynowego, na danych strukturalnych łatwiej jest wytrenować system uczenia maszynowego, ponieważ wzorce w danych są bardziej wyraźne. Określone cechy można wprowadzić do klasyfikatora uczenia maszynowego i wykorzystać do oznaczania innych instancji danych na podstawie tych wybranych cech. Dla kontrastu, trenowanie systemu uczenia maszynowego na danych niestrukturalnych jest zwykle trudniejsze, z powodów, które staną się jasne.

Czym są dane niestrukturalne?

Dane niestrukturalne to dane, które nie są zorganizowane zgodnie z predefiniowanym modelem lub strukturą danych. Dane niestrukturalne są często nazywane danymi jakościowymi, ponieważ nie można ich analizować ani przetwarzać w tradycyjny sposób przy użyciu standardowych metod stosowanych dla danych strukturalnych. Ponieważ dane niestrukturalne nie mają żadnych zdefiniowanych relacji między punktami danych, nie można ich organizować w relacyjnych bazach danych. W przeciwieństwie do tego, sposób przechowywania danych niestrukturalnych odbywa się zazwyczaj w bazie danych NoSQL lub bazie danych nierelacyjnej. Jeśli struktura bazy danych ma mniejsze znaczenie, do przechowywania danych zamiast bazy NoSQL można użyć jeziora danych, czyli dużego zbioru danych niestrukturalnych. Dane niestrukturalne są trudne do analizy, a nadawanie im sensu często wiąże się z badaniem poszczególnych fragmentów danych w celu dostrzeżenia potencjalnych cech, a następnie sprawdzeniem, czy te cechy występują w innych fragmentach danych w zbiorze. Zdecydowana większość danych ma formaty niestrukturalne, a szacuje się, że dane niestrukturalne stanowią około 80% wszystkich danych. Techniki eksploracji danych (data mining) mogą być wykorzystane do pomocy w strukturyzacji danych. W kontekście uczenia maszynowego, pewne techniki mogą pomóc uporządkować dane niestrukturalne i przekształcić je w dane strukturalne. Popularnym narzędziem do przekształcania danych niestrukturalnych w strukturalne jest system zwany autoenkoderem.