Zorganizowane vs Niezorganizowane Dane

Niezorganizowane dane to dane, które nie są zorganizowane w określony sposób lub nie posiadają określonego modelu danych. Z drugiej strony, zorganizowane dane to dane, które mają wyraźne, określone relacje między punktami danych, z predefiniowanym modelem, który je zawiera. To krótka odpowiedź na różnicę między zorganizowanymi a niezorganizowanymi danymi, ale przyjrzyjmy się bliżej różnicom między tymi dwoma typami danych.

Co to są Zorganizowane Dane?

Jeśli chodzi o naukę komputerową, struktury danych odnoszą się do określonych sposobów przechowywania i organizowania danych. Różne struktury danych posiadają różne relacje między punktami danych, ale dane również mogą być niezorganizowane. Co oznacza powiedzenie, że dane są zorganizowane? Aby uczynić tę definicję bardziej klarowną, przyjrzyjmy się niektórym z różnych sposobów strukturyzacji danych.

Zorganizowane dane są często przechowywane w tabelach, takich jak pliki Excel lub bazy danych SQL. W tych przypadkach wiersze i kolumny danych zawierają różne zmienne lub cechy, i często jest możliwe ustalenie relacji między punktami danych, sprawdzając, gdzie wiersze i kolumny danych się przecinają. Zorganizowane dane mogą być łatwo dopasowane do relacyjnej bazy danych, a przykłady różnych cech w zorganizowanym zestawie danych mogą obejmować elementy takie jak nazwy, adresy, daty, statystyki pogody, numery kart kredytowych itp. Chociaż zorganizowane dane są najczęściej danymi tekstowymi, jest możliwe przechowywanie rzeczy takich jak obrazy i dźwięk jako zorganizowane dane.

Typowymi źródłami zorganizowanych danych są rzeczy takie jak dane zebrane z czujników, dzienniki sieciowe, dane sieciowe i dane handlowe lub e-commerce. Zorganizowane dane mogą być również generowane przez ludzi wypełniających arkusze kalkulacyjne lub bazy danych danymi zebranymi z komputerów i innych urządzeń. Na przykład, dane zebrane za pomocą formularzy online są często natychmiast wprowadzane do struktury danych.

Zorganizowane dane mają długą historię przechowywania w relacyjnych bazach danych i SQL. Te metody przechowywania są popularne ze względu na łatwość odczytywania i zapisu w tych formatach, z większością platform i języków, które mogą interpretować te formaty danych.

W kontekście uczenia maszynowego, zorganizowane dane są łatwiejsze do trenowania systemu uczenia maszynowego, ponieważ wzorce w danych są bardziej jawne. Określone cechy mogą być wprowadzone do klasyfikatora uczenia maszynowego i użyte do oznaczania innych przypadków danych na podstawie tych wybranych cech. W przeciwieństwie, trenowanie systemu uczenia maszynowego na niezorganizowanych danych tendencję ma być trudniejsze, z powodów, które staną się jasne.

Co to są Niezorganizowane Dane?

Niezorganizowane dane to dane, które nie są zorganizowane zgodnie z predefiniowanym modelem danych lub strukturą. Niezorganizowane dane są często nazywane danymi jakościowymi, ponieważ nie mogą być analizowane ani przetwarzane w tradycyjnych sposób przy użyciu standardowych metod stosowanych dla zorganizowanych danych.

Ponieważ niezorganizowane dane nie mają określonych relacji między punktami danych, nie mogą być zorganizowane w relacyjnych bazach danych. W przeciwieństwie, sposób przechowywania niezorganizowanych danych jest zwykle z bazą danych NoSQL, lub nie-relacyjną bazą danych. Jeśli struktura bazy danych jest mało istotna, “jezioro danych” lub duży zbiór niezorganizowanych danych, może być użyty do przechowywania danych zamiast bazy danych NoSQL.

Niezorganizowane dane są trudne do analizy, a zrozumienie niezorganizowanych danych często wymaga badania poszczególnych elementów danych, aby wykryć potencjalne cechy, a następnie sprawdzenia, czy te cechy występują w innych elementach danych w puli.

Ogromna większość danych jest w niezorganizowanych formatach, z szacunkami, że niezorganizowane dane stanowią około 80% wszystkich danych. Techniki wydobywania danych mogą być użyte, aby pomóc w strukturyzacji danych.

Jeśli chodzi o uczenie maszynowe, pewne techniki mogą pomóc w uporządkowaniu niezorganizowanych danych i przekształceniu ich w zorganizowane dane. Popularnym narzędziem do przekształcania niezorganizowanych danych w zorganizowane dane jest system zwany autoencoderem.