Date Structurate contra Date Nestructurate

Datele nestructurate sunt date care nu sunt organizate într-o manieră predefinită sau lipsesc un model de date specific. Între timp, datele structurate sunt date care au relații clare și definibile între punctele de date, cu un model predefinit care le conține. Aceasta este răspunsul scurt la diferența dintre datele structurate și nestructurate, dar să aruncăm o privire mai atentă asupra diferențelor dintre cele două tipuri de date.

Ce sunt datele structurate?

Când vine vorba de știința calculatoarelor, structurile de date se referă la moduri specifice de stocare și organizare a datelor. Diferite structuri de date posedă relații diferite între punctele de date, dar datele pot fi și nestructurate. Ce înseamnă să spunem că datele sunt structurate? Pentru a face această definiție mai clară, să aruncăm o privire la unele dintre modurile diverse de structurare a datelor.

Datele structurate sunt adesea stocate în tabele, cum ar fi fișierele Excel sau bazele de date SQL. În aceste cazuri, rândurile și coloanele datelor conțin variabile sau caracteristici diferite, și adesea este posibil să discernem relația dintre punctele de date verificând unde se intersectează rândurile și coloanele datelor. Datele structurate pot fi ușor integrate într-o bază de date relațională, și exemple de caracteristici diferite într-un set de date structurate pot include articole precum nume, adrese, date, statistici meteo, numere de card de credit etc. Deși datele structurate sunt cel mai adesea date text, este posibil să stocăm lucruri precum imagini și audio ca date structurate de asemenea.

Sursele comune de date structurate includ lucruri precum date colectate de la senzori, jurnale web, date de rețea și date de retail sau e-commerce. Datele structurate pot fi generate de oameni care completează foi de calcul sau baze de date cu date colectate de la calculatoare și dispozitive. De exemplu, datele colectate prin formulare online sunt adesea introduse imediat într-o structură de date.

Datele structurate au o istorie lungă de a fi stocate în baze de date relaționale și SQL. Aceste metode de stocare sunt populare datorită ușurinței de citire și scriere în aceste formate, cu majoritatea platformelor și limbajelor putând interpreta aceste formate de date.

Într-un context de învățare automată, datele structurate sunt mai ușor de utilizat pentru antrenarea unui sistem de învățare automată, deoarece modelele din date sunt mai explicite. Anumite caracteristici pot fi introduse într-un clasificator de învățare automată și utilizate pentru a eticheta alte instanțe de date pe baza acelor caracteristici selectate. În contrast, antrenarea unui sistem de învățare automată pe date nestructurate tinde să fie mai dificilă, din motive care vor deveni clare.

Ce sunt datele nestructurate?

Datele nestructurate sunt date care nu sunt organizate conform unui model de date predefinit sau structură. Datele nestructurate sunt adesea numite date calitative, deoarece nu pot fi analizate sau procesate în moduri tradiționale utilizând metodele obișnuite pentru datele structurate.

Deoarece datele nestructurate nu au relații definite între punctele de date, nu pot fi organizate în baze de date relaționale. În contrast, modul în care datele nestructurate sunt stocate este de obicei cu o bază de date NoSQL, sau o bază de date nereleațională. Dacă structura bazei de date este de mică importanță, un lac de date, sau un pool mare de date nestructurate, poate fi utilizat pentru a stoca datele în loc de o bază de date NoSQL.

Datele nestructurate sunt dificil de analizat, și pentru a da sens datelor nestructurate adesea implică examinarea individuală a pieselor de date pentru a discerne caracteristici potențiale și apoi pentru a vedea dacă acele caracteristici apar în alte piese de date din pool.

Cea mai mare parte a datelor se află în formate nestructurate, cu estimări că datele nestructurate reprezintă aproximativ 80% din toate datele. Tehnicile de minerit de date pot fi utilizate pentru a ajuta la structurarea datelor.

În ceea ce privește învățarea automată, anumite tehnici pot ajuta la ordonarea datelor nestructurate și la transformarea lor în date structurate. Un instrument popular pentru transformarea datelor nestructurate în date structurate este un sistem numit autoencoder.