Date structurate vs date nestructurate

Date nestructurate sunt date care nu sunt organizate într-un mod predefinit sau nu au un model de date specific. Între timp, date structurate sunt date care au relații clare, definibile între punctele de date, cu un model predefinit care le conține. Acesta este răspunsul scurt cu privire la diferența dintre datele structurate și cele nestructurate, dar haideți să aruncăm o privire mai atentă la diferențele dintre cele două tipuri de date.

Ce sunt datele structurate?

Când vine vorba de informatică, structurile de date se referă la modalități specifice de stocare și organizare a datelor. Structurile de date diferite posedă relații diferite între punctele de date, dar datele pot fi, de asemenea, nestructurate. Ce înseamnă să spui că datele sunt structurate? Pentru a face această definiție mai clară, să aruncăm o privire la câteva dintre diferitele moduri de structurare a datelor.

Datele structurate sunt adesea păstrate în tabele, cum ar fi fișierele Excel sau baze de date SQL. În aceste cazuri, rândurile și coloanele de date dețin diferite variabile sau caracteristici și este adesea posibil să discerneți relația dintre punctele de date verificând pentru a vedea unde se intersectează rândurile și coloanele de date. Datele structurate pot fi încadrate cu ușurință într-o bază de date relațională, iar exemplele de diferite caracteristici dintr-un set de date structurat pot include elemente precum nume, adrese, date, statistici meteo, numere de card de credit etc. În timp ce datele structurate sunt cel mai adesea date text, acestea sunt este posibil să stocați lucruri precum imagini și sunet ca date structurate.

Sursele obișnuite de date structurate includ lucruri precum datele colectate de la senzori, jurnalele web, datele de rețea și datele de vânzare cu amănuntul sau de comerț electronic. Datele structurate pot fi generate și de persoanele care completează foi de calcul sau baze de date cu date colectate de pe computere și alte dispozitive. De exemplu, datele colectate prin formulare online sunt adesea introduse imediat într-o structură de date.

Datele structurate au o istorie lungă de stocare baze de date relaționale și SQL. Aceste metode de stocare sunt populare datorită ușurinței de citire și scriere în aceste formate, majoritatea platformelor și limbilor fiind capabile să interpreteze aceste formate de date.

Într-un context de învățare automată, datele structurate sunt mai ușor de antrenat pe un sistem de învățare automată, deoarece modelele din cadrul datelor 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 schimb, 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 sau structură de date predefinite. Datele nestructurate sunt adesea numite date calitative deoarece nu pot fi analizate sau procesate în moduri tradiționale folosind metodele obișnuite utilizate pentru datele structurate.

Deoarece datele nestructurate nu au relații definite între punctele de date, nu pot fi organizate în baze de date relaționale. În schimb, modul în care sunt stocate datele nestructurate este de obicei o bază de date NoSQL, sau o bază de date non-relațională. Dacă structura bazei de date este de mică preocupare, un lac de date sau un grup mare de date nestructurate poate fi folosit pentru a stoca datele în loc de o bază de date NoSQL.

Datele nestructurate sunt dificil de analizat, iar a da sens datelor nestructurate implică adesea examinarea unor fragmente individuale de date pentru a discerne caracteristicile potențiale și apoi căutarea pentru a vedea dacă aceste caracteristici apar în alte părți de date din grup.

Marea majoritate a datelor sunt în formate nestructurate, cu estimări că datele nestructurate cuprind aproximativ 80% din toate datele. Tehnicile de extragere a datelor pot fi folosite pentru a ajuta la structurarea datelor.

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