Структурированные и неструктурированные данные

Неструктурированные данные – это данные, которые не организованы в предварительно определённом порядке или не имеют конкретной модели данных. Тем временем, структурированные данные – это данные, которые имеют чёткие, определяемые отношения между точками данных, с предварительно определённой моделью, содержащей их. Это краткий ответ на вопрос о различии между структурированными и неструктурированными данными, но давайте рассмотрим более подробно различия между двумя типами данных.

Что такое структурированные данные?

Когда речь идёт о компьютерных науках, структуры данных относятся к конкретным способам хранения и организации данных. Разные структуры данных обладают разными отношениями между точками данных, но данные также могут быть неструктурированными. Что значит сказать, что данные структурированы? Чтобы сделать это определение яснее, давайте рассмотрим некоторые из различных способов структуризации данных.

Структурированные данные часто хранятся в таблицах, таких как файлы Excel или SQL-базы данных. В этих случаях строки и столбцы данных содержат разные переменные или особенности, и часто возможно определить отношение между точками данных, проверив, где пересекаются строки и столбцы данных. Структурированные данные легко можно вписать в реляционную базу данных, и примеры различных особенностей в наборе структурированных данных могут включать такие вещи, как имена, адреса, даты, погодные статистики, номера кредитных карт и т. д. Хотя структурированные данные чаще всего представляют собой текстовые данные, возможно хранить такие вещи, как изображения и аудио, как структурированные данные.

Общие источники структурированных данных включают такие вещи, как данные, собранные с помощью датчиков, веб-журналы, сетевые данные и розничные или электронные коммерческие данные. Структурированные данные также могут быть сгенерированы людьми, заполняющими таблицы или базы данных данными, собранными с помощью компьютеров и других устройств. Например, данные, собранные через онлайн-формы, часто сразу же вводятся в структуру данных.

Структурированные данные имеют долгую историю хранения в реляционных базах данных и SQL. Эти методы хранения популярны из-за лёгкости чтения и записи в этих форматах, и большинство платформ и языков могут интерпретировать эти форматы данных.

В контексте машинного обучения структурированные данные проще для обучения системы машинного обучения, поскольку закономерности внутри данных более явны. Определённые особенности можно подать в классификатор машинного обучения и использовать для маркировки других экземпляров данных на основе этих выбранных особенностей. Напротив, обучение системы машинного обучения на неструктурированных данных обычно более сложное, по причинам, которые станут ясными.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные – это данные, которые не организованы в соответствии с предварительно определённой моделью данных или структурой. Неструктурированные данные часто называют качественными данными, поскольку их нельзя проанализировать или обработать традиционными методами, используемыми для структурированных данных.

Поскольку неструктурированные данные не имеют определённых отношений между точками данных, их нельзя организовать в реляционных базах данных. Напротив, способ хранения неструктурированных данных обычно включает базу данных NoSQL или нереляционную базу данных. Если структура базы данных не имеет значения, можно использовать хранилище данных или большой пул неструктурированных данных вместо базы данных NoSQL.

Неструктурированные данные сложно проанализировать, и чтобы понять неструктурированные данные, часто необходимо рассматривать отдельные фрагменты данных, чтобы определить потенциальные особенности, а затем смотреть, появляются ли эти особенности в других фрагментах данных в пуле.

Большинство данных представлено в неструктурированных форматах, и, по оценкам, неструктурированные данные составляют около 80% всех данных. Техники добычи данных можно использовать, чтобы помочь структурировать данные.

В контексте машинного обучения определённые методы могут помочь упорядочить неструктурированные данные и превратить их в структурированные данные. Популярным инструментом для превращения неструктурированных данных в структурированные данные является система, называемая автоэнкодером.