Структурированные и неструктурированные данные

Неструктурированные данные данные, которые не организованы заранее определенным образом или не имеют определенной модели данных. Тем временем, структурированные данные это данные, которые имеют четкие, определяемые связи между точками данных и содержат их в заранее определенной модели. Это краткий ответ на разницу между структурированными и неструктурированными данными, но давайте более подробно рассмотрим различия между этими двумя типами данных.

Что такое структурированные данные?

Когда дело доходит до информатики, структуры данных относятся к конкретным способам хранения и организации данных. Различные структуры данных имеют разные отношения между точками данных, но данные также могут быть неструктурированными. Что значит сказать, что данные структурированы? Чтобы сделать это определение более ясным, давайте рассмотрим некоторые из различных способов структурирования данных.

Структурированные данные часто хранятся в таблицах, таких как файлы Excel или Базы данных SQL. В этих случаях строки и столбцы данных содержат разные переменные или функции, и часто можно определить взаимосвязь между точками данных, проверив, где пересекаются строки данных и столбцы. Структурированные данные могут быть легко помещены в реляционную базу данных, а примеры различных функций в структурированном наборе данных могут включать такие элементы, как имена, адреса, даты, статистику погоды, номера кредитных карт и т. д. Хотя структурированные данные чаще всего представляют собой текстовые данные, они можно хранить такие вещи, как изображения и аудио, в виде структурированных данных.

Общие источники структурированных данных включают в себя такие вещи, как данные, собранные с датчиков, веб-журналы, сетевые данные, а также данные розничной торговли или электронной коммерции. Структурированные данные также могут создаваться людьми, заполняющими электронные таблицы или базы данных данными, собранными с компьютеров и других устройств. Например, данные, собранные с помощью онлайн-форм, часто сразу же вводятся в структуру данных.

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

В контексте машинного обучения структурированные данные легче обучать системе машинного обучения, поскольку закономерности в данных более явны. Определенные функции можно передать в классификатор машинного обучения и использовать для маркировки других экземпляров данных на основе этих выбранных функций. Напротив, обучение системы машинного обучения на неструктурированных данных, как правило, сложнее по причинам, которые станут ясны.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные — это данные, которые не организованы в соответствии с предопределенной моделью или структурой данных. Неструктурированные данные часто называют качественными данными, поскольку их нельзя анализировать или обрабатывать традиционными способами с использованием обычных методов, используемых для структурированных данных.

Поскольку неструктурированные данные не имеют определенных отношений между точками данных, их нельзя организовать в реляционных базах данных. Напротив, способ хранения неструктурированных данных обычно база данных NoSQLили нереляционная база данных. Если структура базы данных не имеет большого значения, для хранения данных вместо базы данных NoSQL можно использовать озеро данных или большой пул неструктурированных данных.

Неструктурированные данные трудно анализировать, и понимание неструктурированных данных часто включает в себя изучение отдельных фрагментов данных, чтобы выявить потенциальные функции, а затем посмотреть, встречаются ли эти функции в других фрагментах данных в пуле.

Подавляющее большинство данных находится в неструктурированных форматах, по оценкам, неструктурированные данные составляют около 80% всех данных. Для структурирования данных можно использовать методы интеллектуального анализа данных.

С точки зрения машинного обучения, определенные методы могут помочь упорядочить неструктурированные данные и превратить их в структурированные данные. Популярным инструментом для преобразования неструктурированных данных в структурированные является система, называемая автоэнкодером.