Štruktúrované verzus neštruktúrované dáta

Neštruktúrované dáta sú údaje, ktoré nie sú usporiadané vopred definovaným spôsobom alebo im chýba špecifický dátový model. medzitým štruktúrované údaje sú dáta, ktoré majú jasné, definovateľné vzťahy medzi dátovými bodmi, pričom ich obsahuje vopred definovaný model. To je krátka odpoveď na rozdiel medzi štruktúrovanými a neštruktúrovanými údajmi, no pozrime sa bližšie na rozdiely medzi týmito dvoma typmi údajov.

Čo sú to štruktúrované dáta?

Pokiaľ ide o informatiku, dátové štruktúry odkazujú na špecifické spôsoby ukladania a organizácie údajov. Rôzne dátové štruktúry majú rôzne vzťahy medzi dátovými bodmi, ale dáta môžu byť aj neštruktúrované. Čo znamená povedať, že údaje sú štruktúrované? Aby bola táto definícia jasnejšia, pozrime sa na niektoré z rôznych spôsobov štruktúrovania údajov.

Štruktúrované údaje sa často uchovávajú v tabuľkách, ako sú napríklad súbory Excel alebo SQL databázy. V týchto prípadoch riadky a stĺpce údajov obsahujú rôzne premenné alebo funkcie a často je možné rozlíšiť vzťah medzi údajovými bodmi tak, že sa skontroluje, kde sa pretínajú riadky a stĺpce údajov. Štruktúrované údaje sa dajú ľahko vložiť do relačnej databázy a príklady rôznych funkcií v štruktúrovanej množine údajov môžu zahŕňať položky ako mená, adresy, dátumy, štatistiky počasia, čísla kreditných kariet atď. možné ukladať veci ako obrázky a zvuk ako štruktúrované dáta.

Bežné zdroje štruktúrovaných údajov zahŕňajú veci, ako sú údaje zozbierané zo senzorov, webové denníky, sieťové údaje a údaje o maloobchode alebo elektronickom obchode. Štruktúrované údaje môžu byť generované aj tým, že ľudia vypĺňajú tabuľky alebo databázy údajmi zozbieranými z počítačov a iných zariadení. Napríklad údaje zhromaždené prostredníctvom online formulárov sa často okamžite vkladajú do dátovej štruktúry.

Štruktúrované údaje majú dlhú históriu uchovávania relačných databáz a SQL. Tieto spôsoby ukladania sú obľúbené z dôvodu ľahkého čítania a zápisu v týchto formátoch, pričom väčšina platforiem a jazykov dokáže tieto formáty údajov interpretovať.

V kontexte strojového učenia je na štruktúrovaných údajoch jednoduchšie trénovať systém strojového učenia, pretože vzory v údajoch sú explicitnejšie. Určité funkcie možno vložiť do klasifikátora strojového učenia a použiť na označenie iných inštancií údajov na základe týchto vybraných funkcií. Naproti tomu trénovanie systému strojového učenia na neštruktúrovaných údajoch býva zložitejšie z dôvodov, ktoré budú zrejmé.

Čo sú to neštruktúrované dáta?

Neštruktúrované údaje sú údaje, ktoré nie sú usporiadané podľa vopred definovaného dátového modelu alebo štruktúry. Neštruktúrované údaje sa často nazývajú kvalitatívne údaje, pretože ich nemožno analyzovať alebo spracovať tradičnými spôsobmi pomocou bežných metód používaných pre štruktúrované údaje.

Pretože neštruktúrované údaje nemajú žiadne definované vzťahy medzi údajovými bodmi, nemožno ich organizovať v relačných databázach. Naproti tomu spôsob, akým sa neštruktúrované údaje ukladajú, je zvyčajne s databázu NoSQLalebo nerelačnej databázy. Ak štruktúra databázy nie je veľmi dôležitá, namiesto databázy NoSQL možno na uloženie údajov použiť dátové jazero alebo veľký fond neštruktúrovaných údajov.

Neštruktúrované údaje sa ťažko analyzujú a pochopenie neštruktúrovaných údajov často zahŕňa skúmanie jednotlivých častí údajov, aby sa rozlíšili potenciálne funkcie, a potom hľadanie, či sa tieto funkcie vyskytujú v iných častiach údajov v rámci fondu.

Prevažná väčšina údajov je v neštruktúrovaných formátoch, pričom sa odhaduje, že neštruktúrované údaje tvoria približne 80 % všetkých údajov. Techniky dolovania údajov možno použiť na pomoc pri štruktúrovaní údajov.

Pokiaľ ide o strojové učenie, určité techniky môžu pomôcť usporiadať neštruktúrované údaje a zmeniť ich na štruktúrované údaje. Populárnym nástrojom na premenu neštruktúrovaných údajov na štruktúrované údaje je systém nazývaný autoenkóder.