Структурирани наспрам неструктурираних података

Неструктурирани подаци је податак који није организован на унапред дефинисан начин или им недостаје одређени модел података. у међувремену, структурирани подаци је податак који има јасне, дефинисане односе између тачака података, са унапред дефинисаним моделом који их садржи. То је кратак одговор о разлици између структурираних и неструктурираних података, али хајде да ближе погледамо разлике између ова два типа података.

Шта су структурирани подаци?

Када је у питању рачунарство, структуре података се односе на специфичне начине складиштења и организовања података. Различите структуре података поседују различите односе између тачака података, али подаци такође могу бити неструктурирани. Шта значи рећи да су подаци структурирани? Да бисмо ову дефиницију учинили јаснијом, погледајмо неке од различитих начина структурирања података.

Структурирани подаци се често чувају у табелама као што су Екцел датотеке или СКЛ базе података. У овим случајевима, редови и колоне података садрже различите променљиве или карактеристике, и често је могуће уочити однос између тачака података провером где се укрштају редови и колоне података. Структурирани подаци се лако могу уклопити у релациону базу података, а примери различитих карактеристика у структурираном скупу података могу укључивати ставке као што су имена, адресе, датуми, временска статистика, бројеви кредитних картица, итд. Иако су структурирани подаци најчешће текстуални подаци, они су могуће је складиштити и ствари попут слика и звука као структурираних података.

Уобичајени извори структурираних података укључују ствари као што су подаци прикупљени од сензора, веб дневника, мрежних података и података о малопродаји или е-трговини. Структуриране податке такође могу генерисати људи који попуњавају табеле или базе података подацима прикупљеним са рачунара и других уређаја. На пример, подаци прикупљени путем онлајн образаца често се одмах уносе у структуру података.

Структурирани подаци имају дугу историју складиштења релацијске базе података и СКЛ. Ове методе складиштења су популарне због лакоће читања и писања у овим форматима, при чему већина платформи и језика може да тумачи ове формате података.

У контексту машинског учења, структуриране податке је лакше обучити на систему машинског учења, јер су обрасци унутар података експлицитнији. Одређене карактеристике се могу унети у класификатор машинског учења и користити за означавање других инстанци података на основу тих изабраних карактеристика. Насупрот томе, обучавање система машинског учења на неструктурираним подацима обично је теже, из разлога који ће постати јасни.

Шта су неструктурирани подаци?

Неструктурирани подаци су подаци који нису организовани према унапред дефинисаном моделу података или структури. Неструктурирани подаци се често називају квалитативним подацима јер се не могу анализирати или обрадити на традиционалне начине коришћењем редовних метода које се користе за структуриране податке.

Пошто неструктурирани подаци немају дефинисане односе између тачака података, не могу се организовати у релационим базама података. Насупрот томе, начин на који се неструктурирани подаци чувају је типично са НоСКЛ базу података, или нерелационе базе података. Ако структура базе података није забрињавајућа, језеро података или велики скуп неструктурираних података може се користити за складиштење података уместо НоСКЛ базе података.

Неструктуриране податке је тешко анализирати, а давање смисла неструктурираним подацима често укључује испитивање појединачних делова података како би се уочиле потенцијалне карактеристике, а затим се тражи да ли се те карактеристике појављују у другим деловима података у оквиру скупа.

Велика већина података је у неструктурираним форматима, са проценама да неструктурирани подаци чине око 80% свих података. Технике рударења података могу се користити да помогну у структурирању података.

У смислу машинског учења, одређене технике могу помоћи у наручивању неструктурираних података и претварању их у структуриране податке. Популаран алат за претварање неструктурираних података у структуриране податке је систем који се назива аутокодер.