Strukturerad mot ostrukturerad data

Ostrukturerad data är data som inte är organiserad på ett fördefinierat sätt eller saknar en specifik datamodell. Samtidigt är strukturerad data data som har tydliga, definierbara relationer mellan datapunkterna, med en fördefinierad modell som innehåller den. Det är det korta svaret på skillnaden mellan strukturerad och ostrukturerad data, men låt oss ta en närmare titt på skillnaderna mellan de två datatyperna.

Vad är strukturerad data?

När det gäller datavetenskap avser datastrukturer specifika sätt att lagra och organisera data. Olika datastrukturer har olika relationer mellan datapunkter, men data kan också vara ostrukturerat. Vad betyder det att säga att data är strukturerat? För att göra denna definition tydligare, låt oss ta en titt på några av de olika sätten att strukturera data.

Strukturerad data lagras ofta i tabeller som Excel-filer eller SQL-databaser. I dessa fall representerar tabellens rader och kolumner olika variabler eller funktioner, och det är ofta möjligt att utläsa relationen mellan datapunkter genom att kontrollera var datarader och kolumner skär varandra. Strukturerad data kan enkelt infogas i en relationsdatabas, och exempel på olika funktioner i en strukturerad datamängd kan inkludera saker som namn, adresser, datum, väderstatistik, kreditkortsnummer etc. Medan strukturerad data oftast är textdata, är det möjligt att lagra saker som bilder och ljud som strukturerad data också.

Vanliga källor till strukturerad data inkluderar saker som data som samlas in från sensorer, webblogger, nätverksdata och detaljhandels- eller e-handelsdata. Strukturerad data kan också genereras av människor som fyller i kalkylblad eller databaser med data som samlats in från datorer och andra enheter. Till exempel är data som samlas in via onlineformulär ofta omedelbart inmatade i en datastruktur.

Strukturerad data har en lång historia av att lagras i relationsdatabaser och SQL. Dessa lagringsmetoder är populära på grund av läs- och skrivlättheten i dessa format, med de flesta plattformar och språk som kan tolka dessa dataformat.

I en maskinläringskontext är strukturerad data lättare att träna en maskinlärningssystem på, eftersom mönstren i data är mer uttryckliga. Vissa funktioner kan matas in i en maskinlärningsklassificerare och användas för att märka andra dataexempel baserat på dessa valda funktioner. I kontrast är det svårare att träna en maskinlärningssystem på ostrukturerad data, av skäl som kommer att bli tydliga.

Vad är ostrukturerad data?

Ostrukturerad data är data som inte är organiserad enligt en fördefinierad datamodell eller struktur. Ostrukturerad data kallas ofta kvalitativ data eftersom den inte kan analyseras eller bearbetas på traditionella sätt med de vanliga metoderna som används för strukturerad data.

Eftersom ostrukturerad data inte har några definierade relationer mellan datapunkter, kan den inte organiseras i relationsdatabaser. I kontrast lagras ostrukturerad data vanligtvis med en NoSQL-databas, eller en icke-relationsdatabas. Om databasens struktur är av liten betydelse, kan en datalag, eller en stor mängd ostrukturerad data, användas för att lagra data i stället för en NoSQL-databas.

Ostrukturerad data är svår att analysera, och att göra mening av ostrukturerad data innebär ofta att undersöka enskilda datapunkter för att utläsa potentiella funktioner och sedan se om dessa funktioner förekommer i andra datapunkter i mängden.

Den överväldigande majoriteten av data är i ostrukturerade format, med uppskattningar som tyder på att ostrukturerad data utgör cirka 80 % av all data. Datautvinningsmetoder kan användas för att hjälpa till att strukturera data.

I maskinlärningssammanhang kan vissa tekniker hjälpa till att ordna ostrukturerad data och omvandla den till strukturerad data. Ett populärt verktyg för att omvandla ostrukturerad data till strukturerad data är ett system som kallas en autoencoder.