Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri

Yapılandırılmamış veriler önceden tanımlanmış bir şekilde düzenlenmemiş veya belirli bir veri modelinden yoksun verilerdir. Bu sırada, yapılandırılmış veri veri noktaları arasında açık, tanımlanabilir ilişkilere sahip olan ve onu içeren önceden tanımlanmış bir modele sahip olan verilerdir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasındaki farkın kısa cevabı bu, ancak iki veri türü arasındaki farklara daha yakından bakalım.

Yapılandırılmış Veri nedir?

Bilgisayar bilimi söz konusu olduğunda, veri yapıları, verileri depolamanın ve düzenlemenin belirli yollarını ifade eder. Farklı veri yapıları, veri noktaları arasında farklı ilişkilere sahiptir, ancak veriler yapılandırılmamış da olabilir. Verilerin yapılandırılmış olduğunu söylemek ne anlama gelir? Bu tanımı daha net hale getirmek için, verileri yapılandırmanın çeşitli yollarından bazılarına göz atalım.

Yapılandırılmış veriler genellikle Excel dosyaları gibi tablolarda tutulur veya SQL veritabanları. Bu durumlarda, verilerin satırları ve sütunları farklı değişkenler veya özellikler içerir ve genellikle veri satırları ve sütunlarının kesiştiği yerleri kontrol ederek veri noktaları arasındaki ilişkiyi ayırt etmek mümkündür. Yapılandırılmış veriler, ilişkisel bir veritabanına kolayca sığdırılabilir ve yapılandırılmış bir veri kümesindeki farklı özelliklere örnek olarak adlar, adresler, tarihler, hava durumu istatistikleri, kredi kartı numaraları vb. görüntü ve ses gibi şeyleri de yapılandırılmış veri olarak depolamak mümkündür.

Yaygın yapılandırılmış veri kaynakları, sensörlerden toplanan veriler, web günlükleri, ağ verileri ve perakende veya e-ticaret verileri gibi şeyleri içerir. Yapılandırılmış veriler, bilgisayarlardan ve diğer cihazlardan toplanan verilerle elektronik tabloları veya veritabanlarını dolduran kişiler tarafından da üretilebilir. Örneğin, çevrimiçi formlar aracılığıyla toplanan veriler genellikle anında bir veri yapısına beslenir.

Yapılandırılmış veriler uzun bir depolanma geçmişine sahiptir. ilişkisel veritabanları ve SQL. Bu depolama yöntemleri, bu biçimlerde okuma ve yazma kolaylığı nedeniyle popülerdir ve çoğu platform ve dil bu veri biçimlerini yorumlayabilir.

Makine öğrenimi bağlamında, veriler içindeki modeller daha belirgin olduğundan, yapılandırılmış veriler üzerinde makine öğrenimi sistemini eğitmek daha kolaydır. Belirli özellikler bir makine öğrenimi sınıflandırıcısına beslenebilir ve seçilen özelliklere göre diğer veri örneklerini etiketlemek için kullanılabilir. Buna karşılık, bir makine öğrenimi sisteminin yapılandırılmamış veriler üzerinde eğitilmesi, daha sonra açıklığa kavuşturulacak nedenlerden dolayı daha zor olma eğilimindedir.

Yapılandırılmamış Veri nedir?

Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış bir veri modeline veya yapısına göre düzenlenmemiş verilerdir. Yapılandırılmamış veriler genellikle nitel veriler olarak adlandırılır çünkü yapılandırılmış veriler için kullanılan normal yöntemler kullanılarak geleneksel yöntemlerle analiz edilemez veya işlenemez.

Yapılandırılmamış veriler, veri noktaları arasında tanımlanmış herhangi bir ilişkiye sahip olmadığından, ilişkisel veritabanlarında düzenlenemez. Buna karşılık, yapılandırılmamış verilerin depolanma şekli tipik olarak bir NoSQL veritabanıveya ilişkisel olmayan bir veritabanı. Veritabanının yapısı çok önemli değilse, verileri depolamak için bir NoSQL veritabanı yerine bir veri gölü veya büyük bir yapılandırılmamış veri havuzu kullanılabilir.

Yapılandırılmamış verilerin analiz edilmesi zordur ve yapılandırılmamış verileri anlamlandırmak, genellikle potansiyel özellikleri ayırt etmek için ayrı ayrı veri parçalarını incelemeyi ve ardından bu özelliklerin havuzdaki diğer veri parçalarında bulunup bulunmadığına bakmayı içerir.

Verilerin büyük çoğunluğu yapılandırılmamış biçimlerdedir ve yapılandırılmamış verilerin tüm verilerin yaklaşık %80'ini oluşturduğu tahmin edilmektedir. Veri madenciliği teknikleri, verilerin yapılandırılmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.

Makine öğrenimi açısından, belirli teknikler yapılandırılmamış verileri düzenlemeye ve bunları yapılandırılmış verilere dönüştürmeye yardımcı olabilir. Yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürmek için popüler bir araç, otomatik kodlayıcı adı verilen bir sistemdir.