Структуровані та неструктуровані дані

Неструктуровані дані це дані, які не організовані заздалегідь визначеним чином або не мають певної моделі даних. Тим часом, структуровані дані це дані, які мають чіткі, визначені зв’язки між точками даних із попередньо визначеною моделлю, що їх містить. Це коротка відповідь щодо різниці між структурованими та неструктурованими даними, але давайте ближче розглянемо відмінності між двома типами даних.

Що таке структуровані дані?

Коли йдеться про інформатику, структури даних стосуються конкретних способів зберігання та організації даних. Різні структури даних мають різні зв’язки між точками даних, але дані також можуть бути неструктурованими. Що означає сказати, що дані структуровані? Щоб зробити це визначення більш зрозумілим, давайте розглянемо деякі з різних способів структурування даних.

Структуровані дані часто зберігаються в таких таблицях, як файли Excel або Бази даних SQL. У цих випадках рядки та стовпці даних містять різні змінні або функції, і часто можна визначити зв’язок між точками даних, перевіривши, де перетинаються рядки та стовпці даних. Структуровані дані можна легко вмістити в реляційну базу даних, а приклади різних функцій у структурованому наборі даних можуть включати такі елементи, як імена, адреси, дати, статистика погоди, номери кредитних карток тощо. Хоча структуровані дані найчастіше є текстовими даними, це можна також зберігати такі речі, як зображення та аудіо, як структуровані дані.

Загальні джерела структурованих даних включають такі речі, як дані, зібрані з датчиків, веб-журналів, мережеві дані та дані роздрібної торгівлі чи електронної комерції. Структуровані дані також можуть бути створені людьми, які заповнюють електронні таблиці або бази даних даними, зібраними з комп’ютерів та інших пристроїв. Наприклад, дані, зібрані через онлайн-форми, часто відразу вводяться в структуру даних.

Структуровані дані мають довгу історію зберігання реляційні бази даних і SQL. Ці методи зберігання популярні через легкість читання та запису в цих форматах, оскільки більшість платформ і мов можуть інтерпретувати ці формати даних.

У контексті машинного навчання структуровані дані легше навчати системі машинного навчання, оскільки шаблони в даних більш чіткі. Певні функції можна вводити в класифікатор машинного навчання та використовувати для позначення інших екземплярів даних на основі цих вибраних функцій. Навпаки, навчання системи машинного навчання на неструктурованих даних, як правило, складніше з причин, які стануть зрозумілими.

Що таке неструктуровані дані?

Неструктуровані дані – це дані, які не організовані відповідно до попередньо визначеної моделі даних або структури. Неструктуровані дані часто називають якісними даними, оскільки їх неможливо проаналізувати або обробити традиційними способами за допомогою стандартних методів, які використовуються для структурованих даних.

Оскільки неструктуровані дані не мають визначених зв’язків між точками даних, їх не можна організувати в реляційних базах даних. Навпаки, неструктуровані дані зазвичай зберігаються базу даних NoSQLабо нереляційну базу даних. Якщо структура бази даних не має особливого значення, для зберігання даних замість бази даних NoSQL можна використовувати озеро даних або великий пул неструктурованих даних.

Неструктуровані дані важко проаналізувати, і для визначення сенсу неструктурованих даних часто потрібно перевірити окремі фрагменти даних, щоб розпізнати потенційні особливості, а потім перевірити, чи присутні ці особливості в інших фрагментах даних у пулі.

Переважна більшість даних міститься в неструктурованих форматах, за оцінками, неструктуровані дані складають близько 80% усіх даних. Для структурування даних можна використовувати методи інтелектуального аналізу даних.

З точки зору машинного навчання, певні методи можуть допомогти впорядкувати неструктуровані дані та перетворити їх на структуровані. Популярним інструментом для перетворення неструктурованих даних у структуровані є система під назвою автокодер.