Структуровані дані проти неструктурованих даних

Неструктуровані дані – це дані, які не організовані у попередньо визначеному порядку або не мають певної моделі даних. Тоді як структуровані дані – це дані, які мають чіткі, визначені відносини між точками даних, з попередньо визначеною моделлю, що містить їх. Це коротка відповідь на різницю між структурованими та неструктурованими даними, але давайте розглянемо ближче різницю між цими двома типами даних.

Що таке структуровані дані?

Коли мова йде про комп’ютерні науки, дані структури означають конкретні способи зберігання та організації даних. Різні структури даних мають різні відносини між точками даних, але дані також можуть бути неструктурованими. Що означає те, що дані структуровані? Щоб зробити це визначення яснішим, давайте розглянемо деякі з різних способів структурування даних.

Структуровані дані часто зберігаються у таблицях, таких як файли Excel або SQL-бази даних. У цих випадках рядки та стовпці даних містять різні змінні або функції, і часто можна визначити відносини між точками даних, перевіривши, де перетинаються рядки та стовпці даних. Структуровані дані легко можна помістити у відносну базу даних, і прикладами різних функцій у наборі структурованих даних можуть бути такі речі, як імена, адреси, дати, погодні дані, номери кредитних карт тощо. Хоча структуровані дані найчастіше являють собою текстові дані, можна зберігати речі, такі як зображення та аудіо, як структуровані дані.

Поширені джерела структурованих даних включають речі, такі як дані, зібрані з датчиків, веб-логи, мережеві дані та роздрібні або електронні дані. Структуровані дані також можуть генеруватися людьми, які заповнюють таблиці або бази даних даними, зібраними з комп’ютерів та інших пристроїв. Наприклад, дані, зібрані через онлайн-форми, часто негайно подаються у структуру даних.

Структуровані дані мають довгу історію зберігання у релевантних базах даних та SQL. Ці методи зберігання популярні через легкість читання та запису у цих форматах, причому більшість платформ та мов можуть інтерпретувати ці формати даних.

У контексті машинного навчання структуровані дані легше тренувати систему машинного навчання, оскільки закономірності у даних більш явні. певні функції можна подати до класифікатора машинного навчання та використовувати для маркування інших екземплярів даних на основі цих вибраних функцій. Навпаки, тренування системи машинного навчання на неструктурованих даних часто є більш складним, з причин, які стануть ясними.

Що таке неструктуровані дані?

Неструктуровані дані – це дані, які не організовані згідно з попередньо визначеною моделлю даних або структурою. Неструктуровані дані часто називають якісними даними, оскільки їх не можна аналізувати або обробляти традиційними методами, які використовуються для структурованих даних.

Оскільки неструктуровані дані не мають жодних визначених відносин між точками даних, їх не можна організувати у відносні бази даних. Навпаки, спосіб зберігання неструктурованих даних зазвичай полягає у використанні бази даних NoSQL або нереляційної бази даних. Якщо структура бази даних мало важлива, дані можна зберігати у великому пулі неструктурованих даних, а не у базі даних NoSQL.

Неструктуровані дані важко аналізувати, і пошук сенсу у неструктурованих даних часто включає аналіз окремих частин даних для визначення потенційних функцій, а потім перевірку того, чи ці функції зустрічаються в інших частинах даних у пул.

Більшість даних знаходиться у неструктурованих форматах, з оцінками, що неструктуровані дані становлять близько 80% усіх даних. Техніки видобування даних можна використовувати для структурування даних.

У контексті машинного навчання певні методи можуть допомогти впорядкувати неструктуровані дані та перетворити їх на структуровані дані. Популярним інструментом для перетворення неструктурованих даних на структуровані дані є система, звана автокодувальником.