Dữ liệu Cấu trúc so với Dữ liệu Không cấu trúc

Dữ liệu không cấu trúc là dữ liệu không được tổ chức theo một mô hình dữ liệu định trước hoặc thiếu một mô hình dữ liệu cụ thể. Trong khi đó, dữ liệu cấu trúc là dữ liệu có mối quan hệ rõ ràng, có thể định nghĩa giữa các điểm dữ liệu, với một mô hình định trước chứa nó. Đó là câu trả lời ngắn gọn về sự khác biệt giữa dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc, nhưng hãy cùng xem xét kỹ hơn về sự khác biệt giữa hai loại dữ liệu này.

Định nghĩa Dữ liệu Cấu trúc?

Khi nói đến khoa học máy tính, cấu trúc dữ liệu đề cập đến các cách cụ thể để lưu trữ và tổ chức dữ liệu. Các cấu trúc dữ liệu khác nhau có mối quan hệ khác nhau giữa các điểm dữ liệu, nhưng dữ liệu cũng có thể không cấu trúc. Vậy làm thế nào để nói rằng dữ liệu được cấu trúc? Để làm rõ định nghĩa này, hãy cùng xem xét một số cách khác nhau để cấu trúc dữ liệu.

Dữ liệu cấu trúc thường được lưu trữ trong các bảng như tệp Excel hoặc cơ sở dữ liệu SQL. Trong những trường hợp này, các hàng và cột của dữ liệu giữ các biến hoặc tính năng khác nhau, và thường có thể xác định mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu bằng cách kiểm tra xem dữ liệu hàng và cột giao nhau ở đâu. Dữ liệu cấu trúc có thể dễ dàng phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ, và các ví dụ về các tính năng khác nhau trong một tập dữ liệu cấu trúc có thể bao gồm các mục như tên, địa chỉ, ngày, thống kê thời tiết, số thẻ tín dụng, v.v. Mặc dù dữ liệu cấu trúc thường là dữ liệu văn bản, nhưng cũng có thể lưu trữ các thứ như hình ảnh và âm thanh dưới dạng dữ liệu cấu trúc.

Các nguồn dữ liệu cấu trúc phổ biến bao gồm các thứ như dữ liệu thu thập từ cảm biến, nhật ký web, dữ liệu mạng và dữ liệu bán lẻ hoặc thương mại điện tử. Dữ liệu cấu trúc cũng có thể được tạo ra bởi con người khi điền vào bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu với dữ liệu thu thập từ máy tính và các thiết bị khác. Ví dụ, dữ liệu thu thập thông qua biểu mẫu trực tuyến thường được đưa trực tiếp vào một cấu trúc dữ liệu.

Dữ liệu cấu trúc đã có một lịch sử lâu dài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL. Các phương pháp lưu trữ này phổ biến vì sự dễ dàng khi đọc và viết trong các định dạng này, với hầu hết các nền tảng và ngôn ngữ đều có thể giải thích các định dạng dữ liệu này.

Trong một ngữ cảnh học máy, dữ liệu cấu trúc dễ dàng hơn để đào tạo một hệ thống học máy, vì các mẫu trong dữ liệu rõ ràng hơn. Các tính năng nhất định có thể được đưa vào một phân loại học máy và sử dụng để gắn nhãn các实 thể dữ liệu khác dựa trên các tính năng đã chọn. Ngược lại, đào tạo một hệ thống học máy trên dữ liệu không cấu trúc thường khó khăn hơn, vì lý do sẽ trở nên rõ ràng.

Định nghĩa Dữ liệu Không cấu trúc?

Dữ liệu không cấu trúc là dữ liệu không được tổ chức theo một mô hình dữ liệu định trước hoặc cấu trúc. Dữ liệu không cấu trúc thường được gọi là dữ liệu định tính vì nó không thể được phân tích hoặc xử lý theo các phương pháp truyền thống sử dụng cho dữ liệu cấu trúc.

Vì dữ liệu không cấu trúc không có mối quan hệ định nghĩa giữa các điểm dữ liệu, nên nó không thể được tổ chức trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Ngược lại, cách dữ liệu không cấu trúc được lưu trữ thường là bằng cơ sở dữ liệu NoSQL, hoặc cơ sở dữ liệu không quan hệ. Nếu cấu trúc của cơ sở dữ liệu không quan trọng, một hồ dữ liệu, hoặc một nhóm lớn dữ liệu không cấu trúc, có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu thay vì cơ sở dữ liệu NoSQL.

Dữ liệu không cấu trúc khó phân tích, và việc hiểu dữ liệu không cấu trúc thường liên quan đến việc kiểm tra từng phần dữ liệu để xác định các tính năng tiềm năng và sau đó xem xét xem các tính năng đó có xuất hiện trong các phần dữ liệu khác trong nhóm hay không.

Phần lớn dữ liệu nằm trong các định dạng không cấu trúc, với ước tính rằng dữ liệu không cấu trúc chiếm khoảng 80% tất cả dữ liệu. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để giúp cấu trúc dữ liệu.

Về mặt học máy, một số kỹ thuật có thể giúp sắp xếp dữ liệu không cấu trúc và chuyển nó thành dữ liệu cấu trúc. Một công cụ phổ biến để chuyển đổi dữ liệu không cấu trúc thành dữ liệu cấu trúc là một hệ thống gọi là tự mã hóa.