Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Понимание структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
Когда мы говорим о данных или аналитике, часто обсуждаются термины структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные. Это три формы данных, которые теперь стали актуальными для всех типов бизнес-приложений. Структурированные данные существуют уже некоторое время, и традиционные системы и отчеты по-прежнему полагаются на эту форму данных.
Тем не менее, за последние несколько лет произошел быстрый рост генерации полуструктурированных и неструктурированных источников данных из-за роста больших данных. В результате все больше и больше компаний теперь стремятся вывести свою бизнес-аналитику и аналитику на новый уровень, включая все три формы данных.
- Структурированные данные против полуструктурированных данных против неструктурированных данных
- Различия между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными
В этом сообщении блога будут рассмотрены различия между структурированными и неструктурированными данными, а также то, как современные инструменты позволяют нам анализировать и обрабатывать эти разные форматы данных.
Структурированные данные против полуструктурированных данных против неструктурированных данных
Давайте перейдем к основам:
Структурированные и полуструктурированные данные против неструктурированных данных (Источник: Data Wiki)
Что такое структурированные данные?
Структурированные данные — это информация, которая была отформатирована и преобразована в четко определенную модель данных. Необработанные данные отображаются в заранее заданные поля, которые затем можно легко извлечь и прочитать с помощью SQL. Реляционные базы данных SQL, состоящие из таблиц со строками и столбцами, являются прекрасным примером структурированных данных.
Реляционная модель этого формата данных использует память, поскольку минимизирует избыточность данных. Однако это также означает, что структурированные данные более взаимозависимы и менее гибки. Теперь давайте рассмотрим больше примеров структурированных данных.
Примеры структурированных данных
Этот тип данных генерируются как людьми, так и машинами. Существует множество примеров структурированных данных с машин, таких как данные POS, такие как количество, штрих-коды и статистика веб-журнала. Точно так же любой, кто работает с данными, один раз в жизни использовал электронные таблицы, что является классическим случаем структурированных данных, создаваемых людьми. Благодаря организации структурированных данных их легче анализировать, чем полуструктурированные и неструктурированные данные.
Что такое полуструктурированные данные?
Вы не всегда можете обнаружить, что ваши наборы данных являются структурированными или неструктурированными. Полуструктурированные данные или частично структурированные данные — это еще одна категория между структурированными и неструктурированными данными. Полуструктурированные данные — это тип данных, который имеет некоторые последовательные и определенные характеристики.
Он не ограничивается жесткой структурой, необходимой для реляционных баз данных. Компании используют организационные свойства, такие как метаданные или семантические теги, с полуструктурированными данными, чтобы сделать их более управляемыми. Однако в нем все еще присутствуют некоторые вариативность и противоречивость.
Примеры полуструктурированных данных
Примером данных в полуструктурированном формате являются файлы с разделителями. Он содержит элементы, которые могут разбивать данные на отдельные иерархии. Точно так же в цифровых фотографиях изображение само по себе не имеет заранее определенной структуры, но имеет определенные структурные атрибуты, делающие его полуструктурированным. Ф
или, например, если вы сделаете фотографию со смартфона, она будет иметь некоторые структурированные атрибуты, такие как геотег, идентификатор устройства и отметка даты и времени. После сохранения вы можете присвоить изображениям теги, например «домашнее животное» или «собака», чтобы обеспечить структуру.
В некоторых случаях неструктурированные данные классифицируются как полуструктурированные, поскольку они имеют один или несколько классифицирующих атрибутов.
Что такое неструктурированные данные?
Неструктурированные данные определяются как данные, представленные в абсолютно необработанной форме. Эти данные сложно обрабатывать из-за их сложной организации и форматирования.
Неструктурированные данные включают публикации в социальных сетях, чаты, спутниковые снимки, данные датчиков Интернета вещей, электронные письма и презентации. Управление неструктурированными данными использует эти данные, чтобы организовать их логическим, заранее определенным образом в хранилище данных. Инструменты обработки естественного языка (NLP) помогают понять неструктурированные данные, существующие в письменном формате.
Напротив, структурированные данные — это данные, которые соответствуют предопределенным моделям данных и легко анализируются. Примеры структурированных данных могут включать имена клиентов в алфавитном порядке и правильно организованные номера кредитных карт. Поняв определение неструктурированных данных, давайте рассмотрим несколько примеров.
Примеры неструктурированных данных
Неструктурированные данные могут представлять собой все, что не имеет определенного формата. Это может быть абзац из книги с соответствующей информацией или веб-страница. Примером неструктурированных данных также могут быть файлы журналов, которые нелегко разделить. Комментарии и публикации в социальных сетях также неструктурированы.
Вот пример неструктурированных данных из файла журнала.
38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203
Ср, 23 сен 2020 05:21:01 GMT+0500
Неструктурированные данные являются качественными, а не количественными, поэтому они по большей части носят категориальный и характеристический характер. Например, данные из социальных сетей или веб-сайтов могут помочь предсказать будущие тенденции покупок или определить эффективность маркетинговой кампании. Еще один пример анализа неструктурированных данных — обнаружение закономерностей в мошеннических электронных письмах и чатах, что может быть полезно предприятиям при мониторинге соблюдения политик. Вот почему компании извлекают и хранят неструктурированные данные в хранилищах данных (также называемых озерами данных) для анализа.
Различия между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными
Давайте поймем разницу между структурированными, неструктурированными и полуструктурированными данными, используя аналогию с интервью. Мы можем сделать это, рассмотрев некоторые примеры структурированных и неструктурированных данных в реальном мире. Предположим, что существуют три типа собеседований: неструктурированные, полуструктурированные и структурированные.
В интервью неструктурированного формата задаваемые вопросы полностью выбирают интервьюера. Он может решить, какие вопросы он хочет задать, и порядок, в котором он будет их задавать. Популярные примеры неструктурированных вопросов включают «Расскажите мне о себе» и «Опишите свою идеальную роль».
Другой тип — структурированное интервью. В этом случае интервьюер будет строго следовать сценарию, созданному отделом кадров, и будет использовать один и тот же сценарий для всех претендентов. Аналогично, структурированные и неструктурированные данные имеют организованный формат с менее гибкой схемой.
Третий тип — полуструктурированные данные. В полуструктурированном интервью интервьюер сочетает элементы как неструктурированного, так и структурированного интервью. Оно будет включать количественные элементы и элементы последовательности, аналогичные структурированному интервью.
Однако в то же время, как и полуструктурированные данные, структурированные интервью будут обладать гибкостью настройки вопросов в зависимости от ситуации. Еще раз повторим: основное различие между неструктурированными и полуструктурированными данными заключается в том, что неструктурированные данные не соответствуют заранее определенному формату, в то время как полуструктурированные данные неструктурированы лишь частично.
Следующие пункты подчеркивают различия между структурированными данными, неструктурированными данными и полуструктурированными данными:
- Организация: Структурированные данные хорошо организованы. Поэтому он имеет высочайший уровень организации. Полуструктурированные данные частично организованы; следовательно, уровень организации ниже, чем у структурированных данных, но выше, чем у неструктурированных данных. Наконец, последняя категория вообще не организована.
- Гибкость и масштабируемость: Структурированные данные зависят от реляционной базы данных или схемы, поэтому менее гибки и сложны в масштабировании, тогда как полуструктурированные данные более гибки и проще масштабируются, чем структурированные данные. Однако неструктурированные данные не имеют схемы, которая делает их наиболее гибкими и масштабируемыми из двух других.
- Управление версиями: Поскольку структурированные данные основаны на реляционной базе данных, управление версиями осуществляется по кортежам, строкам и таблицам. С другой стороны, в полуструктурированных данных возможны кортежи или графы, поскольку поддерживается только частичная база данных. Наконец, в неструктурированных данных управление версиями, скорее всего, осуществляется как целостные данные, поскольку база данных не поддерживает их.
- Управление транзакциями: В структурированных данных возможен параллелизм данных, поэтому он обычно предпочтителен для многозадачного процесса. В полуструктурированных данных транзакция адаптируется из СУБД, но параллелизм данных по-прежнему недоступен. Наконец, в структурированных данных нет ни управления транзакциями, ни параллелизма данных.
Исторически сложилось так, что предприятия были сосредоточены только на извлечении и анализе информации из структурированных данных. Однако с ростом полуструктурированных и неструктурированных данных предприятиям теперь необходимо искать решение, которое поможет им анализировать все три типа данных.
Упростите управление неструктурированными данными с помощью Astera
Инструменты обработки данных корпоративного уровня, такие как Astera Centerprise, может помочь с этим. Centerprise поставляется со встроенной поддержкой структурированных, полуструктурированных и неструктурированных форматов данных. Этот инструмент позволяет быстро собирать данные, содержащиеся в разрозненной системе, проверять их качество, преобразовывать их в соответствии с требованиями бизнеса и экспортировать их на уровень анализа данных.
В результате вы можете преобразовать входные данные из вашей базы данных, документов, электронных писем, PDF-файлов и различных других форматов в последовательный поток выходной информации, которую менеджеры могут использовать для принятия ключевых бизнес-решений.
инструмент для извлечения
Подводя итог, предприятиям важно понимать разницу между структурированными, неструктурированными и полуструктурированными данными. Им необходимо анализировать все три формы данных, чтобы оставаться впереди конкурентов и максимально эффективно использовать свою информацию.
Astera ReportMiner — это комплексный инструмент извлечения данных, который помогает извлекать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Он также преобразует неструктурированные данные в структурированный формат с помощью простого в использовании интерфейса.
Хотите узнать больше о том, как это работает и какую пользу может принести вашему бизнесу? Попробуйте в течение 14 дней, бесплатно или Контакты за индивидуальную консультацию.
