Что такое структурированные данные?

Структурированные данные — это информация, которая была отформатирована и преобразована в четко определенную модель данных. необработанные данные отображаются в предварительно разработанные 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.

Примеры структурированных данных

Этот тип данных генерируется как людьми, так и машинами. Существует множество примеров структурированных данных, создаваемых машинами, например, данные POS-терминалов, такие как количество, штрихкоды и статистика веб-блогов. Аналогично, любой, кто работает с данными, хотя бы раз в жизни пользовался электронными таблицами, что является классическим примером структурированных данных, создаваемых людьми. Благодаря своей организации структурированные данные легче анализировать, чем полуструктурированные и неструктурированные.

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, которая необходима для реляционные базы данных. Компании используют организационные свойства, такие как метаданные или теги семантики с полуструктурированными данными, чтобы сделать их более управляемыми. Однако они все еще содержат некоторую изменчивость и непоследовательность.

Примеры полуструктурированных данных

Примером данных в полуструктурированном формате являются файлы с разделителями. Они содержат элементы, которые позволяют разбить данные на отдельные иерархии. Аналогично, в цифровых фотографиях изображение не имеет предопределённой структуры, но обладает определёнными структурными атрибутами, делающими его полуструктурированным.

Например, если вы сделаете фотографию со смартфона, она будет иметь структурированные атрибуты, такие как геотег, идентификатор устройства и отметка даты и времени. После сохранения вы можете назначать изображениям теги, например, «питомец» 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 существуют в своем исходном, необработанном формате без предопределенной организации. По словам ГартнераЭто составляет 80–90 % всех новых корпоративных данных и растет в три раза быстрее, чем объем структурированных данных.

Эти данные сложно обрабатывать с помощью традиционных инструментов, но они содержат ценную контекстную информацию, которую структурированные данные уловить не могут: настроения клиентов, визуальные закономерности, нюансы разговора и возникающие тенденции.

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 следуют предопределённым моделям и легко анализируются. Примерами структурированных данных могут служить имена клиентов, расположенные в алфавитном порядке, и правильно организованные номера кредитных карт.

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 в основном носят категориальный и характеристический характер.

Почему это важно для бизнеса

Неструктурированные данные открывают информацию, которую невозможно получить в структурированных форматах. Анализ настроений в социальных сетях позволяет предсказать рыночные тенденции до того, как они проявятся в данных о продажах. Шаблоны заявок в службу поддержки позволяют выявить проблемы с продуктами до их эскалации. Записи звонков от клиентов фиксируют возражения, которые не учитываются в опросах.

Организации с озерами данных сообщают:

• 41% прироста конкурентного преимущества
• 37% снижение затрат
• На 35% улучшилось качество обслуживания клиентов
• На 33% лучше реагировать на возможности и угрозы

Соревнование? Более 95% компаний признают, что управлять неструктурированными данными сложно, и многие тратят более 30% своего ИТ-бюджета на хранение и управление.

Данные из социальных сетей и веб-сайтов могут помочь предсказать будущие тенденции покупок или определить эффективность маркетинговой кампании. Другой пример анализа неструктурированных данных — выявление закономерностей в мошеннических электронных письмах и чатах, что может быть полезно компаниям для контроля соблюдения политик. Компании извлекают и хранят неструктурированные данные в хранилищах данных (также называемых озёрами данных) для анализа.

Разница между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными

Рассмотрим три типа собеседований при приеме на работу: 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.

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.