Care sunt tipurile de date mari: caracteristici și definiții

Rezumat: Big data cuprind patru tipuri denumite date structurate, nestructurate, semi-structurate și cvasi-structurate. Să aflăm mai jos despre fiecare tip de date mari în detaliu!

Majoritatea organizațiilor se bazează pe seturile de date pentru a obține informații și pentru a afla despre clienții, industria și compania lor. Cu toate acestea, atunci când datele cresc în dimensiune, devine dificil să se manipuleze și să proceseze datele.

Aceste seturi de date sunt numite seturi de date mari, care au o varietate de date mai mare și sunt de natură enormă. Big Data poate veni sub mai multe forme, cum ar fi structurate, nestructurate, semi-structurate și cvasi-structurate.

Să aflăm mai multe despre diferitele tipuri de seturi de date mari în articolul de mai jos.

Care sunt tipurile populare de Big Data?

Big Data sunt clasificate în aceste patru tipuri principale, după cum sunt enumerate mai jos:

1. Date structurate

Datele structurate sunt un tip de date care au un format standardizat care poate fi ușor accesat de software și de oameni. Este, în general, sub formă de tabel, cu diferite rânduri și coloane care evidențiază atributele datelor.

Datele structurate cuprind date cantitative precum vârsta, numărul de contact, numerele cărților de credit și așa mai departe. Deoarece este de natură cantitativă, software-ul îl poate procesa cu ușurință pentru a obține informații valoroase.

Pentru a procesa datele de structură, nu trebuie să puneți datele la valorile relevante. Mai mult, datele de structură nu trebuie convertite și interpretate în profunzime pentru a obține informații valoroase.

Unde să utilizați tipul de date structurate?

• Gestionarea datelor clienților
• Mentinerea detaliilor facturilor
• Stocarea bazelor de date de produse
• Înregistrarea listei de contacte

Avantajele și dezavantajele datelor structurate

2. Date nestructurate: XML, JSON, YAML

Datele nestructurate sunt un tip de date care nu se limitează la un anumit model de date și o structură identificabilă care poate fi citită de un program de calculator. Acest tip de date nu este organizat într-o manieră definită corespunzător și nu are nicio secvență sau format de prelucrare a datelor.

În comparație cu datele structurate, acest tip de date nu pot fi stocate sub formă de rânduri și coloane. Un exemplu comun de date nestructurate este o bază de date eterogenă care conține o combinație de imagini, videoclipuri, fișiere text etc.

Unde să utilizați tipul de date nestructurate?

• Gestionarea datelor audio și video
• Gestionarea răspunsurilor deschise la sondaj
• Gestionarea postărilor pe rețelele sociale
• Gestionarea documentelor de afaceri

Avantajele și dezavantajele datelor nestructurate

3. Date semi-structurate

Datele semi-structurate sunt un tip de date care nu sunt structurate corect, dar în același timp nu sunt complet nestructurate. Aceste date nu se lipesc de schema rigidă și modelul de date. Mai mult, ar putea conține și componente care nu pot fi clasificate sau clasificate cu ușurință.

Datele semi-structurate sunt caracterizate de metadate și etichete care oferă informații suplimentare despre toate elementele de date. De exemplu, un fișier XML poate conține etichete care indică structura documentului și include etichete suplimentare care oferă metadate despre conținut, cum ar fi data sau cuvintele cheie.

Unde să utilizați tipul de date semi-structurate?

• Analizarea paginilor web prin HTML
• Utilizarea datelor e-mailurilor pentru a obține informații despre clienți
• Clasificarea și analizarea videoclipurilor și imaginilor

Avantaje și dezavantaje ale tipului de date semi-structurate

4. Date cvasi-structurate

Datele cvasistructurate sunt un tip de date textuale care vin cu formate de date neregulate. Acest tip de date pot fi formatate cu diferite instrumente de analiză a datelor. Include date cum ar fi datele din fluxul de clic pe web.

Unde să utilizați tipul de date cvasistructurate?

• Poate fi folosit pentru analiza datelor paginilor web

Avantaje și dezavantaje ale tipului de date cvasi-structurate

Care sunt subtipurile de date?

Există mai multe subtipuri de date care nu sunt considerate date mari, dar sunt importante pentru analiză. Originea unor astfel de date poate fi din rețelele sociale, din înregistrarea operațională, declanșată de evenimente sau geospațială. De asemenea, poate proveni din sisteme open-source, date transmise prin API și dispozitive pierdute sau furate.

Caracteristicile Big Data

Există cinci V-uri care definesc caracteristicile datelor mari. Aceste caracteristici sunt enumerate mai jos:

• Volumul: Prima caracteristică a datelor mari este volumul. Big Data reprezintă volumul vast de date colectate din mai multe surse. Sursele pot include proceduri de afaceri, platforme de social media, mașini, interacțiuni umane etc.
• Veracitatea: Veracitatea poate fi definită ca calitatea și acuratețea datelor date. Datele extrase pot avea unele elemente lipsă sau nu pot oferi informații valoroase. Prin urmare, această caracteristică este utilă pentru a identifica calitatea datelor și pentru a obține informații.
• Varietate: Varietatea poate fi definită ca diversitatea diferitelor tipuri de date. Datele pot fi obținute din mai multe surse de date care pot varia ca valoare. Datele colectate pot fi structurate, nestructurate sau semistructurate. Varietatea datelor poate fi sub formă de PDF-uri, e-mailuri, fotografii, audio etc.
• Valoare: aceasta poate fi definită ca valoarea pe care o pot oferi big data. Atragerea de valoare din datele adunate este importantă pentru a obține informații valoroase din acestea. Organizațiile pot folosi aceleași instrumente de analiză a datelor mari prin care au colectat date pentru a le analiza.
• Viteza: viteza se referă la viteza cu care datele sunt generate și mutate. Este un element important pentru companiile care doresc ca datele lor să circule rapid, astfel încât să fie disponibile la momentul potrivit pentru a obține informații. Datele pot circula din diverse surse, cum ar fi mașini, smartphone-uri, rețele etc. Odată adunate datele, acestea pot fi analizate rapid.

Sectoare care folosesc Big Data zilnic

Big Data pot fi utilizate în mai multe industrii, inclusiv în domeniul sănătății, agriculturii, educației, finanțelor și așa mai departe. Să aflăm mai jos despre aplicarea datelor mari în următoarele sectoare:

• Educație: În sectorul educațional, profesorii pot analiza performanța elevilor și ratele de abandon școlar pentru optimizarea curriculum-ului. Mai mult, poate ajuta și la identificarea zonelor de îmbunătățire prin analiza performanței unui elev.
• Comerțul electronic: sectorul comerțului electronic poate utiliza analiza de date mari pentru a înțelege care proceduri ale companiei dumneavoastră funcționează bine sau care dintre ele necesită îmbunătățiri. Mai mult, puteți identifica și tipul de conținut care generează implicarea și care canale generează cel mai mare trafic.
• Asistența medicală: în asistența medicală, datele mari pot fi folosite pentru a obține informații din cercetarea biomedicală și pentru a oferi pacienților recomandări de medicină personalizate după ce le-au analizat datele. Mai mult, prin monitorizarea stării unui pacient în timp real, acesta poate trimite alerte personalului medical.
• Guvernul: Guvernul poate utiliza big data pentru a analiza datele cetățenilor în vrac pe mai mulți parametri. De exemplu, se analizează datele mari ale recensământului pentru a afla numărul de tineri din țară sau populația șomerilor. Constatările îi pot ajuta să dezvolte scheme și planuri care să vizeze setul potrivit de cetățeni.

Lectură sugerată: Top instrumente de Business Intelligence (BI).

Concluzie

Big Data a făcut mai ușor pentru companii să proceseze seturi de date în vrac. Atunci când datele sunt sortate, organizate și analizate în bloc, acestea pot ajuta companiile să obțină informații valoroase. Din ce în ce mai multe industrii se bazează pe analiza datelor mari pentru a procesa date complexe și a valorifica inferența pentru avantajul lor competitiv.

Întrebări frecvente legate de tipurile de date mari