Структурированные и неструктурированные данные: в чем разница

Мы живем в эпоху, когда данные перегружены: все, от региональных баз данных до вашей последней истории в Instagram, каждая порция информации стала источником жизненной силы для многих предприятий. Однако не все данные одинаковы, и каждый формат данных в целом подразделяется на два разных типа: структурированные и неструктурированные данные.

В этой статье я расскажу вам о структурированных и неструктурированных данных, изучу различия между этими двумя типами информации и проверю их примеры для принятия решений на основе данных.

Давайте займемся этим!

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные — это тип больших данных, которые хорошо организованы и легко интерпретируются алгоритмами машинного обучения. Вся информация организована в строках и столбцах, как в электронных таблицах. Эти типы данных управляются языком запросов Sequel (SQL). Структурированные данные часто включают количественные данные; такие как возраст, контактные данные, адрес и т. д.

Плюсы и минусы структурированных данных

Примеры структурированных данных

Поскольку структурированные данные носят количественный характер, приложениям для работы с большими данными очень легко собирать и сортировать эти типы данных. Некоторые примеры структурированных данных:

• Базы данных SQL
• Файлы Excel
• SEO-теги
• Данные точек продаж (POS) и многое другое.

Лучшее программное обеспечение для анализа структурированных данных

• MySQL
• ОЛАП
• Разработчик Oracle SQL
• ПЛ SQL

Читайте также: 7 лучших бесплатных программ SQL для Windows и Mac

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные относятся к категории качественных данных, и их нельзя напрямую проанализировать с помощью обычного программного обеспечения или методов обработки данных. Этот тип данных доступен в различных формах, таких как электронные письма, публикации в социальных сетях, изображения, видео, аудиофайлы и документы.

Плюсы и минусы неструктурированных данных

Примеры неструктурированных данных

Некоторые примеры неструктурированных данных:

• Социальные медиа
• Деловые документы
• Электронная почта
• Веб-страница
• Отзывы клиентов и многое другое

Лучшее программное обеспечение для анализа неструктурированных данных

• МонгоБД
• Хадуп
• Динамо ДБ
• Веб-сервисы Amazon

Разница между структурированными и неструктурированными данными

Теперь, когда вы поняли, что такое структурированные и неструктурированные данные, давайте поговорим об их различиях. Я также предоставил диаграмму структурированных и неструктурированных данных.

Структурированные и неструктурированные данные: организация и формат

• Структурированные данные. Структурированные данные высокоорганизованы и имеют табличную структуру, которая обычно встречается в реляционных базах данных.
• Неструктурированные данные: в нем отсутствует предопределенная модель данных и конкретная организационная структура. Неструктурированные данные могут включать текстовые документы, изображения, видео, аудиофайлы и многое другое.

Структурированные данные против неструктурированных данных: источники

• Структурированные данные. Структурированные данные обычно получают из онлайн-форм, журналов веб-сервера, сетевых журналов, систем OLTP, датчиков GPS и т. д.
• Неструктурированные данные. К этим источникам данных относятся файлы текстовых редакторов, сообщения электронной почты, файлы PDF, изображения и т. д.

Структурированные и неструктурированные данные: требования к хранению

• Структурированные данные. Как мы знаем, структурированные данные хранятся в табличных формах, таких как база данных SQL или листы Excel, и требуют лишь небольшого объема памяти. Более того, эти данные можно легко хранить в хранилищах данных, а также они хорошо масштабируются.
• Неструктурированные данные. С другой стороны, неструктурированные данные хранятся в виде баз данных NoSQL или медиафайлов и требуют больше места. Этот тип данных обычно хранится в озерах данных, что затрудняет масштабирование.

Структурированные данные против неструктурированных данных: методы анализа

• Структурированные данные. Методы анализа, используемые для структурированных данных, — это кластеризация, классификация и регрессия данных.
• Неструктурированные данные. Для анализа неструктурированных данных используются методы интеллектуального анализа и укладки данных.

Неструктурированные и структурированные данные: с точки зрения гибкости

• Структурированные данные: они менее гибкие, поскольку схема и типы данных предопределены. Таким образом, любые изменения в структуре могут занять много времени.
• Неструктурированные данные. Эти типы данных очень гибкие, поскольку не имеют предопределенных схем. Вы можете легко добавлять новые типы данных без необходимости изменять базовую структуру. Это делает его пригодным для обработки развивающихся типов данных.

Примеры структурированных и неструктурированных данных

• Структурированные данные. Некоторыми примерами структурированных данных являются базы данных сотрудников, транзакции, финансовые отчеты, информация о кредитных и дебетовых картах и ​​т. д.
• Неструктурированные данные. Несколькими примерами неструктурированных данных являются публикации в социальных сетях, аудио- или видеозаписи, изображения и т. д.

Теперь давайте посмотрим на сравнительную таблицу структурированных и неструктурированных данных. Здесь мы измерим разницу между обоими типами данных на основе характеристик.

Что такое полуструктурированные данные?

Помимо структурированных данных и неструктурированных данных, существует еще один тип данных, называемый полуструктурированными данными. Этот тип данных не является полностью структурированным или неструктурированным и включает в себя характеристики структурированных данных, а также содержит неструктурированную информацию, не соответствующую какому-либо определенному формату или схеме. Полуструктурированные данные включают унаследованную информацию, такую ​​как местоположение, время, адрес электронной почты или отметку идентификатора устройства.

Как добавить структурированные данные на ваш сайт?

Чтобы добавить структурированные данные на свой сайт, выполните следующие действия:

• Выберите свою страницу и выберите структурированные данные.
• Откройте Помощник по разметке структурированных данных Google, чтобы добавить его на свой веб-сайт.
• Проверьте свои структурированные данные и готово.

Ключевые выводы

Поскольку мы собираемся завершить нашу тему о разнице между структурированными и неструктурированными данными, вот несколько моментов, которые следует учитывать:

Часто задаваемые вопросы