Каковы типы больших данных: характеристики и определение

Резюме: Большие данные состоят из четырех типов: структурированные, неструктурированные, полуструктурированные и квазиструктурированные данные. Давайте подробно узнаем о каждом типе больших данных ниже!

Большинство организаций полагаются на наборы данных, чтобы получить представление и узнать о своих клиентах, отрасли и компании. Однако когда данные увеличиваются в размере, их становится сложнее обрабатывать.

Эти наборы данных называются большими наборами данных, которые имеют большее разнообразие данных и огромны по своей природе. Большие данные могут иметь несколько форм, таких как структурированные, неструктурированные, полуструктурированные и квазиструктурированные.

Давайте узнаем больше о различных типах наборов больших данных в статье ниже.

Каковы популярные типы больших данных?

Большие данные подразделяются на четыре основных типа, перечисленных ниже:

1. Структурированные данные

Структурированные данные — это тип данных, которые имеют стандартизированный формат, к которому легко получить доступ как для программного обеспечения, так и для людей. Обычно он имеет табличную форму с различными строками и столбцами, в которых выделены атрибуты данных.

Структурированные данные включают количественные данные, такие как возраст, контактный номер, номера кредитных карт и т. д. Поскольку он носит количественный характер, программное обеспечение может легко обработать его, чтобы получить ценную информацию.

Для обработки данных структуры не нужно помещать данные в соответствующие метрики. Более того, данные о структуре не требуют глубокого преобразования и интерпретации для получения ценной информации.

Где использовать структурированный тип данных?

• Управление данными клиентов
• Ведение деталей счетов-фактур
• Хранение баз данных продуктов
• Запись списка контактов

Плюсы и минусы структурированных данных

2. Неструктурированные данные: XML, JSON, YAML.

Неструктурированные данные — это тип данных, которые не ограничиваются конкретной моделью данных и идентифицируемой структурой, которую можно прочитать компьютерной программой. Этот тип данных не организован должным образом и не имеет какой-либо последовательности или формата для обработки данных.

По сравнению со структурированными данными этот тип данных не может храниться в виде строк и столбцов. Типичным примером неструктурированных данных является гетерогенная база данных, содержащая комбинацию изображений, видео, текстовых файлов и т. д.

Где использовать неструктурированный тип данных?

• Управление аудио и видео данными
• Обработка ответов на открытые опросы
• Обработка постов в социальных сетях
• Ведение деловых документов

Плюсы и минусы неструктурированных данных

3. Полуструктурированные данные

Полуструктурированные данные — это тип данных, которые не структурированы должным образом, но в то же время не являются полностью неструктурированными. Эти данные не привязаны к жесткой схеме и модели данных. Более того, он также может содержать компоненты, которые нелегко классифицировать или классифицировать.

Полуструктурированные данные характеризуются метаданными и тегами, которые предоставляют дополнительную информацию обо всех элементах данных. Например, файл XML может содержать теги, указывающие структуру документа, а также дополнительные теги, которые предоставляют метаданные о содержимом, такие как дата или ключевые слова.

Где использовать полуструктурированный тип данных?

• Анализ веб-страниц с помощью HTML
• Использование данных электронной почты для получения информации о клиентах
• Категоризация и анализ видео и изображений

Плюсы и минусы полуструктурированного типа данных

4. Квазиструктурированные данные

Квазиструктурированные данные — это тип текстовых данных, которые имеют нестабильный формат данных. Этот тип данных можно форматировать с помощью различных инструментов анализа данных. Он включает в себя такие данные, как данные о посещениях в Интернете.

Где использовать квазиструктурированный тип данных?

• Его можно использовать для анализа данных веб-страниц.

Плюсы и минусы квазиструктурированного типа данных

Каковы подтипы данных?

Существует несколько подтипов данных, которые не считаются большими данными, но важны для анализа. Источником таких данных могут быть социальные сети, оперативные журналы, события или геопространственные данные. Они также могут поступать из систем с открытым исходным кодом, данных, передаваемых через API, а также из потерянных или украденных устройств.

Характеристики больших данных

Есть пять V , которые определяют характеристики больших данных. Эти характеристики перечислены ниже:

• Объем. Первой характеристикой больших данных является объем. Большие данные — это огромные «объемные» данные, собранные из нескольких источников. Источниками могут быть бизнес-процедуры, платформы социальных сетей, машины, взаимодействие между людьми и т. д.
• Достоверность: Достоверность можно определить как качество и точность предоставленных данных. Извлеченные данные могут содержать некоторые недостающие элементы или не могут дать ценную информацию. Следовательно, эта характеристика полезна для определения качества данных и получения ценной информации.
• Разнообразие. Разнообразие можно определить как разнообразие различных типов данных. Данные можно получить из нескольких источников данных, которые могут различаться по ценности. Собранные данные могут быть структурированными, неструктурированными или полуструктурированными. Разнообразие данных может быть в виде PDF-файлов, электронных писем, фотографий, аудио и т. д.
• Ценность: ее можно определить как ценность, которую могут предоставить большие данные. Извлечение пользы из собранных данных важно для получения ценной информации. Организации могут использовать те же инструменты анализа больших данных, с помощью которых они собирали данные для их анализа.
• Скорость: Скорость относится к скорости, с которой данные генерируются и перемещаются. Это важный элемент для компаний, которые хотят, чтобы их данные передавались быстро, чтобы они были доступны в нужное время для получения ценной информации. Данные могут поступать из различных источников, таких как машины, смартфоны, сети и т. д. Как только данные собраны, их можно быстро проанализировать.

Секторы, ежедневно использующие большие данные

Большие данные могут использоваться во многих отраслях, включая здравоохранение, сельское хозяйство, образование, финансы и так далее. Давайте подробно узнаем о применении больших данных в следующих секторах:

• Образование: В секторе образования учителя могут анализировать успеваемость учащихся и процент отсева для оптимизации учебной программы. Более того, это также может помочь определить области улучшения путем анализа успеваемости учащегося.
• Электронная коммерция. Сектор электронной коммерции может использовать анализ больших данных, чтобы понять, какие процедуры вашей компании работают хорошо или какие из них нуждаются в улучшении. Кроме того, вы также можете определить тип контента, который привлекает внимание, и какие каналы привлекают наибольший трафик.
• Здравоохранение. В здравоохранении большие данные можно использовать для получения информации о биомедицинских исследованиях и предоставления пациентам персонализированных медицинских рекомендаций после анализа их данных. Более того, отслеживая состояние пациента в режиме реального времени, они могут отправлять оповещения медицинскому персоналу.
• Правительство: Правительство может использовать большие данные для массового анализа данных граждан по множеству параметров. Например, большие данные переписи анализируются, чтобы выяснить количество молодежи в стране или численность безработных. Результаты могут помочь им разработать схемы и планы, ориентированные на нужную группу граждан.

Рекомендуем прочитать: Лучшие инструменты бизнес-аналитики (BI)

Заключение

Большие данные упростили предприятиям обработку больших объемов данных. Когда данные сортируются, систематизируются и анализируются в больших объемах, это может помочь компаниям получить ценную информацию. Все больше и больше отраслей полагаются на анализ больших данных для обработки сложных данных и использования полученных выводов для получения конкурентных преимуществ.

Часто задаваемые вопросы, связанные с типами больших данных