/
Не верифицирован

Структурированные и неструктурированные данные – в чем разница?

745

Что такое структурированные данные? 

Структурированные данные — это данные, которые организованы в заранее определенный формат с возможностью поиска, такой как документ Word или таблица данных Excel, после помещения в какой-либо репозиторий. Благодаря своей доступности для поиска структурированные данные можно сортировать, извлекать, ими можно манипулировать и экстраполировать для своих целей. 

Структурированные и неструктурированные данные – в чем разница?

Кроме того, структурированные данные можно извлечь. Это означает, что вы можете легко получить доступ к данным, чтобы найти то, что вам нужно, например, конкретное измерение или сумму. Они могут быть в дискретной или непрерывной форме (например, точные числа или измерения на шкале). Это также может быть положительное или отрицательное целое число, форма данных не имеет отношения к структуре данных. 

Например, вы хотите измерить отношение пользователей к вашему бизнесу. Чтобы это определить, вы проводите опросы и собираете ответы по числовой шкале от 1 до 5. Ответы заранее определены (от 1 до 5), и все они могут поместиться в электронную таблицу. 

Кроме того, данные в электронной таблице можно проанализировать, чтобы получить такую ​​информацию, как среднее значение. Это пример структурированных данных. Их можно легко наблюдать и манипулировать ими, вы можете использовать их для математических расчетов. 

Некоторые другие примеры структурированных данных включают в себя: 

  • Измерения размера или веса 
  • Результаты опроса 
  • Ответы на вопросы да или нет 
Структурированные и неструктурированные данные – в чем разница?

Что такое неструктурированные данные? 

Неструктурированные данные не имеют четкой организации или формы и не могут быть легко обработаны с использованием традиционных методов. Они не имеют определенной структуры и могут быть представлены в виде текста, изображений, видео, аудиофайлов и так далее. Они часто содержат большие объемы информации и требуют специальных инструментов для их обработки и анализа. 

Неструктурированные данные никоим образом не являются ошибочными; это внутренне непротиворечиво. Их могут использовать предприятия, но использование может быть затруднено из-за неструктурированного формата. Поскольку эти данные не помещаются в базу данных, позволяющую легко их сортировать, это создает проблемы при манипулировании данными. 

Вот несколько примеров неструктурированных данных:

  1. Текстовые документы: Неформатированные текстовые файлы, такие как документы Word, PDF, электронные письма, блоги и т. д., являются примерами неструктурированных данных. Они могут содержать информацию о любой теме и не имеют определенной структуры данных. 
  2. Изображения и видео: Фотографии, видеозаписи, сканированные изображения и другие мультимедийные файлы представляют собой неструктурированные данные. Они содержат визуальную информацию, которую сложно интерпретировать без специализированных алгоритмов обработки изображений и видео. 
  3. Аудиофайлы: Звуковые записи, аудиокниги, подкасты и другие аудиофайлы являются примерами неструктурированных данных. Они содержат звуковую информацию, которая не имеет четкой структуры данных и требует специальных методов анализа, таких как распознавание речи. 
  4. Социальные медиа: Данные из социальных медиа, такие как посты и комментарии в Telegram, изображения в VK и т. д., являются примерами неструктурированных данных. Они содержат текст, изображения, видео и другую информацию, созданную пользователями, и часто имеют различные форматы и стили. 

Неструктурированные данные представляют вызов для обработки и анализа из-за их разнообразия и объема. Однако они также содержат ценную информацию, которая может быть использована для принятия решений и получения новых знаний. 

Структурированные и неструктурированные данные – в чем разница?

Структурированные и неструктурированные данные - сходства и различия 

Структурированные и неструктурированные данные имеют несколько общих черт. Оба позволяют вам делать наблюдения, делать потенциальные выводы и лучше понимать определенную проблему. 

Сходства: 

  1. Используются в информационных системах: И структурированные, и неструктурированные данные играют важную роль в информационных системах и аналитике данных. 
  2. Могут содержать ценную информацию: Оба типа данных могут содержать полезную информацию для анализа и принятия решений. 
  3. Требуют обработки и анализа: Как структурированные, так и неструктурированные данные требуют обработки и анализа для извлечения ценной информации. 

Однако их различия намного перевешивают общие черты:

  • Структурированные данные: Имеют четко определенную структуру, обычно организованную в таблицы или базы данных с определенными полями и типами данных для каждого поля. 
  • Неструктурированные данные: Не имеют определенной структуры и могут быть представлены в виде текста, изображений, аудио, видео и других форматов, где информация не организована в определенные категории или поля. 
  • Структурированные данные: Могут быть легко обработаны с использованием стандартных методов и инструментов для работы с базами данных и таблицами. 
  • Неструктурированные данные: Требуют специализированных методов и инструментов для обработки, таких как алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка. 
  • Структурированные данные: Обычно содержат числовые и категориальные данные, такие как имена, даты, адреса и т.д. 
  • Неструктурированные данные: Могут содержать текст, изображения, аудио и видеофайлы, а также другие форматы, которые не поддаются структурированию в традиционных базах данных. 
  • Структурированные данные: Чаще всего используются в финансах, бизнесе, медицине и других областях, где данные должны быть организованы и обработаны в определенном формате. 
  • Неструктурированные данные: Широко используются в областях, где информация может быть разнообразной и нестандартной, таких как социальные медиа, анализ изображений и видео, а также обработка естественного языка. 
Структурированные и неструктурированные данные – в чем разница?

Допустим, вы пытаетесь понять поведение потребителей в помещении вашего магазина. Вы используете записи с камер наблюдения (которые представляют собой неструктурированные данные), чтобы увидеть, что делают покупатели после входа в ваш магазин. Вы часами смотрите видео, чтобы получить нужную информацию. 

Однако вы также можете использовать структурированные данные для той же цели. Вы можете наблюдать, сколько времени проводит каждый покупатель в вашем магазине. Затем вы можете поместить это наблюдение в базу данных, чтобы отсортировать и усреднить собранные данные. Кроме того, вы можете сопоставить данные с другими факторами, такими как время суток, событие (например, сезон отпусков) или наличие у вас скидочных предложений. 

Из примера понятно, что решить один и тот же вопрос гораздо проще, используя структурированные данные, чем неструктурированные. Структурированные данные могут использоваться для продвинутых компьютерных алгоритмов. В приведенном выше примере компьютерный алгоритм может помочь определить, какие переменные приводят к тому, что покупатели проводят больше времени в вашем магазине. 

Тем не менее, структурированные данные не столь гибки. Они не подходит для вопросов, требующих открытых проблем или наблюдений. В целом, структурированные и неструктурированные данные обладают уникальными характеристиками и предназначены для различных видов анализа и применения. 

Материалы по теме: