Структурированные и неструктурированные данные – в чем разница?
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.
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
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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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 - 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:
- Используются в информационных системах: И структурированные, и неструктурированные данные играют важную роль в информационных системах и аналитике данных.
- Могут содержать ценную информацию: Оба типа данных могут содержать полезную информацию для анализа и принятия решений.
- 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.
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.
