Dane strukturalne i nieustrukturyzowane: jaka jest różnica

Żyjemy w czasach, w których dane są przeciążone – wszystko, od regionalnych baz danych po Twoją ostatnią historię na Instagramie, każda informacja stała się siłą napędową wielu firm. Jednak nie wszystkie dane są sobie równe, a każdy format danych jest ogólnie podzielony na dwa różne typy: dane strukturalne i nieustrukturyzowane.

W tym artykule omówię dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, zbadam różnice między tymi dwoma typami informacji i sprawdzę ich przykłady pod kątem podejmowania decyzji w oparciu o dane.

Weźmy się za to!

Co to są dane strukturalne?

Dane strukturalne to rodzaj dużych zbiorów danych, które są dobrze zorganizowane i łatwe do interpretacji przez algorytmy uczenia maszynowego. Wszystkie informacje są zorganizowane w wiersze i kolumny, podobnie jak w arkuszach kalkulacyjnych. Tego typu danymi zarządza Sequel Query Language (SQL). Dane strukturalne często obejmują dane ilościowe; takie jak wiek, dane kontaktowe, adres itp.

Plusy i minusy danych strukturalnych

Przykłady danych strukturalnych

Ponieważ dane strukturalne mają charakter ilościowy, aplikacje Big Data mogą bardzo łatwo gromadzić i sortować tego typu dane. Oto kilka przykładów danych strukturalnych:

• Bazy danych SQL
• Pliki Excela
• Tagi SEO
• Dane punktów sprzedaży (POS) i nie tylko

Najlepsze oprogramowanie analityczne do danych strukturalnych

• MySQL'a
• OLAP
• Programista Oracle SQL
• PLSQL

Przeczytaj także: 7 najlepszych darmowych programów SQL dla systemów Windows i Mac

Co to są dane nieustrukturyzowane?

Dane nieustrukturyzowane są klasyfikowane jako dane jakościowe i nie można ich bezpośrednio analizować za pomocą konwencjonalnego oprogramowania ani metod. Tego typu dane są dostępne w różnych formach, takich jak e-maile, posty w mediach społecznościowych, obrazy, filmy, pliki audio i dokumenty.

Plusy i minusy nieustrukturyzowanych danych

Przykłady danych nieustrukturyzowanych

Oto niektóre przykłady danych nieustrukturyzowanych:

• Media społecznościowe
• Dokumenty biznesowe
• E-maile
• Strony internetowe
• Opinie klientów i nie tylko

Najlepsze oprogramowanie analityczne do danych nieustrukturyzowanych

• MongoDB
• Hadoop
• Dynamo DB
• Usługi internetowe Amazona

Różnica między danymi strukturalnymi i nieustrukturyzowanymi

Teraz, gdy już zrozumiałeś, czym są dane strukturalne i nieustrukturyzowane, porozmawiajmy o ich różnicach. Udostępniłem także wykres danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Dane strukturalne i nieustrukturyzowane: organizacja i format

• Dane strukturalne: Dane strukturalne są wysoce zorganizowane i mają strukturę tabelaryczną, którą zwykle można znaleźć w relacyjnych bazach danych.
• Dane nieustrukturyzowane: brakuje predefiniowanego modelu danych i nie mają określonej struktury organizacyjnej. Dane nieustrukturyzowane mogą obejmować dokumenty tekstowe, obrazy, filmy, pliki audio i inne.

Dane strukturalne a dane nieustrukturyzowane: źródła

• Dane strukturalne: Dane strukturalne pochodzą zazwyczaj z formularzy online, dzienników serwerów internetowych, dzienników sieciowych, systemów OLTP, czujników GPS itp.
• Dane nieustrukturyzowane: te źródła danych obejmują pliki edytorów tekstu, wiadomości e-mail, pliki PDF, obrazy itp.

Dane strukturalne i nieustrukturyzowane: wymagania dotyczące przechowywania

• Dane strukturalne: Jak wiemy, dane strukturalne są przechowywane w formie tabelarycznej, takiej jak baza danych SQL lub arkusze Excela, i wymagają tylko niewielkiej ilości miejsca. Co więcej, dane te można łatwo przechowywać w hurtowniach danych i są one również wysoce skalowalne.
• Dane nieustrukturyzowane: Z drugiej strony dane nieustrukturyzowane są przechowywane jako bazy danych NoSQL lub pliki multimedialne i wymagają więcej miejsca. Ten typ danych jest zazwyczaj przechowywany w jeziorach danych, co utrudnia skalowanie.

Dane strukturalne a dane nieustrukturyzowane: metody analizy

• Dane strukturalne: Metody analizy stosowane w przypadku danych strukturalnych to grupowanie danych, klasyfikacja i regresja.
• Dane nieustrukturyzowane: Do analizy danych nieustrukturyzowanych stosuje się metody eksploracji danych i układania danych.

Dane nieustrukturyzowane a dane strukturalne: pod względem elastyczności

• Dane strukturalne: są mniej elastyczne, ponieważ schemat i typy danych są predefiniowane. Zatem wszelkie zmiany w strukturze mogą być czasochłonne.
• Dane nieustrukturyzowane: te typy danych są bardzo elastyczne, ponieważ nie ma żadnych predefiniowanych schematów. Możesz łatwo dodawać nowe typy danych bez konieczności modyfikowania podstawowej struktury. Dzięki temu nadaje się do obsługi zmieniających się typów danych.

Przykłady danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych

• Dane strukturalne: Przykładami danych strukturalnych są bazy danych pracowników, transakcje, sprawozdania finansowe, informacje o kartach kredytowych i debetowych itp.
• Dane nieustrukturyzowane: kilka przykładów danych nieustrukturyzowanych to posty w mediach społecznościowych, nagrania audio lub wideo, obrazy itp.

Przyjrzyjmy się teraz wykresowi porównawczemu danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Tutaj zmierzymy różnicę między obydwoma typami danych w oparciu o cechy.

Co to są dane półstrukturalne?

Oprócz danych ustrukturyzowanych i danych nieustrukturyzowanych istnieje inny typ danych zwany danymi częściowo ustrukturyzowanymi. Ten typ danych nie jest całkowicie ustrukturyzowany ani nieustrukturyzowany i zawiera cechy danych ustrukturyzowanych, a także zawiera informacje nieustrukturyzowane, które nie mają żadnego określonego formatu ani schematu. Dane częściowo ustrukturyzowane obejmują informacje dziedziczone, takie jak lokalizacja, godzina, adres e-mail lub stempel identyfikacyjny urządzenia.

Jak dodać dane strukturalne do swojej witryny?

Aby dodać dane strukturalne do swojej witryny, wykonaj poniższe czynności:

• Wybierz swoją stronę i wybierz dane strukturalne.
• Otwórz Pomocnika do oznaczania danych strukturalnych Google, aby dodać go do swojej witryny.
• Przetestuj swoje dane strukturalne i gotowe.

Kluczowe dania na wynos

Ponieważ mamy zamiar zakończyć nasz temat dotyczący różnicy między danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi, oto kilka punktów do rozważenia:

Często zadawane pytania