Структурированные данные и неструктурированные данные: определения и различия

14 апреля 2022 г.

Компании регулярно собирают, анализируют и используют данные в рамках своей повседневной деятельности. Информация, которую они собирают, и выводы, которые они делают из этой информации, влияют на то, как они решают вести свой бизнес. Хотя данные могут поступать во многих форматах из разных источников, все данные классифицируются как структурированные или неструктурированные. В этой статье мы рассмотрим, что такое структурированные данные, что такое неструктурированные данные и разницу между ними.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные включают типы данных, которые четко определены и имеют шаблоны, облегчающие поиск. Специальное форматирование структурированных данных позволяет легко осуществлять поиск данных. Форматы структурированных данных — это специально определенные поля, такие как файл или запись. Номера банковских счетов, геолокация, имена и адреса являются примерами структурированных данных. Поскольку эти примеры соответствуют определенному формату, все они имеют схожие критерии, которые могут помочь кому-то легко найти их при создании простого поискового запроса.

Структурированные данные используют концепцию схемы при записи, потому что тот, кто создает или записывает данные, форматирует их в этот момент. И люди, и машины могут генерировать структурированные данные. Например, системы управления запасами и банкоматы используют структурированные данные. Другие примеры данных этого типа включают статистику веб-журнала и данные из систем POS (точки продаж).

Преимущества структурированных данных

Использование структурированных данных имеет несколько преимуществ. Это включает:

Позволяет машинное обучение

Машинное обучение относится к способности компьютерной системы учиться, используя алгоритмы и статистику вместо ручных инструкций. Алгоритмы машинного обучения позволяют системе находить закономерности и тенденции в структурированных данных и использовать собранную информацию для вывода. Например, медицинские работники могут использовать программы машинного обучения для выявления аномалий в рентгеновских снимках. Поскольку структурированные данные организованы таким образом, люди могут легко получать доступ, искать и манипулировать этими данными.

Способствует развитию бизнеса

Многие типы структурированных данных могут оказать благотворное влияние на рост бизнеса. Его согласованность позволяет легко манипулировать и использовать его по-разному, что также делает его удобным для профессионалов в различных областях бизнеса. Например, специалисты по бухгалтерскому учету могут использовать структурированные базы данных для управления процессами расчета заработной платы, в то время как маркетинговые команды могут использовать структурированные данные, такие как разметка схемы, для улучшения своего рейтинга в поисковых системах.

Делает инструменты более доступными

Структурированные данные позволяют пользователям данных получать доступ ко многим инструментам и продуктам, которые могут помочь им эффективно выполнять свои задачи. Предприятия используют структурированные данные в течение многих лет, что позволяет им разрабатывать и использовать ресурсы, которые сегодняшние профессионалы часто находят знакомыми и удобными для пользователя. Например, такие инструменты, как программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и платформы внутренней сети сотрудников, используют структурированные данные, чтобы упростить профессионалам доступ к важной бизнес-информации.

Что такое неструктурированные данные?

К неструктурированным данным относятся данные, которые не имеют заранее определенного формата. Это означает, что его структура варьируется в зависимости от того, кто его использует и как люди получают к нему доступ. В то время как структурированные данные являются количественными или легко измеряемыми, неструктурированные данные являются качественными, поэтому они основаны на наблюдениях, а не на алгоритмах. Он включает в себя такие форматы, как электронная почта, чаты, спутниковые снимки, аудио, видео и сообщения в социальных сетях.

В отличие от структурированных данных, неструктурированные данные не следуют определенной модели данных. Он остается в своем исходном, неструктурированном формате при сохранении и преобразуется в удобочитаемый формат только тогда, когда кто-то извлекает его. Неструктурированные данные, рассматриваемые как схемы при чтении, полезны для обнаружения шаблонов или тенденций. Предприятия часто используют его для отслеживания успеха маркетинговых кампаний или для мониторинга удовлетворенности клиентов с помощью платформ социальных сетей и обзорных веб-сайтов.

Преимущества неструктурированных данных

Использование неструктурированных данных также имеет свои преимущества. Некоторые преимущества неструктурированных данных включают в себя:

Большая гибкость

Неструктурированные данные могут предоставить пользователям большую гибкость. Поскольку он хранится в своем родном формате как неопределенные данные до тех пор, пока кто-то не получит к нему доступ и не прочитает его, он часто может быть более универсальным. В зависимости от того, как кто-то хочет их использовать, они могут изменить данные, чтобы они соответствовали различным форматам. В то время как структурированные данные имеют предопределенный формат, который позволяет использовать их только по назначению, вы можете изменять неструктурированные данные и использовать их по-разному.

Более быстрое получение данных

Пользователи часто могут получить доступ к неструктурированным данным проще и быстрее, чем к структурированным данным. Структурированные данные предопределены, что означает, что они соответствуют определенному формату, определенному языком кодирования. Неструктурированные данные являются переменными и гибкими, поэтому пользователь может получить к ним доступ без ограничений предопределенных данных. По сути, неструктурированные данные не обязательно должны соответствовать строго определенным критериям, чтобы пользователь мог их получить, как того требует поиск структурированных данных.

Улучшенные возможности хранения

Обычно пользователи могут недорого хранить неструктурированные данные в больших количествах, часто размещая их в облаке в озерах данных или репозиториях данных. В то время как хранилища данных обычно хранят структурированные данные, озера данных позволяют пользователям легко хранить и получать доступ к большим объемам как структурированных, так и неструктурированных данных. Пользователи могут извлекать неструктурированные данные из нескольких источников в необработанном формате, помещать их в озеро данных и манипулировать ими для доступа конечного пользователя.

Структурированные данные против неструктурированных данных

Бизнесмены используют как структурированные данные, так и неструктурированные данные в аналитике данных и в других бизнес-функциях. Вот некоторые из основных различий между этими двумя формами данных, которые помогают определить их использование:

Эпоха информационных технологий

Аналитика структурированных данных — более старая область, чем аналитика неструктурированных данных. Хотя некоторые предприятия, возможно, уже вложили значительные усилия в разработку аналитики неструктурированных данных, это все еще гораздо менее зрелая технология, чем структурированные данные. Например, компании используют структурированные данные в CRM дольше, чем получают доступ к неструктурированным данным из социальных сетей.

Формат данных

Поскольку структурированные данные более точны и специфичны, чем неструктурированные данные. Обычно он состоит из числовых данных, хранящихся в строках и столбцах, и отображается в структурированном формате с момента его создания. Например, бухгалтерские программы используют структурированные данные, к которым пользователь может получить доступ, введя определенные условия поиска, коды или формулы. Пользователи могут создавать и хранить неструктурированные данные более универсальными способами, поскольку они не имеют определенных отношений с другими точками данных. Например, электронное письмо квалифицируется как неструктурированные данные, поскольку его текстовое содержание различается.

Хранилище

Пользователи обычно хранят структурированные данные в хранилищах. Это позволяет им систематизировать данные, чтобы они могли их анализировать и использовать в отчетах. Структурированные данные требуют меньше места для хранения, чем неструктурированные данные, которые пользователи часто хранят в озерах данных. Озерам данных требуется гораздо больше места для хранения, чем хранилищам данных, но они, как правило, основаны на облаке и имеют множество вариантов форматов хранения.

Удобство использования

Структурированные данные часто более интуитивно понятны, их легче искать и анализировать, и компании часто используют их для создания отчетов о ходе своих проектов или деятельности своих команд. Средний бизнесмен может легко получить доступ и использовать структурированные данные для своих бизнес-потребностей, таких как количество новых клиентов, полученных в течение определенного времени, или история заработной платы сотрудника.

Неструктурированные данные часто требуют дополнительных знаний в области обработки данных для интеграции неструктурированных данных в свои технологии бизнес-аналитики. Поиск может быть более сложным, и пользователям требуется дополнительная обработка, чтобы понять его, поэтому предприятия часто нанимают экспертов по данным для доступа, преобразования и использования неструктурированных данных. Например, специалист по данным может извлекать IP-адреса из сообщений в социальных сетях, чтобы предотвращать, выявлять и устранять угрозы кибербезопасности.

Количественный и качественный

Структурированные данные обычно представляют собой количественные данные, что означает, что они включают статистику и числа. Структурированные данные относятся к вещам, которые кто-то может сосчитать, например к цифрам продаж и организованным группировкам букв, которые вписываются в строки и столбцы данных, например имена и адреса в CRM. При анализе структурированных данных используются числа для прогнозирования взаимосвязей между переменными или для оценки вероятности.

Специалисты по данным также называют неструктурированные данные качественными данными. Из этого типа данных деловые люди могут собирать информацию, не основанную на статистике, например собирать отзывы из отзывов или комментариев на страницах в социальных сетях. Поскольку они не преобразуются непосредственно в числовое значение и не существуют как часть формулы, неструктурированные данные обычно менее просты с количественной точки зрения, но все же полезны для анализа и использования бизнес-профессионалами.