Структурированные и неструктурированные данные (плюс примеры)

25 марта 2022 г.

При работе с данными важно понимать различия между двумя типами хранения данных и то, как они влияют на ваши возможности работы с данными. Как структурированные, так и неструктурированные данные имеют преимущества, которые могут сделать их предпочтительными для ваших нужд в разное время или в разных ситуациях. Понимание преимуществ каждого формата может помочь вам выбрать правильную форму хранения данных при обработке информации. В этой статье мы обсудим, что такое структурированные и неструктурированные данные, чем они отличаются, и приведем примеры обоих типов форматов данных.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные — это данные, которые пользователь создает в соответствии с предопределенным форматом и структурой. Структурированные данные включают одну и ту же информацию для каждой записи в базе данных, обеспечивая согласованность от одной записи к другой. Это обеспечивает структуру, которая упрощает сортировку.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные — это данные, которые пользователь создает без определенного формата хранения записей. Информация, представленная в одной записи в базе данных, может значительно отличаться от информации, представленной в другой записи. Это предлагает больше разнообразия в потенциально собираемой информации, делая сортировку и организацию более сложной задачей.

Структурированные и неструктурированные данные

Ключевые различия между структурированными данными и неструктурированными данными включают:

Анализ

При выполнении анализа набора данных структура может помочь упростить процесс. Поскольку структурированные данные хранят одну и ту же информацию в одном и том же формате для каждого фрагмента данных в наборе, это может упростить сравнение, поиск средних значений и выполнение других расчетов. При работе с неструктурированными данными вы можете сначала выделить время, чтобы определить ключевые элементы данных и создать единый набор из этой информации, чтобы сделать сравнение и другой анализ между записями более функциональными.

Коллекция

При сборе информации для набора данных использование неструктурированных данных может быть быстрее. Добавление данных в набор с использованием структурированного формата требует согласованности и может привести к более высоким требованиям при сборе данных, чтобы обеспечить их соответствие формату. Сбор неструктурированных данных позволяет извлекать данные в том виде, в каком они доступны, что позволяет быстрее заполнить набор данных.

Машинное обучение

Структурированные данные очень полезны при работе с алгоритмами и машинным обучением. Структура позволяет искусственному интеллекту анализировать данные и легче определять, что они означают, и делать более обоснованные экстраполяции. С неструктурированными данными искусственный интеллект может с трудом связать схожие элементы из разных записей, потому что они не помечены как сопоставимые.

Место хранения

Хранение неструктурированных данных обеспечивает большую гибкость. Поскольку структурированные данные должны поддерживать один и тот же формат, для их хранения требуются более дисциплинированные правила. Это может упростить и ускорить хранение данных в неструктурированном формате данных, чем в структурированном формате.

Использование инструмента

При предоставлении данных для автоматизированных практик полезно использовать структурированные данные. Как и в случае с искусственным интеллектом, структура облегчает устройствам, получающим данные, их анализ и идентификацию ключевой информации. Если вы решите использовать неструктурированный формат, автоматизированное устройство может столкнуться с трудностями при работе с неструктурированными данными и может потребовать дополнительного программирования, чтобы научиться интерпретировать неструктурированные данные.

Универсальность

Неструктурированные данные предлагают большую гибкость в своем применении. Свобода записи информации различными способами может позволить вам получить более полные данные с неструктурированным подходом. Это может привести к увеличению количества способов, которые вы определяете для использования данных, предоставленных в вашем неструктурированном наборе данных.

Примеры структурированных данных

Эти примеры структурированных данных показывают, как компания может использовать формат структуры и преимущества, которые он дает:

Записи сотрудников

Компании обычно хранят записи о сотрудниках в структурированной базе данных. Это гарантирует, что компания собирает важную информацию, такую ​​как их имя, должность и информацию о заработной плате от каждого сотрудника. Хранение этой информации в структурированном виде позволяет сотрудникам компании легко получать к ней доступ по мере необходимости при проверке записей сотрудников и способствует более эффективной повседневной работе сотрудников компании.

Статистика использования онлайн

Онлайн-платформы часто предоставляют подробную информацию об отслеживании своих пользователей. Это позволяет платформе или другим компаниям, использующим платформу, получать представление о поведении и демографии пользователей. Онлайн-платформа, вероятно, будет хранить эту информацию в структурированном наборе данных, чтобы улучшить ее функциональность и возможность сортировки. Например, социальная сеть может отслеживать взаимодействие с пользователем вместе с ключевой демографической информацией, которую клиенты могут использовать для целевой рекламы на платформе.

Данные о продажах

Структурированная база данных данных о продажах может оказаться полезной для компании, стремящейся повысить эффективность продаж. Структурирование информации, такой как информация о клиенте, информация о продукте и производительность торгового представителя, позволяет сотрудникам компании сортировать и анализировать данные в поисках тенденций. Это может помочь компании определить свои лучшие демографические данные, свои самые популярные продукты и самых эффективных сотрудников. Структурированный подход помогает компании эффективно выявлять эти ценные тенденции.

Примеры неструктурированных данных

Эти примеры неструктурированных данных могут помочь продемонстрировать преимущества неструктурированного подхода:

Электронные письма клиентов

Компании могут получить ценную информацию о поведении и мыслях своих клиентов или клиентов, получая электронные письма. Когда клиент отправляет электронное письмо, он может включать информацию по своему усмотрению. Это позволяет предоставить клиентам более широкие возможности ответа, что может привести к получению более подробной информации, которую компания может использовать для принятия решений.

Спутниковая съемка

При планировании нового проекта застройки застройщик может использовать спутниковые снимки местности, чтобы определить интересующие области и построить структуру. Фотографические изображения не содержат согласованных данных на каждой фотографии, поскольку типы содержащихся элементов могут сильно различаться в зависимости от фотографируемой области. Хотя в будущем компания может добавить структуру к этим данным, например, добавить теги для ключевых элементов в разных регионах, неструктурированные исходные изображения обеспечивают ценность, показывая полный учет области, а не только элементы, которые соответствуют указанным категориям. .

Посты в социальных сетях

Компании могут извлечь выгоду из доступа к публикациям в социальных сетях об их продуктах или услугах. Поскольку пользователи могут публиковать сообщения по своему усмотрению, сообщения в социальных сетях не поступают в виде структурированного набора данных. Расширенная свобода, доступная пользователям, может позволить им выражать свои мысли и предоставлять уникальную информацию, которую компания не может получить иначе, отправляя структурированные анкеты или другие формы оценки отзывов клиентов.