Структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные

3 января 2022 г.

Различные типы данных полезны для многих бизнес-приложений и помогают компаниям совершенствовать свою деятельность. Три основных типа данных включают структурированные, неструктурированные и частично структурированные данные. Понимание их различий может помочь вам лучше интерпретировать бизнес-аналитику. В этой статье мы обсуждаем структурированные, неструктурированные и частично структурированные данные, приводим примеры каждого типа и исследуем различия между ними.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные — это информация, которая вписывается в четко определенную модель данных. Либо люди, либо автоматические процессы преобразуют и форматируют эту информацию, чтобы она могла храниться в предварительно заданных полях. Эти данные легко извлекать и интерпретировать в базе данных SQL. Пользователи часто группируют объекты структурированных данных вместе, чтобы создавать связи, которые легко изучать.

Примеры структурированных данных

Одним из основных примеров структурированных данных являются данные, которые пользователь сохраняет в инструменте для работы с электронными таблицами. Некоторые конкретные примеры структурированных данных, которые создают машины, включают статистику блогов, штрих-коды и количество товаров в точках продажи. Люди также могут записывать экземпляры структурированных данных, таких как сведения о финансовых транзакциях, демографические данные, рейтинги клиентов, местоположения устройств и журналы машин.

Что такое полуструктурированные данные?

Полуструктурированные данные, которые некоторые аналитики данных называют частично структурированными данными, — это информация, обладающая свойствами как структурированной, так и неструктурированной информации. Он не вписывается в жесткую структуру, которую требуют реляционные базы данных, поэтому он имеет некоторую непоследовательность и изменчивость. У него есть некоторые определенные и непротиворечивые черты, которые позволяют ему напоминать структурированные данные.

Примеры полуструктурированных данных

Одним из наиболее ярких примеров полуструктурированных данных является цифровая фотография. Несмотря на то, что изображение не имеет заданной структуры, оно содержит некоторые структурные элементы, которые придают ему классификацию полуструктурированных данных. Например, изображение кошки, полученное с интеллектуального устройства, имеет структурированные элементы, такие как отметка даты, отметка времени, идентификатор устройства и географическая метка. Сохранив его в определенном месте, человек может дополнительно назначить теги изображения, такие как «кошка» или «домашнее животное», чтобы придать ему некоторую структуру. Другими распространенными примерами полуструктурированных данных являются электронные письма, документы HTML и XML.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные — это информация, представленная в необработанном, исходном виде. Он содержит сложно отформатированные данные, которые предполагают сложное расположение. Большинство аналитиков данных классифицируют неструктурированные данные как качественную, а не количественную информацию. Несмотря на более сложную структуру, неструктурированные данные являются наиболее распространенным типом корпоративных коллекций больших данных.

Примеры неструктурированных данных

Одним из наиболее распространенных примеров неструктурированных данных является информация, поступающая с веб-сайтов и учетных записей социальных сетей. Владельцы веб-сайтов и учетных записей могут использовать собираемую ими информацию, например открытые отзывы, для изучения покупательских тенденций или определения эффективности маркетинговой кампании. Еще одним примером неструктурированных данных являются шаблоны, которым следуют мошеннические сообщения в чате. Компании могут использовать эту информацию для обеспечения соблюдения политик цифрового мониторинга.

Различия между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными

Вот некоторые ключевые различия между этими тремя типами данных:

Организация

Структурированные данные являются наиболее организованными из трех типов. Он легко хранится в таблицах с заданными столбцами и строками. Реляционные базы данных, которые представляют собой стандартизированные коллекции, хранят большие объемы структурированных данных. Полуструктурированные данные менее организованы, чем структурированные данные, но по-прежнему относительно легко отслеживать использование таких вещей, как семантические теги и метаданные. Поскольку неструктурированные данные не вписываются в предопределенные модели данных, они наименее организованы из трех типов.

Анализ

Структурированные данные — это самый простой тип данных для анализа. Его легко изучать, потому что он имеет единый макет, который остается последовательным. До разработки технологий машинного обучения и искусственного интеллекта большинство компаний в значительной степени полагались на структурированные данные для записи и обнаружения информации о своей деятельности. Недавняя популярность этих технологий позволила компаниям легче анализировать полуструктурированные и неструктурированные данные, хотя эти типы все еще сложнее изучать, чем структурированные данные.

Гибкость

Структурированные данные не являются гибкими, поскольку они зависят от схемы, которая является структурированной структурой. Структурированные данные сводят к минимуму повторение информации за счет использования памяти, поэтому они не такие гибкие, как два других типа. Полуструктурированные данные не так гибки, как неструктурированные, но их гораздо легче масштабировать, чем структурированный аналог. Неструктурированные данные являются наиболее гибким типом, поскольку в них отсутствует схема.

Изменчивость

Структурированные данные не содержат вариаций, потому что имеющаяся информация следует предсказуемым шаблонам. Полуструктурированные данные сохраняют некоторую согласованность структурированных данных, но в них присутствует некоторая изменчивость. Неструктурированные данные содержат наибольшую изменчивость, поскольку они не соответствуют какому-либо предсказуемому формату. Вы можете понять наличие изменчивости в неструктурированных данных, рассмотрев спутниковые изображения, которые являются важными примерами неструктурированных данных. Спутниковые изображения содержат информацию о погоде и/или развитии города с течением времени, которую люди и машины не могут точно предсказать.

Место хранения

Еще одно ключевое различие между этими тремя типами данных заключается в их хранении. Аналитики данных могут хранить структурированные и частично структурированные данные в хранилищах данных, поскольку для этих типов не требуется столько места для хранения. Лучше всего хранить неструктурированные данные в озере данных, поскольку для этого типа требуется гораздо больше места для хранения.

Управление транзакциями

Структурированные данные предоставляют возможность для параллелизма данных, поэтому многие компании предпочитают их для управления транзакциями. Несмотря на то, что аналитики могут адаптировать транзакции данных из системы управления базами данных для частично структурированных данных, параллелизм данных отсутствует. Ни параллелизм, ни управление транзакциями недоступны для неструктурированных данных.

Управление версиями

Управление версиями происходит в строках и кортежах таблиц, когда вы имеете дело со структурированными данными. Если вы имеете дело с полуструктурированными данными, вы можете выполнять управление версиями над кортежами или графом. Когда вы имеете дело с неструктурированными данными, управление версиями происходит как целостный процесс, потому что база данных не поддерживается.