Dati strutturati e dati non strutturati: le differenze

Discutiamo la differenza tra dati strutturati e dati non strutturati. Non esiste uno standard uniforme per tutti i dati. Una piccola parte dei dati è strutturata, mentre la stragrande maggioranza non è strutturata. Database diversi vengono utilizzati per archiviare dati strutturati e non strutturati a causa delle differenze nel modo in cui ciascuno viene raccolto, analizzato e ridimensionato.

Big data è un termine generico per dati strutturati e non strutturati. Anche se tutti i tipi di dati possono darti ottime informazioni, è essenziale sapere quali raccogliere, quando e quali guardare per ottenere la conoscenza e la comprensione che desideri.

Questo post esplorerà entrambi i tipi per aiutarti a ottenere il massimo dai tuoi dati. Per prima cosa, diamo un'occhiata ai dati strutturati.

Cosa sono i dati strutturati?

I dati strutturati si riferiscono ai dati che sono stati formattati per soddisfare una struttura predeterminata. È più semplice da usare e la sua struttura rende le ricerche più rapide. Il database relazionale è la migliore illustrazione dei dati strutturati. Esistono molte fonti di dati strutturati, alcune delle quali includono quelle elencate di seguito:

• Database che utilizzano SQL
• Programmi di fogli di calcolo come Microsoft Excel
• Server Web e log della rete
• Dispositivi medici
• Tag o sensori come RFID o GPS
• Modulo in linea
• Sistema OLTP o elaborazione delle transazioni online

Pro e contro dei dati strutturati

Ci sono vantaggi e svantaggi dell'utilizzo di dati strutturati da considerare. Parliamo di alcuni pro e contro:

Professionisti

• I dati strutturati sono più gestibili e richiedono meno elaborazione rispetto ai dati non strutturati, semplificandone la manutenzione.
• Il design dei dati strutturati distintivo e ben organizzato rende semplice l'utilizzo degli algoritmi ML.
• L'uso dei dati strutturati non richiede una comprensione approfondita dei tipi di dati e del loro funzionamento. Se gli utenti comprendono l'oggetto dei dati, possono accedervi e analizzarlo prontamente.
• Più tecnologie supportano i dati strutturati, facilitando il consumo, la gestione e l'analisi.
• I dati strutturati aiutano i motori di ricerca a identificare e comprendere il contenuto di un sito web.

contro

• Poiché i dati strutturati hanno un formato prestabilito, vengono utilizzati per gli scopi previsti. Questa struttura organizzativa limita la varietà e utilizza i casi.
• I data warehouse sono progettati per ridurre lo spazio di archiviazione. Tuttavia, sono difficili da regolare e mancano di scalabilità e adattabilità per nuove applicazioni.

Cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati non possono essere elaborati o valutati utilizzando gli strumenti e le metodologie di dati tradizionali. I dati non strutturati funzionano meglio con i database non relazionali (NoSQL) perché mancano di un modello di dati predeterminato. Un altro metodo per gestire i dati non strutturati consiste nell'immagazzinarli nella loro forma grezza nell'archivio dati.

I dati non strutturati includono vari formati e fonti, come documenti, pagine Web, conversazioni, video, foto, risposte di feedback e molti altri. I dati non strutturati hanno una serie delle seguenti caratteristiche:

• I dati mancano di una struttura ben definita.
• È difficile da utilizzare per i programmi per computer poiché non esiste una struttura ovvia.
• Le righe e le colonne utilizzate nei database non possono essere utilizzate per archiviare i dati.
• I dati non sono organizzati e non si riferiscono a un modello.
• I dati non hanno una struttura o una sequenza impostata.

Pro e contro dei dati non strutturati

Quando si utilizzano dati non strutturati, è necessario prendere in considerazione sia i vantaggi che gli svantaggi. Discutiamo alcuni pro e contro di questo tipo di dati:

Professionisti

• I dati non strutturati rimangono indefiniti fino a quando non sono necessari. La sua versatilità aumenta i formati di file nel database, ampliando il pool di dati e consentendo ai data scientist di preparare e valutare solo i dati necessari.
• I dati possono essere ottenuti rapidamente e senza troppi problemi, perché non è necessario specificarli in anticipo.
• Consente lo storage di massa con prezzi con pagamento in base al consumo, migliorando l'efficienza dei costi e facilitando l'espansione.

contro

• I dati non strutturati richiedono competenze di scienza dei dati a causa della loro natura indefinita/non formattata. Questo aiuta gli analisti di dati ma allontana i clienti aziendali che non comprendono problemi specifici dei dati o come utilizzare i loro dati.
• I dati non strutturati richiedono l'elaborazione di strumenti specializzati, il che restringe la gamma di opzioni disponibili per i gestori dei dati in merito ai prodotti.

Differenze tra dati strutturati e dati non strutturati

Quando si lavora con qualsiasi tipo di dati dovrebbero essere considerate diverse distinzioni chiave tra dati strutturati e non strutturati. Esaminiamo alcune delle principali aree di differenza:

Conclusione

Non importa se sei un esperto di dati stagionato o un imprenditore principiante; essere in grado di gestire tutti i diversi tipi di dati è essenziale per il tuo successo. Sarai in grado di eseguire una gestione ottimale dei dati, che alla fine andrà a beneficio del tuo obiettivo se utilizzi possibilità di dati strutturati o non strutturati.

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