Структурированные и неструктурированные данные: различия

Давайте обсудим разницу между структурированными и неструктурированными данными. Не существует единого стандарта для всех данных. Небольшая часть данных структурирована, тогда как подавляющее большинство неструктурировано. Для хранения структурированных и неструктурированных данных используются разные базы данных из-за различий в способах их сбора, анализа и масштабирования.

Большие данные — это общий термин для структурированных и неструктурированных данных. Несмотря на то, что все виды данных могут дать вам ценную информацию, важно знать, какие из них собирать, когда и на какие обращать внимание, чтобы получить нужные знания и понимание.

В этом посте будут рассмотрены оба типа, чтобы помочь вам получить максимальную отдачу от ваших данных. Во-первых, давайте посмотрим на структурированные данные.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные — это данные, отформатированные в соответствии с заданной структурой. Его проще использовать, а его структура ускоряет поиск. Реляционная база данных — лучшая иллюстрация структурированных данных. Существует множество источников структурированных данных, некоторые из которых перечислены ниже:

• Базы данных, использующие SQL
• Программы для работы с электронными таблицами, такие как Microsoft Excel
• Веб-серверы и сетевые журналы
• Медицинское оборудование
• Метки или датчики, такие как RFID или GPS
• Онлайн-форма
• OLTP-система, или онлайн-обработка транзакций

Плюсы и минусы структурированных данных

Следует учитывать преимущества и недостатки использования структурированных данных. Давайте обсудим некоторые плюсы и минусы:

Плюсы

• Структурированные данные более управляемы и требуют меньше обработки, чем неструктурированные данные, что упрощает их обслуживание.
• Отличительный и хорошо организованный дизайн структурированных данных упрощает использование алгоритмов ML.
• Использование структурированных данных не требует глубокого понимания типов данных и того, как они работают. Если пользователи понимают предмет данных, они могут легко получить к ним доступ и проанализировать их.
• Дополнительные технологии поддерживают структурированные данные, упрощая потребление, управление и анализ.
• Структурированные данные помогают поисковым системам идентифицировать и понимать содержание веб-сайта.

Минусы

• Поскольку структурированные данные имеют заданный формат, они используются по назначению. Эта организационная структура ограничивает разнообразие и варианты использования.
• Хранилища данных предназначены для уменьшения пространства для хранения. Однако их трудно настроить, и им не хватает масштабируемости и адаптируемости для новых приложений.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные нельзя обрабатывать или оценивать с помощью традиционных инструментов и методологий обработки данных. Неструктурированные данные лучше всего работают с нереляционными (NoSQL) базами данных, поскольку в них отсутствует заранее определенная модель данных. Другой метод управления неструктурированными данными — хранить их в необработанном виде в хранилище данных.

Неструктурированные данные включают в себя различные форматы и источники, такие как документы, веб-страницы, разговоры, видео, фотографии, ответы на отзывы и многие другие. Неструктурированные данные обладают рядом следующих характеристик:

• Данные не имеют четко определенной структуры.
• Компьютерным программам сложно пользоваться, поскольку нет очевидной структуры.
• Строки и столбцы, используемые в базах данных, не могут использоваться для хранения данных.
• Данные не организованы и не относятся к модели.
• Данные не имеют установленной структуры или последовательности.

Плюсы и минусы неструктурированных данных

При использовании неструктурированных данных необходимо учитывать как их преимущества, так и недостатки. Давайте обсудим некоторые плюсы и минусы этого типа данных:

Плюсы

• Неструктурированные данные остаются неопределенными до тех пор, пока они не потребуются. Его универсальность расширяет форматы файлов в базе данных, расширяя пул данных и позволяя специалистам по обработке и анализу данных подготавливать и оценивать только необходимые данные.
• Данные можно получить быстро и без особых хлопот, так как нет необходимости указывать их заранее.
• Обеспечивает массивное хранилище с оплатой по мере использования, повышая экономическую эффективность и облегчая расширение.

Минусы

• Неструктурированные данные требуют знаний в области науки о данных из-за их неопределенного/неформатированного характера. Это помогает аналитикам данных, но отталкивает бизнес-клиентов, которые не понимают конкретных проблем с данными или того, как использовать свои данные.
• Неструктурированные данные требуют для обработки специализированных инструментов, что сужает диапазон вариантов, доступных менеджерам данных в отношении продуктов.

Различия между структурированными и неструктурированными данными

При работе с данными любого типа следует учитывать несколько ключевых различий между структурированными и неструктурированными данными. Давайте рассмотрим некоторые из основных областей различий:

Вывод

Неважно, являетесь ли вы опытным экспертом по данным или начинающим владельцем бизнеса; способность обрабатывать все виды данных имеет важное значение для вашего успеха. Вы сможете осуществлять оптимальное управление данными, что в конечном итоге принесет пользу вашей цели, если вы будете использовать возможности структурированных и неструктурированных данных.

QuestionPro — это больше, чем просто программа для проведения опросов, потому что она решает проблемы во всех областях. Кроме того, мы предлагаем такие системы, как библиотека InsightsHub для управления данными.

InsightsHub — это один из примеров системы управления знаниями, используемой предприятиями по всему миру для улучшения управления данными, сокращения времени, необходимого для получения информации, и расширения использования исторических данных для сокращения затрат и увеличения окупаемости инвестиций. Проверьте QuestionPro прямо сейчас!

УЧИТЬ БОЛЬШЕ