Zorganizowane vs. Nieustrukturyzowane dane w uczeniu maszynowym

Dane są podstawą postępu technologicznego i rozwoju biznesu. Biorąc pod uwagę ogromną ilość danych generowanych codziennie przez firmy, konwencjonalne narzędzia nie wystarczą do przetwarzania lub wykorzystywania analizy danych w celu wydobycia znaczących spostrzeżeń.

Tak się składa, że ​​analiza i zrozumienie danych jest warunkiem koniecznym do przetwarzania danych. Jest to szczególnie ważne, ponieważ dane występują w dwóch różnych formach: ustrukturyzowanej i nieustrukturyzowanej. Każdy typ danych jest gromadzony, przetwarzany, sortowany i analizowany w celu uzyskania cennych informacji i usprawnienia ogólnego procesu decyzyjnego. Zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane są przechowywane w różnych bazach danych.

W tym artykule omówimy dwa główne typy danych i przyjrzymy się zaletom i ograniczeniom każdego z nich, aby narysować porównanie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Co to są dane strukturalne?

Dane strukturalne są dobrze zorganizowane, łatwe do określenia ilościowego, dobrze zdefiniowane, proste do wyszukiwania i analizowania za pomocą oprogramowania do analizy danych. Dane strukturalne zwykle znajdują się w określonym polu w plikach lub rekordach. Łatwo jest umieścić uporządkowane dane w standardowym wzorze zbioru wierszy, tabel i kolumn.

Dobrym przykładem obsługi danych strukturalnych jest dostęp do bazy danych hotelu, w której można łatwo uzyskać dostęp do wszystkich istotnych danych osadzonych, takich jak imię i nazwisko, numer kontaktowy, adres itp. Tego typu dane są ustrukturyzowane.

Ustrukturyzowane dane są umieszczane w RDBMS (relacyjne bazy danych). Wszelkie informacje przechowywane w bazie danych mogą być aktualizowane przez osobę lub maszyny i łatwo dostępne za pomocą algorytmów lub wyszukiwania ręcznego. Structured Query Language (SQL) to standardowe narzędzie używane do obsługi danych strukturalnych, czy to lokalizowania, dodawania i usuwania, czy aktualizowania.

Przyjrzyjmy się teraz zaletom i wadom uporządkowanych danych.

Zalety uporządkowanych danych

1. Łatwe zastosowanie do algorytmów uczenia maszynowego

Dobrze zorganizowany i ilościowy charakter uporządkowanych danych ułatwia im aktualizację, modyfikację i wyszukiwanie danych.

2. Łatwy w użyciu dla ludzi biznesu

Każdy, kto ma podstawową wiedzę o danych i związanych z nimi aplikacjach, może korzystać z danych strukturalnych. Dane strukturalne ułatwiają samoobsługowy tryb dostępu do danych dla użytkownika. Nie jest więc konieczna dogłębna wiedza na temat typów danych i ich relacji.

3. Więcej opcji narzędzi

Ponieważ ustrukturyzowane dane są używane od dłuższego czasu, większość narzędzi została przetestowana pod kątem ich skuteczności w analizie danych. Menedżerowie danych mają do wyboru wiele narzędzi, gdy zajmują się danymi strukturalnymi.

4. Bezproblemowe integracje

Proste i usprawnione programy, takie jak Excel, mogą służyć do przechowywania i organizowania uporządkowanych danych. Co więcej, kilka innych narzędzi analitycznych można połączyć z programem Excel w celu dalszej analizy danych w razie potrzeby.

5. Przydatność

Ustrukturyzowane dane doskonale nadają się do podstawowej analizy organizacyjnej i ilościowej.

Wady uporządkowanych danych

1. Ograniczone użycie

Ustrukturyzowanym danym brakuje wszechstronności. Może być używany tylko z ustaloną wizją i nie może odbiegać od tego, ponieważ ma z góry określoną strukturę.

2. Ograniczone przechowywanie danych

Dane strukturalne są przechowywane w hurtowniach danych ze sztywną metodą przechowywania danych. Każda zmiana w przechowywaniu danych będzie wymagać pełnej aktualizacji istniejących danych, aby uwzględnić dodatkowe kosztowne i czasochłonne wymagania.

3. Nie nadaje się do szczegółowej analizy

Dane strukturalne mogą zapewniać ograniczony wgląd, ponieważ działają na wstępnie ustawionych parametrach. Nie podaje szczegółów, w jaki sposób i dlaczego przeprowadzana jest analiza danych.

Ucz się online kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to są dane nieustrukturyzowane ?

Dane nieustrukturyzowane odnoszą się do informacji, które nie są zorganizowane i nie mogą być umieszczone w zestawie lub zdefiniowanych ramach. Może być przechowywany tylko w oryginalnej formie do momentu oddania do użytku. Ta funkcja jest nazywana schematem podczas odczytu .

Większość danych, które napotykamy, jest nieustrukturyzowana. Prawie 80% danych przedsiębiorstwa jest nieustrukturyzowanych; odsetek ten wydaje się stale rosnąć. Nieustrukturyzowane dane występują w różnych formatach, takich jak wiadomości e-mail, posty na platformach społecznościowych, czaty, prezentacje, obrazy, kanały satelitarne i dane z czujników IoT.

Oczywiście firmy, które inwestują czas i pieniądze w odszyfrowywanie nieustrukturyzowanych danych, uzyskują dostęp do istotnych i cennych informacji biznesowych, aby zwiększyć swoje zyski. Może również pomóc im łączyć się z klientami w bardziej efektywny i spersonalizowany sposób, przyczyniając się w ten sposób do zwiększenia zysków.

Dane nieustrukturyzowane są dość trudne do odszyfrowania; Wydobycie cennych spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych wymaga najnowocześniejszych narzędzi i złożonych algorytmów przez wykwalifikowanych specjalistów ds. danych, którzy mogą wykorzystać najwyższej klasy umiejętności programowania i analizy danych.

Jednak wyniki są bardzo satysfakcjonujące, ponieważ kluczowe informacje jakościowe (informacje zwrotne od klientów, podejmowanie decyzji) pomagają firmom usprawnić zapytania klientów i poprawić wydajność organizacji.

Zalety nieuporządkowanych danych

1. Wolność pozostania w naturalnej formie

Ponieważ dane nieustrukturyzowane są gromadzone w swojej oryginalnej formie (forma natywna), nie są one definiowane, dopóki nie zostaną użyte. Skutkuje to większą pulą rezerw, ponieważ nieustrukturyzowane dane można dostosować do dowolnych wymagań dotyczących danych. Ułatwia również analitykom danych i analitykom danych przetwarzanie i analizowanie tylko wymaganych informacji.

2. Łatwe i szybsze gromadzenie danych

Dane nieustrukturyzowane mają imponujący wskaźnik akumulacji. Ponieważ nie wymaga zadanych parametrów, można go łatwo i szybko zebrać.

3. Ogromne przechowywanie danych

Jeziora danych w chmurze przechowują nieustrukturyzowane dane ze względu na imponującą pojemność pamięci. Jeziora danych w chmurze są naliczane na zasadzie „płać za to, czego używasz” i są wysoce opłacalne, elastyczne i skalowalne.

Wady danych nieustrukturyzowanych

1. Potrzeba ekspertyzy w zakresie analizy danych

Jak wspomnieliśmy wcześniej, do wykorzystania nieustrukturyzowanych danych do użytecznego przetwarzania i analizy potrzebna jest specjalistyczna wiedza z zakresu nauki o danych. Tak więc zwykła osoba biznesowa lub użytkownik nie może wydobyć żadnych znaczących informacji z nieustrukturyzowanych danych w ich prymitywnej, natywnej formie. Przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych wymaga znajomości tematu związanego z danymi oraz wiedzy o łączeniu danych w celu uczynienia ich zaradnymi. Jeszcze bardziej niekorzystne jest to, że pomimo stale rosnącego popytu w różnych branżach brakuje specjalistów od nauki danych.

2. Ograniczony wybór narzędzi

Dane nieustrukturyzowane wymagają specjalistycznych narzędzi do manipulacji oprócz wiedzy z zakresu nauki o danych. Standardowe narzędzia do analizy danych są przydatne i zgodne z danymi ustrukturyzowanymi, a inżynierowie danych mają ograniczony wybór narzędzi do analizy danych nieustrukturyzowanych. Jednak w chwili obecnej na rynku rozwijane są nowe narzędzia i technologie.

Dane uporządkowane a dane nieustrukturyzowane: porównanie

Dane strukturalne

Dane nieustrukturyzowane

Dane strukturalne mogą być określane ilościowo i reprezentowane w liczbach, datach, ciągach i wartościach.

Dane nieustrukturyzowane są jakościowe i są reprezentowane w czatach, filmach, kanałach satelitarnych audio i tak dalej.

Dane strukturalne są przechowywane w relacyjnych bazach danych w wierszach i kolumnach.

W jeziorach danych w chmurze nieustrukturyzowane dane są przechowywane w ich natywnych formach (dźwięk, obrazy, czaty lub wideo).

Szacuje się, że około 20% dostępnych danych ma formę ustrukturyzowaną.

Szacuje się, że 80% dostępnych danych jest nieustrukturyzowanych.

Można je zobaczyć w zamkniętych ankietach, takich jak wyniki NPS, znaki CSAT i analiza internetowa.

Można je zobaczyć w zapytaniach klientów, opiniach, postach w mediach społecznościowych, e-mailach, recenzjach itp.

Są przechowywane w hurtowni danych.

Są one przechowywane w nierelacyjnych bazach danych, takich jak NoSQL, aplikacje, hurtownie danych i jeziora danych.

Wyświetlają trendy, aby pokazać, co się dzieje.

Wyświetlają wzorce i trendy szczegółowo wyjaśniające, dlaczego dzieje się konkretna rzecz.

Wymaga mniejszej pojemności pamięci

Wymaga większej pojemności pamięci

Można je analizować za pomocą prostych narzędzi, takich jak Excel.

Można je analizować tylko za pomocą specjalistycznych narzędzi AI.

Dane strukturalne mają zdefiniowany model danych.

Dane nieustrukturyzowane nie mają zdefiniowanego modelu danych, ponieważ nie wymagają żadnej manipulacji, dopóki nie zostaną użyte.

Zwykli użytkownicy biznesowi bez znajomości analityki danych mogą korzystać z danych strukturalnych, ponieważ zapewniają samoobsługowy dostęp.

Obsługa i analiza wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu nauki o danych, a tylko inżynierowie danych mogą obsługiwać dane nieustrukturyzowane.

Są one znane jako schemat przy zapisie, ponieważ mają wstępnie zdefiniowany format.

Są one znane jako schematy podczas czytania, ponieważ są w ich natywnym formacie.

Dane ustrukturyzowane mają swoje źródła w czujnikach GPS, aplikacjach internetowych, logach serwera WWW itp.

Dane nieustrukturyzowane mają swoje źródło w wiadomościach e-mail, czatach, wiadomościach głosowych, plikach PDF itp.

Działy zarządzania relacjami z klientami, rezerwacji online i księgowości korzystają z danych strukturalnych.

Eksploracja danych, analiza predykcyjna i chatboty wykorzystują dane nieustrukturyzowane.

Dane częściowo ustrukturyzowane

Trzecia kategoria danych obejmuje zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, znane jako dane częściowo ustrukturyzowane. Dane częściowo ustrukturyzowane nie pasują do żadnych wstępnie ustawionych parametrów ani zorganizowanych struktur w relacyjnej bazie danych przypominającej dane nieustrukturyzowane. Mają jednak znaczniki lub metadane, które przenoszą przetworzone, przeanalizowane i ustrukturyzowane informacje, podobnie jak dane ustrukturyzowane.

Najlepszym przykładem danych częściowo ustrukturyzowanych są zdjęcia w smartfonach. Każdy obraz lub zdjęcie w smartfonie zawiera nieustrukturyzowane dane i ustrukturyzowane szczegóły, takie jak czas, lokalizacja i inne powiązane informacje. Dane częściowo ustrukturyzowane można zobaczyć w postaci plików w formatach JSON, CSV i XML.

Zawijanie

Chcesz zagłębić się w dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane?

upGrad oferuje pożądany 12-miesięczny program Executive PG w dziedzinie nauki o danych z IIIT Bangalore, który obejmuje trzy unikalne ścieżki specjalizacji, a mianowicie głębokie uczenie, analizę biznesową / analizę danych i inżynierię danych.

Kurs składa się z ponad 60 projektów branżowych i ponad 5 projektów zwieńczenia, dzięki którym możesz nauczyć się bardzo poszukiwanych umiejętności, takich jak między innymi Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS i MySQL. Jest przeznaczony dla nowicjuszy i menedżerów średniego szczebla, którzy chcą realizować naukę peer-to-peer na całym świecie z ponad 40 000 studentów i mentorów z różnych środowisk. Oprócz cotygodniowych wykładów i zajęć z rozwiązywania wątpliwości, studenci uzyskują dostęp do platformy edukacyjnej upGrad, oferującej 360-stopniową pomoc w karierze i spersonalizowane informacje zwrotne od ekspertów, aby ułatwić doskonalenie.

Więc nie czekaj – skontaktuj się z nami już dziś, aby rozpocząć naukę!