Czym są dane strukturalne w środowisku Big Data?

Wraz z postępem ery Internetu nieustannie tworzymy niezmierzoną ilość danych w każdej sekundzie każdego dnia. Wszystko, co robimy online – od kupowania, przez wysyłanie zaproszenia do znajomych, wyszukiwanie w Google, po tworzenie list odtwarzania na Spotify – zwiększa ilość produkowanych danych. Objętość tych danych jest tak ogromna i stale rośnie, że określamy je po prostu jako Big Data.

Do tego stopnia, że ​​określamy ten stale rosnący stos danych jako Big Data. Naturalnie, te Big Data stwarzają wiele możliwości dla firm, analityków i wszystkich innych, aby nauczyć się wielu rzeczy i udoskonalić swoje procesy, techniki i strategie. Wraz ze wzrostem ilości danych firmy zaczęły inwestować w narzędzia i techniki, które mogą pomóc uprościć dane i przekształcić je w informacje. Doprowadziło to do właściwej charakterystyki i kategoryzacji danych w celu ułatwienia analizy. Dało nam to zasadniczo trzy kategorie danych:

• Zbudowany
• Nieustrukturyzowany
• Częściowo ustrukturyzowany.

W tym artykule przyjrzymy się uporządkowanym danym w środowisku Big Data!

Zanurzmy się też w świat big data, aby dowiedzieć się więcej o typach big data

Mówiąc najprościej, wszelkie dane, do których można uzyskać dostęp, przetwarzać, przechowywać i pobierać w ustalonym formacie, można nazwać danymi strukturalnymi. Wraz z rozwojem technologii praca z ustrukturyzowanymi danymi i zbieranie informacji stała się bardziej dostępna i łatwiejsza.

Aby zdefiniować bardziej formalnie, dane strukturalne są zgodne lub odnoszą się do jakiegoś już istniejącego modelu danych, mają dobrze zdefiniowaną strukturę i są zgodne z wzorcami i porządkami, które pomagają uzyskać z nich wgląd. Dane strukturalne mogą być łatwo dostępne, pobierane, manipulowane i badane przez osobę lub dowolny program komputerowy.

Ogólnie rzecz biorąc, ustrukturyzowane dane w środowisku Big Data są przechowywane w bazach danych i innych dobrze zdefiniowanych strukturach i schematach. Dane strukturalne mają jasno zdefiniowane atrybuty ułatwiające dostęp i są tabelaryczne, z wierszami i kolumnami, które wyraźnie określają strukturę danych. Structured Query Language, skrót od SQL, jest przede wszystkim językiem używanym do komunikacji z danymi strukturalnymi w środowisku Big Data.

Jeśli nadal nie masz pewności, czym są dane strukturalne, zalecamy traktowanie danych strukturalnych jako w większości wszystkich danych ilościowych, takich jak:

• Wiek
• Adres
• Zyski
• Wydatki
• Szczegóły kontaktu
• Dane karty (debetowej lub kredytowej)
• Dane rozliczeniowe itp.

Spójrzmy na jeden podstawowy przykład, aby lepiej zrozumieć dane strukturalne. Oto tabela „Uczniowie” w bazie danych, która zawiera ich liczby, imiona, płeć, klasy i nazwiska nauczycieli.

Jak widać, dane w powyższej tabeli są dobrze zdefiniowane, mają wyraźne atrybuty i można do nich uzyskać dostęp w sposób systematyczny i ustrukturyzowany.

Przeczytaj także, 5 V Big Data

Porozmawiajmy teraz o kilku bardziej praktycznych rzeczach dotyczących danych strukturalnych, tj. skąd pochodzą i jak są generowane?

Jak generowane są ustrukturyzowane duże zbiory danych?

Wraz z rozwojem technologii ewoluowały nowe sposoby generowania ustrukturyzowanych danych, które są wyrafinowane, łatwiejsze i wydajniejsze w dostępie i analizie. Te źródła danych generują ustrukturyzowane dane w ogromnych ilościach i w czasie rzeczywistym. Dlatego generowanie ustrukturyzowanych Big Data można przypisać zasadniczo dwóm kategoriom:

• Maszynowe generowanie ustrukturyzowanych danych: to ustrukturyzowane Big Data generowane bez interwencji człowieka. Za automatyczne generowanie tych danych odpowiedzialne są maszyny lub komputery.
• Generowanie danych strukturalnych przez człowieka: są to dane, które my, ludzie, dostarczamy poprzez interakcję z komputerami i innymi urządzeniami cyfrowymi.

Istnieją również źródła hybrydowe, które wykorzystują zarówno elementy generowane przez maszynę, jak i człowieka, ale można to zostawić na później!

Przyjrzyjmy się nieco głębiej, co oznaczają dane generowane przez maszyny i dane generowane przez człowieka, patrząc na kilka przykładów.

Przykłady generowanych maszynowo ustrukturyzowanych Big Data:

• Sensoryczna: Dane sensoryczne są generowane automatycznie przy użyciu takich źródeł, jak inteligentne liczniki, sprzęt medyczny, dane GPS, znaczniki częstotliwości i inne. Te dane są kluczowe dla firm, które chcą usprawnić zarządzanie łańcuchem dostaw.
• Weblog: Na całym świecie przez cały czas działa wiele serwerów, aplikacji i programów. Podczas działania generują dużo uporządkowanych danych. Sprowadza się to do ogromnej ilości cennych i wnikliwych ustrukturyzowanych danych, które firmy mogą wykorzystać do sprawnego radzenia sobie z umowami SLA i proaktywnej pracy nad naruszeniami bezpieczeństwa.
• Punkt sprzedaży: Wszystkie dane generowane podczas działań w punkcie sprzedaży, w tym skanowanie kodów kreskowych wszystkich produktów, generują wiele uporządkowanych informacji związanych z produktami.

Przykłady ustrukturyzowanych Big Data generowanych przez człowieka:

• Wszystkie dane wejściowe: Wszystkie dane, które wprowadzamy w dowolnym miejscu w Internecie lub dowolnej aplikacji cyfrowej, dodają się do ogromnego stosu Big Data. Dane te są korzystne dla zrozumienia i modyfikacji nastrojów i zachowań klientów.
• Strumień kliknięć: każde kliknięcie w dowolnej witrynie dodaje dane do strumienia kliknięć. Może to również śledzić, śledzić i wpływać na zachowania zakupowe.
• Dane dotyczące gier: nawet gry, w które gramy, każdy zakup w grze i inne działania dodają do stosu uporządkowanych Big Data.
• Działania zakupowe: Wszystkie czynności, które wykonujemy na dowolnej stronie w mediach społecznościowych, od wyszukania produktu po ostateczny zakup – wszystko to jest stale dodawane do Big Data.

Aby uzyskać pewną perspektywę na to, jak ogromny jest rozmiar generowanych przez człowieka Big Data, pomyśl, że miliony różnych użytkowników przesyłają razem różne informacje! Oprócz ogromnego rozmiaru dane w czasie rzeczywistym sprawiają, że jest to idealne rozwiązanie dla firm, które chcą przewidywać poprzez zrozumienie wzorców.

Niezależnie od trybu produkcji danych chodzi o to, że jest niezwykle wnikliwy i może rozwiązać wiele problemów biznesowych.

To wyjaśnia większość tego, co musisz wiedzieć o danych strukturalnych w środowisku Big Data. Ale zanim podsumujemy ten artykuł, szybko przyjrzyjmy się niektórym punktom porównania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych – tak, abyś miał trochę zrozumienia, zanim zagłębisz się w dane nieustrukturyzowane!

Dane strukturalne a dane nieustrukturyzowane

Podstawową różnicą między tymi dwoma typami danych jest schemat i format, którego używa do przechowywania i wyszukiwania, wpływając na rodzaj analizy, którą można z niego wyciągnąć.

Dane strukturalne działają ze sztywnym schematem, który zapewnia spójność i wydajność. Z drugiej strony dane nieustrukturyzowane nie mają jednolitej struktury i są niespójne. W przypadku przechowywania uporządkowane dane opierają się na RDBMS i mają strukturę kolumnowo-wierszową. Ponieważ dane te są dobrze skategoryzowane, mogą być z łatwością wykorzystywane zarówno przez ludzi, jak i maszyny. W tym celu używany jest SQL, który opiera się na zapytaniach wyszukiwania.

Z drugiej strony dane nieustrukturyzowane albo nie są zorganizowane we wstępnie zdefiniowany sposób, albo nie działają z żadnym zestawem modeli danych. Dane te zazwyczaj zawierają dużo tekstu, ale czasami mogą zawierać również inne informacje, takie jak liczby, daty itp. Przykładami danych nieustrukturyzowanych mogą być dane dotyczące zdrowia, pliki audio/wideo/obrazy, dokumenty tekstowe, metadane, książki, dane analogowe, e-maile itp.

Najczęściej zdarza się, że ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane są używane razem, częściej niż nie. Na przykład – system CRM (dane nieustrukturyzowane) może generować arkusz Excela z danymi firmy (dane ustrukturyzowane).

Podsumowując,

Ustrukturyzowane dane są stale tworzone w szybkim tempie, co z czasem będzie się tylko zwiększać. W rezultacie firmy muszą radzić sobie ze stosami danych, które zawierają ważne informacje i potencjał, aby pomóc firmie osiągnąć swoje cele. Umiejętność wydobywania wiedzy z danych to jedna z kluczowych umiejętności teraźniejszości i przyszłości.

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

W upGrad pracowaliśmy z różnymi studentami z różnych dyscyplin, którzy mieli talent do zagłębiania się w stos danych. Sprawdź nasz program Executive PG w tworzeniu oprogramowania – Specjalizacja w Big Data . Kurs buduje Cię od materiału przygotowawczego do budowy projektu Capstone. Data rozpoczęcia to 31 grudnia 2021 – więc zapisz się szybko!