Structurat vs. Date nestructurate în Machine Learning

Datele sunt coloana vertebrală a progresului tehnologic și a creșterii afacerii. Având în vedere volumul imens de date pe care companiile le generează zilnic, instrumentele convenționale nu sunt suficiente pentru a procesa sau a folosi analiza datelor pentru a extrage informații semnificative.

După cum se întâmplă, analiza și înțelegerea datelor este o condiție prealabilă pentru prelucrarea datelor. Acest lucru este deosebit de important deoarece datele vin sub două forme diferite: structurate și nestructurate. Fiecare tip de date este acumulat, procesat, sortat și analizat pentru a obține informații valoroase și pentru a îmbunătăți procesul decizional general. Atât datele structurate, cât și cele nestructurate sunt stocate în baze de date diferite.

În acest articol, vom explora cele două tipuri majore de date și vom arunca o privire asupra avantajelor și limitărilor fiecăruia pentru a realiza o comparație între date structurate și datele nestructurate.

Ce sunt datele structurate?

Datele structurate sunt bine organizate, ușor de cuantificat, bine definite, ușor de căutat și analizat cu software în analiza datelor. Datele structurate sunt de obicei localizate într-un anumit câmp din fișiere sau înregistrări. Este ușor să plasați date structurate într-un model standard de rânduri, tabele și coloane stabilite.

Un bun exemplu de manipulare a datelor structurate este accesarea bazei de date a hotelului, unde toate detaliile relevante ale deținuților, cum ar fi numele, numărul de contact, adresa etc., pot fi accesate cu ușurință. Astfel de tipuri de date sunt structurate.

Datele structurate sunt incluse în RDBMS (baze de date relaționale). Orice informație stocată în baza de date poate fi actualizată de către persoană sau mașini și accesată cu ușurință prin algoritmi sau căutare manuală. Structured Query Language (SQL) este instrumentul standard utilizat pentru a gestiona datele structurate, fie că este vorba de localizare, adăugare și ștergere sau actualizare.

Să aruncăm acum o privire la avantajele și dezavantajele datelor structurate.

Avantajele datelor structurate

1. Aplicabilitate ușoară la algoritmii de învățare automată

Natura bine organizată și cantitativă a datelor structurate le face foarte ușor să actualizeze, să modifice și să caute date.

2. Ușor de utilizat pentru oamenii de afaceri

Oricine are cunoștințe de bază despre date și aplicațiile asociate acestora poate folosi datele structurate. Datele structurate facilitează modul de autoservire de acces la date pentru utilizator. Deci, nu este necesar să aveți cunoștințe aprofundate despre tipurile de date și relațiile lor.

3. Mai multe opțiuni de instrumente

Deoarece datele structurate au fost utilizate de mult timp, majoritatea instrumentelor au fost testate pentru eficiența lor în analiza datelor. Managerii de date au o mulțime de instrumente din care să aleagă atunci când abordează datele structurate.

4. Integrari perfecte

Programele simple și simplificate precum Excel pot fi folosite pentru a stoca și organiza date structurate. În plus, câteva alte instrumente analitice pot fi conectate la Excel pentru o analiză suplimentară a datelor, după cum este necesar.

5. Adecvare

Datele structurate sunt foarte potrivite pentru organizarea de bază și analiza cantitativă.

Contra datelor structurate

1. Utilizare limitată

Datelor structurate le lipsește versatilitatea. Poate fi folosit doar cu o viziune stabilită și nu se poate abate de la aceasta deoarece are o structură predefinită.

2. Stocare limitată a datelor

Datele structurate sunt stocate în depozite de date cu o metodă rigidă de stocare a datelor. Orice modificare a stocării datelor va necesita o actualizare completă a datelor existente pentru a se adapta cerințelor suplimentare costisitoare și consumatoare de timp.

3. Nu este potrivit pentru analize detaliate

Datele structurate pot oferi o perspectivă limitată, deoarece funcționează pe parametri prestabiliți. Nu furnizează detalii despre cum și de ce se efectuează analiza datelor.

Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Ce sunt datele nestructurate ?

Datele nestructurate se referă la informații care nu sunt organizate și nu pot fi găzduite într-un cadru stabilit sau definit. Poate fi păstrat numai în forma sa originală până la punerea în funcțiune. Această caracteristică este cunoscută sub numele de schemă la citire .

Majoritatea datelor pe care le întâlnim sunt nestructurate. Aproape 80% din datele întreprinderii sunt nestructurate; acest procent pare să fie în continuă creștere. Datele nestructurate vin în diferite formate, cum ar fi e-mailuri, postări pe platformele de rețele sociale, chat-uri, prezentări, imagini, fluxuri prin satelit și date de la senzorii IoT.

Desigur, companiile care investesc timp și bani în descifrarea datelor nestructurate au acces la informații de afaceri vitale și valoroase pentru a-și crește profiturile. De asemenea, îi poate ajuta să se conecteze cu clienții lor mai eficient și într-un mod personalizat, contribuind astfel la creșterea profiturilor.

Datele nestructurate sunt destul de dificil de descifrat; extragerea de informații valoroase din date nestructurate necesită instrumente de ultimă oră și algoritmi complecși de la profesioniști calificați în domeniul datelor, care pot valorifica abilități de programare și analiză de date de top.

Cu toate acestea, rezultatele sunt foarte satisfăcătoare, deoarece informațiile calitative cruciale (feedback-ul clienților, luarea deciziilor) ajută companiile să simplifice întrebările clienților și să îmbunătățească eficiența organizațională.

Avantajele datelor nestructurate

1. Libertatea de a rămâne în forma naturală

Deoarece datele nestructurate sunt acumulate în forma sa originală (forma nativă), nu sunt definite până când sunt utilizate. Acest lucru are ca rezultat o rezervă mai mare, deoarece datele nestructurate se pot adapta oricărei cerințe de date. De asemenea, facilitează analiștilor de date și cercetătorilor de date să prelucreze și să analizeze doar informațiile necesare.

2. Culegerea de date ușoară și mai rapidă

Datele nestructurate au o rată de acumulare impresionantă. Deoarece nu necesită parametri prestabiliți, poate fi adunat ușor și rapid.

3. Stocare masivă de date

Lacurile de date în cloud stochează date nestructurate datorită capacității lor impresionante de stocare. Lacurile de date în cloud taxează pe baza plății pentru ceea ce utilizați și sunt extrem de rentabile, flexibile și scalabile.

Dezavantajele datelor nestructurate

1. Nevoia de expertiză în știința datelor

După cum am menționat anterior, aveți nevoie de experiență în știința datelor pentru a utiliza datele nestructurate pentru procesare și analize utile. Deci, un om de afaceri obișnuit sau un utilizator nu poate extrage nicio informație semnificativă din datele nestructurate în forma sa nativă brută. Prelucrarea datelor nestructurate necesită cunoașterea subiectului legat de date și cunoașterea conectării datelor pentru a le face pline de resurse. Și mai dezavantajos este faptul că există o penurie de profesioniști în știința datelor, în ciuda cererii în continuă creștere în industrii.

2. Alegere limitată de instrumente

Datele nestructurate necesită instrumente specializate pentru manipulare, pe lângă expertiza în știința datelor. Instrumentele standard de analiză a datelor sunt utile și compatibile cu datele structurate, iar inginerii de date au doar o gamă limitată de instrumente pentru a analiza datele nestructurate. Cu toate acestea, noi instrumente și tehnologii sunt dezvoltate pe piață în timp ce vorbim.

Date structurate vs date nestructurate: o comparație

Date structurate

Date nestructurate

Datele structurate pot fi cuantificate și reprezentate în numere, date, șiruri și valori.

Datele nestructurate sunt calitative și sunt reprezentate în chat-uri, videoclipuri, fluxuri audio prin satelit și așa mai departe.

Datele structurate sunt stocate în baze de date relaționale în rânduri și coloane.

În cloud data lakes, datele nestructurate sunt stocate în formele sale native (audio, imagini, chat-uri sau video).

Se estimează că aproximativ 20% din datele disponibile sunt într-o formă structurată.

Se estimează că 80% din datele disponibile sunt nestructurate.

Ele pot fi văzute în sondaje închise, cum ar fi scorurile NPS, mărcile CSAT și analiza web.

Ele pot fi văzute în interogările clienților, feedback, postări pe rețelele sociale, e-mailuri, recenzii etc.

Acestea sunt stocate într-un depozit de date.

Acestea sunt stocate în baze de date non-relaționale precum NoSQL, aplicații, depozite de date și lacuri de date.

Ele afișează tendințele pentru a arăta ce se întâmplă.

Ele afișează modele și tendințe care explică în detaliu de ce se întâmplă un anumit lucru.

Necesită capacitate de stocare mai mică

Cere mai multă capacitate de stocare

Ele pot fi analizate cu instrumente simple precum Excel.

Ele pot fi analizate numai cu instrumente specializate AI.

Datele structurate au un model de date definit.

Datele nestructurate nu au un model de date definit, deoarece nu necesită nicio manipulare până când sunt utilizate.

Utilizatorii obișnuiți de afaceri fără cunoștințe de analiză a datelor pot folosi date structurate, deoarece oferă acces la autoservire.

Manipularea și analizarea necesită experiență în știința datelor și numai inginerii de date pot gestiona datele nestructurate.

Ele sunt cunoscute ca schemă la scriere deoarece au un format predefinit.

Sunt cunoscute ca schemă la citire, deoarece sunt în formatul lor nativ.

Datele structurate își au sursele în senzori GPS, aplicații online, jurnalele serverului web etc.

Datele nestructurate își au sursa în mesaje de e-mail, chat-uri, mesaje vocale, fișiere PDF etc.

Departamentele de management al relațiilor cu clienții, rezervare online și contabilitate folosesc date structurate.

Exploatarea datelor, analiza predictivă și chatboții folosesc date nestructurate.

Date semi-structurate

A treia categorie de date prezintă atât date structurate, cât și date nestructurate, cunoscute sub numele de date semi-structurate. Datele semi-structurate nu se încadrează în niciun parametri prestabiliți sau structuri organizate dintr-o bază de date relațională asemănătoare cu datele nestructurate. Cu toate acestea, au markeri sau metadate care transportă informații prelucrate, analizate și structurate la fel ca datele structurate.

Cel mai bun exemplu de date semi-structurate sunt imaginile din smartphone-uri. Fiecare imagine sau fotografie dintr-un smartphone are date nestructurate și detalii structurate, cum ar fi ora, locația și alte informații conexe. Datele semi-structurate pot fi văzute sub forma de fișiere JSON, CSV și XML.

Încheierea

Doriți să vă aprofundați în datele structurate și nestructurate?

upGrad oferă râvnitul Program Executive PG de 12 luni în Știința datelor de la IIIT Bangalore, care cuprinde trei piese de specializare unice, și anume Deep Learning, Business Intelligence/Data Analytics și Data Engineering.

Cursul constă din peste 60 de proiecte din industrie și peste 5 proiecte capstone pentru ca tu să înveți abilități foarte căutate precum Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS și MySQL, printre altele. Este conceput pentru managerii de nivel mediu și pentru a urma învățarea peer-to-peer la nivel global, cu peste 40.000 de studenți și mentori din medii diverse. Pe lângă prelegerile săptămânale și cursurile de rezolvare a îndoielilor, studenții accesează platforma de învățare upGrad care oferă asistență în carieră la 360 de grade și feedback personalizat de la experți pentru a facilita îmbunătățirea.

Deci, nu așteptați - contactați-ne astăzi pentru a începe experiența de învățare!