Ce sunt datele structurate în mediul Big Data?

Pe măsură ce era internetului avansează, creăm continuu o cantitate incomensurabilă de date în fiecare secundă din fiecare zi. Tot ceea ce facem online – de la cumpărare până la trimiterea unei cereri de prietenie, efectuarea unei căutări pe Google, până la crearea de liste de redare pe Spotify – se adaugă în continuare la cantitatea de date produsă. Volumul acestor date este atât de vast și în continuă creștere, încât îl notăm simplu ca Big Data.

Atât de mult încât denotăm acest morman de date în continuă creștere ca Big Data. În mod firesc, aceste date mari prezintă multe oportunități pentru companii, analiști și pentru toți ceilalți de a învăța multe lucruri și de a-și îmbunătăți procesele, tehnicile și strategiile. Pe măsură ce datele au crescut, companiile au început să investească în instrumente și tehnici care ar putea ajuta la simplificarea datelor și la transformarea lor în informații. Acest lucru a condus la caracterizarea și clasificarea adecvată a datelor pentru ușurința analizei. Acest lucru ne-a oferit în general trei categorii de date:

• Structurat
• Nestructurat
• Semi-structurat.

Acest articol va analiza datele structurate într-un mediu de date mari!

De asemenea, să ne scufundăm în lumea datelor mari pentru a afla mai multe despre tipurile de date mari

În termenii cei mai simpli, orice date care pot fi accesate, procesate, stocate și preluate într-un format fix, pot fi denumite date structurate. Pe măsură ce tehnologiile au evoluat, a devenit mai accesibil și mai ușor să lucrați cu date structurate și să culegeți informații.

Pentru a defini mai formal, datele structurate se conformează sau aparțin unui model de date deja existent, au o structură bine definită și urmează modele și ordine care ajută la adunarea de informații din acesta. Datele structurate pot fi ușor accesate, recuperate, manipulate și studiate de către o persoană sau orice program de calculator.

În general, datele structurate într-un mediu Big Data sunt stocate în baze de date și în alte structuri și scheme bine definite. Datele structurate au atribute clar definite pentru un acces ușor și sunt tabelare, având rânduri și coloane care conturează clar structura datelor. Structured Query Language, prescurtare de la SQL, este în primul rând limbajul de bază pentru comunicarea cu date structurate într-un mediu Big Data.

Dacă sunteți încă confuz cu privire la ce sunt date structurate, vă recomandăm să vă gândiți la datele structurate ca fiind în mare parte toate datele dvs. cantitative, cum ar fi:

• Vârstă
• Abordare
• Câștiguri
• Cheltuieli
• Detalii de contact
• Detalii card (debit sau credit)
• Detalii de facturare etc.

Să ne uităm la un exemplu de bază pentru a vă oferi o mai bună înțelegere a datelor structurate. Iată un tabel „Elevi” într-o bază de date care conține numerele lor, numele, sexele, clasele și numele profesorilor de clasă.

După cum puteți vedea, datele din tabelul de mai sus sunt bine definite, au atribute explicite și pot fi accesate într-o manieră sistematică și structurată.

Citește și, 5V de Big Data

Acum, să vorbim despre câteva lucruri mai practice despre datele structurate, adică de unde provin și cum sunt generate?

Cum sunt generate Big Data structurate?

Odată cu evoluția tehnologiilor, au evoluat noi modalități de generare a datelor structurate, care sunt sofisticate, mai ușoare și mai eficiente în accesare și analiză. Aceste surse de date produc date structurate în volume uriașe și în timp real. Prin urmare, generarea de Big Data structurate poate fi atribuită în general două categorii:

• Generarea automată de date structurate: acestea sunt Big Data structurate generate fără intervenția umană. Mașinile sau calculatoarele sunt responsabile pentru generarea automată a acestor date.
• Generarea umană de date structurate: acestea sunt datele pe care noi, oamenii, le oferim prin interacțiunea cu computerele și alte dispozitive digitale.

Există și surse hibride care folosesc atât elemente generate de mașini, cât și elemente generate de oameni, dar care pot fi lăsate pentru mai târziu!

Să ne aprofundăm puțin în ceea ce înseamnă datele generate de mașini și date generate de oameni, analizând câteva exemple.

Exemple de Big Data structurate generate de mașini:

• Senzorial: datele senzoriale sunt produse automat folosind surse precum contoare inteligente, echipamente medicale, date GPS, etichete de frecvență și multe altele. Aceste date sunt cruciale pentru companiile care doresc să-și îmbunătățească managementul lanțului de aprovizionare.
• Weblog: Există o mulțime de servere, aplicații, programe care rulează pe tot globul în orice moment. Ei produc o mulțime de date structurate în timpul rulării lor. Aceasta înseamnă un volum masiv de date structurate valoroase și perspicace pe care companiile le pot folosi pentru a trata fără probleme cu SLA și pentru a lucra proactiv la breșele de securitate.
• Punctul de vânzare: Toate datele generate în timpul activităților la punctul de vânzare, inclusiv scanarea codului de bare al tuturor produselor, generează o mulțime de informații structurate legate de produs.

Exemple de Big Data structurate generate de oameni:

• Toate datele de intrare: Toate datele pe care le introducem oriunde pe internet sau orice aplicație digitală se adaugă la teancul masiv de Big Data. Aceste date sunt benefice pentru înțelegerea și modificarea sentimentelor și comportamentului clienților.
• Flux de clicuri: fiecare clic pe orice site web se adaugă la datele fluxului de clicuri. Acest lucru poate, de asemenea, urmări, urmări și influența comportamentul de cumpărare.
• Date despre jocuri: chiar și jocurile pe care le jucăm și fiecare achiziție din joc și alte acțiuni se adaugă la teancul de Big Data structurat.
• Acțiuni de cumpărare: Toate activitățile pe care le facem pe orice site de social media, de la căutarea produsului până la efectuarea achiziției finale – toate acestea sunt adăugate continuu în Big Data.

Pentru a obține o perspectivă asupra cât de mare este dimensiunea datelor mari generate de oameni, gândiți-vă că milioane de utilizatori diferiți trimit informații diferite împreună! Adăugând la dimensiunea masivă, datele în timp real îl fac ideal pentru companiile care doresc să facă predicții prin înțelegerea tiparelor.

Indiferent de modul de producere a datelor, ideea este că este incredibil de perspicace și poate rezolva multe probleme de afaceri.

Aceasta explică majoritatea a ceea ce trebuie să știți despre datele structurate în mediul Big Data. Dar înainte de a încheia acest articol, să analizăm rapid câteva puncte de comparație între datele structurate și cele nestructurate – astfel încât să înțelegeți ceva înainte de a vă aprofunda în datele nestructurate!

Date structurate vs date nestructurate

Diferența de bază dintre cele două tipuri de date este schema și formatul pe care îl utilizează pentru stocare și recuperare, influențând ce fel de analiză poate fi extrasă din aceasta.

Datele structurate funcționează cu o schemă rigidă care oferă consistență și eficiență. Pe de altă parte, datele nestructurate nu au o structură uniformă și sunt inconsistente. Pentru stocare, datele structurate se bazează pe RDBMS și urmează o structură coloane-rânduri. Deoarece aceste date sunt bine clasificate, pot fi utilizate cu ușurință atât de oameni, cât și de mașini. Pentru aceasta, se folosește SQL, care se bazează pe interogări de căutare.

Pe de altă parte, datele nestructurate fie nu sunt organizate într-o manieră predefinită, fie nu funcționează cu niciun model de date setat. Aceste date sunt în general grele de text, dar uneori pot include și alte informații, cum ar fi numere, date etc. Exemplele de date nestructurate pot include înregistrări medicale, fișiere audio/video/imagine, documente text, metadate, cărți, date analogice, e-mailuri. , etc.

De cele mai multe ori, veți găsi date structurate și nestructurate folosite împreună, de cele mai multe ori. De exemplu, un sistem CRM (date nestructurate) ar putea produce o foaie Excel cu date ale companiei (date structurate).

În concluzie,

Datele structurate sunt realizate în mod constant rapid, care vor crește doar cu timpul. Ca rezultat, companiile trebuie să se ocupe de o grămadă de date care dețin informații vitale și potențiale pentru a ajuta compania să-și atingă obiectivele. A ști cum să extragi cunoștințe din date este una dintre abilitățile cheie ale prezentului și viitorului.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

La upGrad, am lucrat cu diverși studenți dintr-o gamă largă de discipline care aveau talent să caute mai adânc în grămada de date. Consultați Programul nostru Executive PG în Dezvoltare software – Specializare în Big Data . Cursul te formează chiar de la materialul pregătitor până la construirea unui Proiect Capstone. Data de începere este 31 decembrie 2021 – așa că înscrie-te repede!