Структурированный против. Неструктурированные данные в машинном обучении

Данные являются основой технического прогресса и роста бизнеса. Учитывая огромный объем данных, которые компании генерируют ежедневно, обычных инструментов недостаточно для обработки или использования анализа данных для извлечения значимой информации.

Как оказалось, анализ и понимание данных является необходимым условием для обработки данных. Это особенно важно, поскольку данные поступают в двух различных формах: структурированной и неструктурированной. Каждый тип данных накапливается, обрабатывается, сортируется и анализируется для получения ценной информации и улучшения общего процесса принятия решений. И структурированные, и неструктурированные данные хранятся в разных базах данных.

В этой статье мы рассмотрим два основных типа данных и рассмотрим преимущества и ограничения каждого из них, чтобы провести сравнение структурированных данных и неструктурированных данных.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные хорошо организованы, легко поддаются количественной оценке, четко определены, просты для поиска и анализа с помощью программного обеспечения для анализа данных. Структурированные данные обычно располагаются в определенном поле в файлах или записях. Структурированные данные легко помещаются в стандартный шаблон наборов строк, таблиц и столбцов.

Хорошим примером обработки структурированных данных является доступ к базе данных отеля, где можно легко получить доступ ко всем соответствующим данным о заключенных, таким как имя, контактный номер, адрес и т. д. Такие типы данных структурированы.

Структурированные данные заключены в РСУБД (реляционные базы данных). Любая информация, хранящаяся в базе данных, может быть обновлена ​​человеком или машиной и легко доступна с помощью алгоритмов или ручного поиска. Язык структурированных запросов (SQL) — это стандартный инструмент, используемый для обработки структурированных данных, будь то поиск, добавление и удаление или обновление.

Давайте теперь посмотрим на плюсы и минусы структурированных данных.

Плюсы структурированных данных

1. Простота применимости к алгоритмам машинного обучения

Хорошо организованный и количественный характер структурированных данных позволяет им очень легко обновлять, изменять и искать данные.

2. Простота использования для деловых людей

Любой, кто обладает базовыми знаниями о данных и связанных с ними приложениях, может использовать структурированные данные. Структурированные данные облегчают доступ пользователя к данным в режиме самообслуживания. Таким образом, нет необходимости иметь глубокие знания о типах данных и их отношениях.

3. Дополнительные параметры инструмента

Поскольку структурированные данные используются уже давно, большинство инструментов были протестированы на предмет их эффективности при анализе данных. Менеджеры данных имеют множество инструментов на выбор при работе со структурированными данными.

4. Полная интеграция

Простые и оптимизированные программы, такие как Excel, можно использовать для хранения и организации структурированных данных. Кроме того, при необходимости к Excel можно подключить несколько других аналитических инструментов для дальнейшего анализа данных.

5. Пригодность

Структурированные данные отлично подходят для базовой организации и количественного анализа.

Минусы структурированных данных

1. Ограниченное использование

Структурированным данным не хватает универсальности. Его можно использовать только с установленным видением и нельзя отклоняться от него, поскольку он имеет предопределенную структуру.

2. Ограниченное хранение данных

Структурированные данные хранятся в хранилищах данных с жестким методом хранения данных. Любое изменение в хранилище данных потребует полного обновления существующих данных для удовлетворения дополнительных дорогостоящих и трудоемких требований.

3. Не подходит для детального анализа

Структурированные данные могут дать ограниченную информацию, поскольку они работают с заранее заданными параметрами. Он не содержит подробностей о том, как и почему выполняется анализ данных.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое неструктурированные данные ?

Неструктурированные данные относятся к информации, которая не организована и не может быть размещена в заданной или определенной структуре. Он может храниться только в первозданном виде до использования. Эта функция известна как схема при чтении .

Большинство данных, с которыми мы сталкиваемся, неструктурированы. Почти 80 % корпоративных данных неструктурированы; этот процент постоянно растет. Неструктурированные данные поступают в различных форматах, таких как электронные письма, сообщения в социальных сетях, чаты, презентации, изображения, спутниковые каналы и данные с датчиков IoT.

Естественно, компании, которые вкладывают время и деньги в расшифровку неструктурированных данных, получают доступ к важной и ценной бизнес-аналитике для увеличения своей прибыли. Это также может помочь им более эффективно и персонализированно общаться со своими клиентами, тем самым способствуя увеличению прибыли.

Неструктурированные данные довольно сложно расшифровать; для извлечения ценной информации из неструктурированных данных требуются передовые инструменты и сложные алгоритмы от опытных специалистов по данным, которые могут использовать первоклассные навыки программирования и анализа данных.

Тем не менее, результаты очень полезны, поскольку важные качественные данные (отзывы клиентов, принятие решений) помогают компаниям оптимизировать запросы клиентов и повысить организационную эффективность.

Преимущества неструктурированных данных

1. Свобода оставаться в естественной форме

Поскольку неструктурированные данные накапливаются в своей исходной форме (собственной форме), они не определяются до тех пор, пока не будут использованы. Это приводит к увеличению резервного пула, поскольку неструктурированные данные могут адаптироваться к любым требованиям к данным. Это также помогает аналитикам данных и специалистам по данным обрабатывать и анализировать только необходимую информацию.

2. Простой и быстрый сбор данных

Неструктурированные данные имеют впечатляющую скорость накопления. Поскольку он не требует предварительно заданных параметров, его можно легко и быстро собрать.

3. Массивное хранилище данных

Озера облачных данных хранят неструктурированные данные благодаря своей внушительной емкости. Облачные озера данных взимают плату по принципу «плата за то, что вы используете» и отличаются высокой рентабельностью, гибкостью и масштабируемостью.

Недостатки неструктурированных данных

1. Потребность в специалистах по науке о данных

Как мы упоминали ранее, вам потребуется опыт работы с данными, чтобы использовать неструктурированные данные для полезной обработки и анализа. Таким образом, обычный деловой человек или пользователь вряд ли сможет извлечь какую-либо значимую информацию из неструктурированных данных в их грубой нативной форме. Обработка неструктурированных данных требует знания темы, связанной с данными, и знания о связывании данных, чтобы сделать их находчивыми. Еще более невыгодным является то, что существует нехватка специалистов по науке о данных, несмотря на постоянно растущий спрос в разных отраслях.

2. Ограниченный выбор инструментов

Неструктурированные данные требуют специализированных инструментов для манипулирования, помимо опыта работы с данными. Стандартные инструменты анализа данных полезны и совместимы со структурированными данными, а инженеры данных имеют лишь ограниченный выбор инструментов для анализа неструктурированных данных. Однако пока мы говорим, на рынке разрабатываются новые инструменты и технологии.

Структурированные данные и неструктурированные данные: сравнение

Структурированные данные

Неструктурированные данные

Структурированные данные могут быть определены количественно и представлены в виде чисел, дат, строк и значений.

Неструктурированные данные являются качественными и представлены в чатах, видео, аудиопотоках со спутников и так далее.

Структурированные данные хранятся в реляционных базах данных в строках и столбцах.

В облачных озерах данных неструктурированные данные хранятся в исходной форме (аудио, изображения, чаты или видео).

Подсчитано, что около 20% имеющихся данных находятся в структурированной форме.

Подсчитано, что 80% доступных данных неструктурированы.

Их можно увидеть в закрытых опросах, таких как оценки NPS, оценки CSAT и веб-анализ.

Их можно увидеть в запросах клиентов, отзывах, сообщениях в социальных сетях, электронных письмах, обзорах и т. д.

Они хранятся в хранилище данных.

Они хранятся в нереляционных базах данных, таких как NoSQL, приложения, хранилища данных и озера данных.

Они отображают тенденции, чтобы показать, что происходит.

Они отображают закономерности и тенденции, подробно объясняя, почему происходит то или иное явление.

Требует меньше места для хранения

Требуется больше места для хранения

Их можно анализировать с помощью простых инструментов, таких как Excel.

Их можно проанализировать только с помощью специализированных инструментов ИИ.

Структурированные данные имеют определенную модель данных.

Неструктурированные данные не имеют определенной модели данных, поскольку они не требуют каких-либо манипуляций, пока не будут использованы.

Обычные бизнес-пользователи, не знакомые с аналитикой данных, могут использовать структурированные данные, поскольку они предоставляют доступ к самообслуживанию.

Для обработки и анализа требуются знания в области науки о данных, и только инженеры данных могут обрабатывать неструктурированные данные.

Они известны как схема при записи, поскольку имеют предопределенный формат.

Они известны как схема при чтении, поскольку они находятся в своем родном формате.

Источниками структурированных данных являются датчики GPS, онлайн-приложения, журналы веб-серверов и т. д.

Источником неструктурированных данных являются сообщения электронной почты, чаты, голосовые сообщения, PDF-файлы и т. д.

Управление взаимоотношениями с клиентами, онлайн-бронирование и бухгалтерия используют структурированные данные.

Интеллектуальный анализ данных, прогнозный анализ и чат-боты используют неструктурированные данные.

Полуструктурированные данные

Третья категория данных включает как структурированные, так и неструктурированные данные, известные как полуструктурированные данные. Полуструктурированные данные не вписываются ни в какие предварительно заданные параметры или организованные структуры в реляционной базе данных, напоминающей неструктурированные данные. Тем не менее, у них есть маркеры или метаданные, которые несут обработанную, проанализированную и структурированную информацию точно так же, как и структурированные данные.

Лучшим примером полуструктурированных данных являются фотографии на смартфонах. Каждое изображение или фотография на смартфоне содержит неструктурированные данные и структурированные детали, такие как время, местоположение и другую связанную информацию. Полуструктурированные данные можно просматривать в виде форматов файлов JSON, CSV и XML.

Подведение итогов

Хотите глубже изучить структурированные и неструктурированные данные?

upGrad предлагает желанную 12-месячную программу Executive PG в области науки о данных от IIIT Bangalore, которая включает в себя три уникальных направления специализации, а именно глубокое обучение, бизнес-аналитику / анализ данных и инженерию данных.

Курс состоит из 60+ отраслевых проектов и 5+ ключевых проектов, с помощью которых вы сможете освоить востребованные навыки, такие как Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS и MySQL и другие. Он предназначен для первокурсников и менеджеров среднего звена, чтобы проводить взаимное обучение по всему миру с более чем 40 000 студентов и наставников из разных слоев общества. Помимо еженедельных лекций и занятий по разрешению сомнений, учащиеся получают доступ к учебной платформе upGrad, предлагающей всестороннюю помощь в построении карьеры и персональные отзывы от экспертов для облегчения совершенствования.

Так что не ждите – свяжитесь с нами сегодня, чтобы начать обучение!