Что такое структурированные данные в среде больших данных?

По мере продвижения эпохи Интернета мы постоянно создаем неизмеримый объем данных каждую секунду каждого дня. Все, что мы делаем в Интернете — от покупки до отправки запроса на добавление в друзья, выполнения поиска в Google и создания списков воспроизведения в Spotify — продолжает увеличивать объем производимых данных. Объем этих данных настолько велик и постоянно увеличивается, что мы называем их просто большими данными.

Настолько, что мы называем эту постоянно растущую кучу данных большими данными. Естественно, эти большие данные предоставляют множество возможностей для предприятий, аналитиков и всех остальных, чтобы узнать много нового и улучшить свои процессы, методы и стратегии. По мере роста данных компании начали инвестировать в инструменты и методы, которые могли бы помочь упростить данные и преобразовать их в информацию. Это привело к правильной характеристике и категоризации данных для облегчения анализа. Это дало нам три категории данных:

• Структурированный
• Неструктурированный
• Полуструктурированный.

В этой статье мы рассмотрим структурированные данные в среде больших данных!

Кроме того, давайте погрузимся в мир больших данных, чтобы узнать больше о типах больших данных.

Проще говоря, любые данные, к которым можно обращаться, обрабатывать, хранить и извлекать в фиксированном формате, можно назвать структурированными данными. По мере развития технологий работать со структурированными данными и получать ценную информацию стало более доступным и простым.

Чтобы дать более формальное определение, структурированные данные соответствуют какой-либо уже существующей модели данных или относятся к ней, имеют четко определенную структуру и следуют шаблонам и порядкам, которые помогают извлекать из них информацию. Структурированные данные могут быть легко доступны, извлечены, обработаны и изучены человеком или любой компьютерной программой.

Как правило, структурированные данные в среде больших данных хранятся в базах данных и других четко определенных структурах и схемах. Структурированные данные имеют четко определенные атрибуты для легкого доступа и представляют собой таблицы со строками и столбцами, четко очерчивающими структуру данных. Язык структурированных запросов, сокращенно от SQL, в первую очередь используется для общения со структурированными данными в среде больших данных.

Если вы все еще не понимаете, что такое структурированные данные, мы рекомендуем вам рассматривать структурированные данные в основном как все ваши количественные данные, такие как:

• Возраст
• Адрес
• Доход
• Расходы
• Контактная информация
• Данные карты (дебетовой или кредитной)
• Платежные реквизиты и т. д.

Давайте рассмотрим один простой пример, чтобы помочь вам лучше понять структурированные данные. Вот таблица «Студенты» в базе данных, которая содержит их номера, имена, пол, классы и имена классных руководителей.

Как видите, данные в приведенной выше таблице четко определены, имеют явные атрибуты и могут быть доступны систематическим и структурированным образом.

Читайте также: 5V больших данных

Теперь давайте поговорим о более практических вещах, связанных со структурированными данными, т. е. о том, откуда они берутся и как генерируются?

Как генерируются структурированные большие данные?

С развитием технологий появились новые способы генерации структурированных данных, которые стали более сложными, простыми и более эффективными для доступа и анализа. Эти источники данных производят структурированные данные в огромных объемах и в режиме реального времени. Таким образом, создание структурированных больших данных можно разделить на две категории:

• Машинная генерация структурированных данных: это структурированные большие данные, генерируемые без вмешательства человека. Машины или компьютеры отвечают за автоматическую генерацию этих данных.
• Генерация структурированных данных человеком: это данные, которые мы, люди, предоставляем, взаимодействуя с компьютерами и другими цифровыми устройствами.

Существуют также гибридные источники, в которых используются как элементы, созданные машиной, так и элементы, созданные человеком, но это можно оставить на потом!

Давайте немного углубимся в то, что означают данные, сгенерированные машиной, и данные, сгенерированные человеком, на нескольких примерах.

Примеры машинно-генерируемых структурированных больших данных:

• Сенсорный: Сенсорные данные создаются автоматически с использованием таких источников, как интеллектуальные счетчики, медицинское оборудование, данные GPS, частотные метки и многое другое. Эти данные имеют решающее значение для компаний, стремящихся улучшить управление цепочками поставок.
• Блог: по всему миру постоянно работает множество серверов, приложений и программ. Во время выполнения они производят много структурированных данных. Это составляет огромный объем ценных и полезных структурированных данных, которые компании могут использовать для бесперебойной работы с соглашениями об уровне обслуживания и упреждающей работы по устранению нарушений безопасности.
• Точка продажи: все данные, генерируемые во время деятельности точки продажи, включая сканирование штрих-кода всех продуктов, создают множество структурированной информации, связанной с продуктом.

Примеры структурированных больших данных, созданных человеком:

• Все входные данные: все данные, которые мы вводим где-либо в Интернете или любом цифровом приложении, добавляются к огромной куче больших данных. Эти данные полезны для понимания и изменения настроений и поведения клиентов.
• Поток кликов: каждый клик на любом веб-сайте добавляется к данным о потоке кликов. Это также может отслеживать, отслеживать и влиять на покупательское поведение.
• Игровые данные: даже игры, в которые мы играем, и каждая внутриигровая покупка и другие действия пополняют кучу структурированных больших данных.
• Действия при покупке: все действия, которые мы совершаем на любом веб-сайте социальной сети, от поиска продукта до окончательной покупки, постоянно добавляются в большие данные.

Чтобы получить некоторое представление о том, насколько огромен размер генерируемых людьми больших данных, представьте, что миллионы разных пользователей отправляют разную информацию вместе! В дополнение к огромному размеру данные в режиме реального времени делают их идеальными для компаний, которые хотят делать прогнозы, понимая закономерности.

Каким бы ни был способ производства данных, суть в том, что он невероятно проницателен и может решить многие бизнес-задачи.

Это объясняет большую часть того, что вам нужно знать о структурированных данных в среде больших данных. Но прежде чем мы завершим эту статью, давайте быстро рассмотрим некоторые точки сравнения между структурированными и неструктурированными данными, чтобы у вас было некоторое понимание, прежде чем углубляться в неструктурированные данные!

Структурированные данные против неструктурированных данных

Основное различие между этими двумя типами данных заключается в схеме и формате, которые они используют для хранения и поиска, что влияет на то, какой анализ может быть сделан на их основе.

Структурированные данные работают с жесткой схемой, которая обеспечивает согласованность и эффективность. С другой стороны, неструктурированные данные не имеют единообразной структуры и противоречивы. Для хранения структурированные данные основаны на СУБД и имеют структуру «столбцы-строки». Поскольку эти данные хорошо классифицированы, они могут быть легко использованы как людьми, так и машинами. Для этого используется SQL, опирающийся на поисковые запросы.

С другой стороны, неструктурированные данные либо не организованы заранее определенным образом, либо не работают с какими-либо заданными моделями данных. Эти данные, как правило, состоят из большого количества текста, но иногда они могут также включать другую информацию, такую ​​как числа, даты и т. д. Примеры неструктурированных данных могут включать медицинские записи, аудио/видео/изображения, текстовые документы, метаданные, книги, аналоговые данные, электронные письма. , так далее.

Чаще всего вы обнаружите, что структурированные и неструктурированные данные используются вместе, чаще всего. Например, система CRM (неструктурированные данные) может создавать лист Excel с данными компании (структурированные данные).

В заключение,

Структурированные данные постоянно создаются быстро, и со временем их количество будет только увеличиваться. В результате компаниям приходится иметь дело с кучами данных, которые содержат жизненно важную информацию и потенциал, чтобы помочь компании достичь своих целей. Умение извлекать знания из данных — один из ключевых навыков настоящего и будущего.

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

В upGrad мы работали с разными студентами из самых разных дисциплин, у которых была способность глубже заглянуть в кучу данных. Ознакомьтесь с нашей программой Executive PG по разработке программного обеспечения — специализация на больших данных . Курс строит вас прямо от подготовительного материала до создания проекта Capstone. Дата начала — 31 декабря 2021 года, так что скорее регистрируйтесь!