結構化對比機器學習中的非結構化數據

數據是技術進步和業務增長的支柱。 考慮到公司每天生成的大量數據，傳統工具不足以處理或利用數據分析來提取有意義的見解。

碰巧的是，分析和理解數據是數據處理的先決條件。 這一點尤其重要，因為數據有兩種不同的形式：結構化和非結構化。 每種數據類型都經過累積、處理、排序和分析，以獲取有價值的信息並改進整體決策。 結構化和非結構化數據都存儲在不同的數據庫中。

在本文中，我們將探討兩種主要數據類型，並了解每種數據類型的優點和局限性，以進行結構化數據與非結構化數據的比較。

什麼是結構化數據？

結構化數據組織良好，易於量化，定義明確，易於使用數據分析軟件進行搜索和分析。 結構化數據通常位於文件或記錄中的特定字段中。 很容易將結構化數據放入設置行、表和列的標準模式中。

處理結構化數據的一個很好的例子是訪問酒店數據庫，在那裡可以輕鬆訪問囚犯的所有相關詳細信息，如姓名、聯繫電話、地址等。 這種類型的數據是結構化的。

結構化數據封裝在 RDBMS（關係數據庫）中。 存儲在數據庫中的任何信息都可以由人或機器更新，並通過算法或手動搜索輕鬆訪問。 結構化查詢語言 (SQL) 是用於處理結構化數據的標準工具，無論是定位、添加和刪除還是更新。

現在讓我們來看看結構化數據的優缺點。

結構化數據的優點

1. 機器學習算法的易適用性

結構化數據的組織良好和量化的特性使他們可以很容易地更新、修改和搜索數據。

2. 易於商務人士使用

任何具有數據及其相關應用基礎知識的人都可以使用結構化數據。 結構化數據促進了用戶數據訪問的自助服務模式。 因此，沒有必要深入了解數據類型及其關係。

3.更多工具選項

由於結構化數據已經使用了很長時間，因此大多數工具都經過了數據分析效率的測試。 在處理結構化數據時，數據管理者有很多工具可供選擇。

4. 無縫集成

Excel 等簡單而精簡的程序可用於存儲和組織結構化數據。 此外，可以根據需要將其他幾個分析工具鏈接到 Excel 以進行進一步的數據分析。

5. 適用性

結構化數據非常適合基礎組織和定量分析。

結構化數據的缺點

1. 限制使用

結構化數據缺乏通用性。 它只能與設定的願景一起使用，並且不能偏離它，因為它具有預定義的結構。

2. 數據存儲受限

結構化數據以嚴格的數據存儲方式存儲在數據倉庫中。 數據存儲的任何更改都需要對現有數據進行全面更新，以適應額外的昂貴和耗時的要求。

3.不適合詳細分析

結構化數據可以提供有限的洞察力，因為它適用於預設參數。 它沒有提供有關如何以及為何進行數據分析的詳細信息。

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什麼是非結構化數據？

非結構化數據是指沒有組織且無法容納在集合或定義的框架中的信息。 在投入使用之前，它只能以原始形式存儲。 此功能稱為讀取模式。

我們遇到的大部分數據都是非結構化的。 近80%的企業數據是非結構化數據； 這個百分比似乎在不斷增長。 非結構化數據有多種格式，如電子郵件、社交媒體平台上的帖子、聊天、演示文稿、圖像、衛星饋送和來自物聯網傳感器的數據。

自然，投入時間和金錢來破譯非結構化數據的公司可以獲得重要且有價值的商業智能，以增加利潤。 它還可以幫助他們更有效地以個性化的方式與客戶建立聯繫，從而增加利潤。

非結構化數據很難破譯； 從非結構化數據中提取有價值的見解需要熟練的數據專業人員提供尖端工具和復雜的算法，他們可以利用一流的編程技能和數據分析。

然而，結果是非常值得的，因為關鍵的定性洞察（客戶反饋、決策）幫助企業簡化客戶查詢並提高組織效率。

非結構化數據的優勢

1. 保持自然形態的自由

由於非結構化數據以其原始形式（本機形式）累積，因此在使用之前不會對其進行定義。 這導致更大的儲備池，因為非結構化數據可以適應任何數據需求。 它還有助於數據分析師和數據科學家僅處理和分析所需的信息。

2. 輕鬆快速的數據收集

非結構化數據具有令人印象深刻的積累率。 由於它不需要預先設置參數，因此可以輕鬆快速地收集它。

3、海量數據存儲

雲數據湖因其令人印象深刻的存儲容量而存儲非結構化數據。 雲數據湖按使用量付費，具有很高的成本效益、靈活性和可擴展性。

非結構化數據的缺點

1. 需要數據科學專業知識

正如我們之前提到的，您需要數據科學專業知識來利用非結構化數據進行有用的處理和分析。 因此，普通業務人員或用戶不可能從原始原始形式的非結構化數據中提取任何有意義的信息。 處理非結構化數據需要了解與數據相關的主題以及鏈接數據以使其資源豐富的知識。 更不利的是，儘管各行各業的需求不斷增長，但數據科學專業人才短缺。

2. 工具選擇有限

除了數據科學專業知識外，非結構化數據還需要專門的工具進行操作。 標準數據分析工具非常有用且與結構化數據兼容，而數據工程師在分析非結構化數據時只能選擇有限的工具。 然而，正如我們所說，市場上正在開發新的工具和技術。

結構化數據與非結構化數據：比較

結構化數據

非結構化數據

結構化數據可以量化並以數字、日期、字符串和值表示。

非結構化數據是定性的，並以聊天、視頻、音頻衛星饋送等形式呈現。

結構化數據以行和列的形式存儲在關係數據庫中。

在雲數據湖中，非結構化數據以其原生形式（音頻、圖像、聊天或視頻）存儲。

據估計，大約 20% 的可用數據是結構化形式。

據估計，80% 的可用數據是非結構化的。

它們可以在封閉式調查中看到，例如 NPS 分數、CSAT 分數和網絡分析。

它們可以在客戶查詢、反饋、社交媒體帖子、電子郵件、評論等中看到。

它們存儲在數據倉庫中。

它們存儲在非關係型數據庫中，例如 NoSQL、應用程序、數據倉庫和數據湖。

它們顯示趨勢以顯示正在發生的事情。

它們顯示模式和趨勢，詳細解釋特定事情發生的原因。

需要更少的存儲容量

需要更多的存儲容量

可以使用 Excel 等簡單工具對其進行分析。

它們只能使用專門的人工智能工具進行分析。

結構化數據具有定義的數據模型。

非結構化數據沒有定義的數據模型，因為它們在使用之前不需要任何操作。

沒有數據分析知識的普通業務用戶可以在提供自助訪問時使用結構化數據。

處理和分析需要數據科學專業知識，只有數據工程師才能處理非結構化數據。

它們被稱為寫入模式，因為它們具有預定義的格式。

它們以其原生格式被稱為閱讀模式。

結構化數據的來源包括 GPS 傳感器、在線應用程序、網絡服務器日誌等。

非結構化數據的來源包括電子郵件、聊天、語音消息、PDF 文件等。

客戶關係管理、在線預訂和會計部門使用結構化數據。

數據挖掘、預測分析和聊天機器人使用非結構化數據。

半結構化數據

第三類數據同時具有結構化和非結構化數據，稱為半結構化數據。 半結構化數據不適合類似於非結構化數據的關係數據庫中的任何預設參數或組織結構。 然而，它們具有標記或元數據，可以像結構化數據一樣攜帶經過處理、分析和結構化的信息。

半結構化數據的最佳示例是智能手機中的圖片。 智能手機中的每張圖像或照片都包含非結構化數據和結構化詳細信息，例如時間、位置和其他相關信息。 半結構化數據可以以 JSON、CSV 和 XML 文件格式的形式查看。

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