По данным IBM, прогнозировалось , что глобальный объем данных достигнет 35 зеттабайт в 2020 году. Поскольку он увеличивается ежедневно, специалисты по данным ожидают, что в 2025 году это число достигнет 175 зеттабайт.
По данным IBM, прогнозировалось , что глобальный объем данных достигнет 35 зеттабайт в 2020 году. Поскольку он увеличивается ежедневно, специалисты по данным ожидают, что в 2025 году это число достигнет 175 зеттабайт. Представьте себе: 35ZB содержит примерно 1 триллион часов фильмов. Чтобы посмотреть все эти фильмы, потребуется 115 миллионов лет. Это впечатляющие цифры, не правда ли? Что ж, в сфере глобальных данных есть что-то еще более впечатляющее. Преобладающая часть данных, а это около 80 процентов, неструктурирована. Это означает, что структурированные данные содержат только около 20 процентов всей генерируемой информации.
В этой статье вы подробнее познакомитесь со структурированными и неструктурированными данными. Давайте посмотрим, в чем разница между ними и почему вы должны знать это в первую очередь. Кроме того, мы поможем вам понять, как обрабатывать каждый тип данных и какие программные инструменты доступны для каждой цели.
Структурированные и неструктурированные данные в двух словах
Данные существуют во множестве различных форм и размеров, но большинство из них могут быть представлены в виде структурированных и неструктурированных данных.
Ключевые различия между неструктурированными данными и структурированными данными.
Структурированные данные представляют собой высокоорганизованную, фактическую и точную информацию. Обычно он представлен в форме букв и цифр, которые хорошо вписываются в строки и столбцы таблиц. Структурированные данные обычно существуют в таблицах, подобных файлам Excel и электронным таблицам Google Docs.
Неструктурированные данные не имеют заранее определенной структуры и представлены во всем разнообразии форм. Примеры неструктурированных данных варьируются от изображений и текстовых файлов, таких как документы PDF, до видео и аудио файлов, и это лишь некоторые из них.
Структурированные данные часто называют количественными данными, что означает, что их объективный и заранее определенный характер позволяет нам легко подсчитывать, измерять и выражать данные в числах. Неструктурированные данные также называются качественными данными в том смысле, что они имеют субъективный и интерпретирующий характер. Эти данные можно разделить на категории в зависимости от их характеристик и свойств.
Сделав это резюме, давайте перейдем к более описательному объяснению различий.
Что такое структурированные данные?
Итак, структурированные данные – это хорошо организованные и точно отформатированные данные. Эти данные существуют в формате реляционных баз данных ( СУБД ), то есть информация хранится в таблицах со связанными строками и столбцами. Таким образом структурированные данные аккуратно упорядочиваются и записываются, поэтому их можно легко найти и обработать. Пока данные вписываются в структуру СУБД, мы можем легко искать конкретную информацию и выделять отношения между ее частями. Такие данные можно использовать только по прямому назначению. Кроме того, для структурированных данных обычно не требуется много места для хранения.
В аналитических целях можно использовать хранилища данных . DW – это центральные хранилища данных, используемые компаниями для анализа данных и составления отчетов.
Для работы с реляционными базами данных и хранилищами используется специальный язык программирования SQL, который означает язык структурированных запросов и был разработан IBM еще в 1970-х годах.
Примеры структурированных данных. Структурированные данные знакомы большинству из нас. Файлы Google Sheets и Microsoft Office Excel – это первое, что приходит на ум, когда речь идет о примерах структурированных данных. Эти данные могут содержать как текст, так и числа, такие как имена сотрудников, контакты, почтовые индексы, адреса, номера кредитных карт и т. Д.
Типичный пример структурированных данных: электронная таблица Excel, содержащая информацию о покупателях и покупках.
Практически каждый имел дело с бронированием билета через одну из систем бронирования авиабилетов или снятием наличных в банкомате. Во время этих операций мы обычно не думаем о том, с какими приложениями имеем дело и какие типы данных они обрабатывают. Однако это системы, которые обычно также используют структурированные данные и реляционные базы данных.
Что такое неструктурированные данные?
Имеет смысл, что если определение структурированных данных подразумевает аккуратную организацию компонентов предопределенным образом, определение неструктурированных данных будет противоположным. Части таких данных не структурированы заранее определенным образом, то есть данные хранятся в своих собственных форматах.
Проблема с неструктурированными данными в том, что традиционные методы и инструменты не могут быть использованы для их анализа и обработки. Один из способов управления неструктурированными данными – выбор нереляционных баз данных, также известных как NoSQL .
Если есть необходимость хранить данные в исходных исходных форматах для дальнейшего анализа, лучше всего подойдут репозитории хранения, называемые озерами данных . Озеро данных – это хранилище или система, предназначенная для хранения огромных объемов данных в естественном / необработанном формате.
Принимая во внимание все разнообразие форматов файлов неструктурированных данных, неудивительно, что они составляют более 80 процентов всех данных. При этом компании, игнорирующие неструктурированные данные, остаются далеко позади, поскольку не получают достаточно ценной информации.
Примеры неструктурированных данных. Существует широкий спектр форм, которые составляют неструктурированные данные, такие как электронная почта, текстовые файлы, сообщения в социальных сетях, видео, изображения, аудио, данные датчиков и так далее.
Сообщение туристического агентства в Facebook: пример неструктурированных данных.
В качестве примера мы можем взять сообщения в социальных сетях туристического агентства или все публикации, если на то пошло. Каждый пост содержит некоторые показатели, такие как репосты или хэштеги, которые можно количественно определить и структурировать. Однако сами посты относятся к категории неструктурированных данных. Мы пытаемся сказать, что для анализа сообщений и сбора полезной информации потребуется некоторое время, усилия, знания и специальные программные инструменты. Если агентство публикует новые туристические туры и хочет узнать реакцию аудитории (комментарии), им нужно будет изучить публикацию в ее собственном формате (просмотреть публикацию в приложении социальных сетей или использовать передовые методы, такие как анализ настроений ).
Ключевые различия между структурированными и неструктурированными данными
Подробнее о различиях между структурированными и неструктурированными данными.
Теперь давайте обсудим еще несколько важных различий между структурированными и неструктурированными данными:
Форматы данных: несколько форматов против множества форматов
Структурированные данные обычно представлены в виде текста и чисел. Его форматы стандартизированы и удобочитаемы. Наиболее распространены CSV и XML. В модели данных формат данных был определен заранее.
Форматы данных.
В отличие от структурированных данных, неструктурированные форматы данных представлены в избытке различных форм и размеров. Неструктурированные данные не имеют заранее определенной модели данных и хранятся в своих собственных форматах (так называемых «исходных» форматах). Это могут быть аудио (WAV, MP3, OGG и т. Д.) Или видеофайлы (MP4, WMV и т. Д.), PDF-документы, изображения (JPEG, PNG и т. Д.), Электронные письма, сообщения в социальных сетях, данные датчиков и т. Д.
Модели данных: предопределенные и гибкие
Структурированные данные менее гибкие, так как они основаны на строгой организации модели данных. Такие данные зависят от схемы. Схема базы данных обозначает конфигурацию столбцов (также называемых полями) и типы данных, которые должны храниться в этих столбцах. Такая зависимость является как преимуществом, так и недостатком. Хотя информацию здесь можно легко найти и обработать, все записи должны соответствовать очень строгим требованиям схемы.
С другой стороны, неструктурированные данные обеспечивают большую гибкость и масштабируемость. Отсутствие заранее определенной цели неструктурированных данных делает их очень гибкими, поскольку информация может храниться в различных форматах файлов. Однако эти данные субъективны и с ними труднее работать.
Хранилища для аналитического использования: озера данных или хранилища данных
Если мы применяем данные для аналитической обработки и используем так называемые конвейеры данных , конечным пунктом путешествия структурированных данных будут специальные хранилища данных . Это компактные хранилища или репозитории с определенной структурой, которую сложно изменить. Даже незначительные изменения схемы могут привести к необходимости восстановления огромных объемов данных, что может потребовать затрат времени и ресурсов.
Чем больше объем данных, тем больше места требуется для хранения. Картинка с высоким разрешением весит намного больше, чем текстовый файл. Следовательно, неструктурированные данные требуют больше места для хранения и обычно хранятся в озерах данных, репозиториях хранения, которые позволяют хранить практически неограниченные объемы данных в необработанных форматах. Помимо озер данных, неструктурированные данные хранятся в собственных приложениях.
В обоих случаях есть потенциал для использования облака.
Базы данных: SQL против NoSQL
Как мы уже упоминали, структурированные данные живут в реляционных базах данных , также известных как СУБД. Данные здесь настроены в таблицах с большим количеством строк (также называемых записями) и столбцов с метками, обозначающими определенные типы данных, которые они должны хранить. Конфигурация типов данных и столбцов составляет схему таблицы базы данных.
Реляционные базы данных используют SQL или язык структурированных запросов для доступа к хранимым данным и управления ими. Синтаксис SQL аналогичен синтаксису английского языка, что обеспечивает простоту его написания, чтения и интерпретации.
Вот как SQL помогает делать запросы.
Говоря о базах данных для неструктурированных данных, наиболее подходящим вариантом для этого типа данных будут нереляционные базы данных, также известные как базы данных NoSQL.
NoSQL означает «не только SQL». Эти базы данных имеют различные модели данных и хранят данные в нетабличном виде. Наиболее распространенные типы баз данных NoSQL – это ключ-значение, документ, граф и широкий столбец. Такие базы данных могут обрабатывать огромные объемы данных и справляться с высокими пользовательскими нагрузками, поскольку они достаточно гибкие и масштабируемые. В мире NoSQL существуют скорее коллекции данных, чем таблицы. В этих сборниках есть так называемые документы. Хотя документы могут выглядеть как строки в таблицах, они не используют одну и ту же схему. В одной коллекции может быть несколько документов с разными полями. Кроме того, между элементами данных практически нет отношений. Идея здесь состоит в том, чтобы уменьшить количество слияний отношений и вместо этого иметь сверхбыстрые и эффективные запросы. Хотя будут и дубликаты данных.
Пример структуры данных NoSQL.
Легкость поиска, анализа и обработки
Одно из основных различий между структурированными и неструктурированными данными заключается в том, насколько легко их можно подвергнуть анализу. Структурированные данные в целом легко искать и обрабатывать, независимо от того, обрабатывает ли это человек или выполняет программные алгоритмы. Неструктурированные данные, напротив, гораздо сложнее искать и анализировать. После обнаружения такие данные должны быть внимательно обработаны, чтобы понять их ценность и применимость. Этот процесс сложен, поскольку неструктурированные данные не могут поместиться в фиксированные поля реляционных баз данных, пока они не будут собраны и обработаны.
С исторической точки зрения, поскольку структурированные данные существуют дольше, логично, что для них существует отличный выбор зрелых аналитических инструментов. В то же время те, кто работает с неструктурированными данными, могут столкнуться с меньшим выбором инструментов аналитики, поскольку большинство из них все еще разрабатываются. Использование традиционных инструментов интеллектуального анализа данных обычно разбивается о неорганизованную внутреннюю структуру этого типа данных.
Природа данных: количественные vs качественные
Структурированные данные часто называют количественными данными . Это означает, что такие данные обычно содержат точные числа или текстовые элементы, которые можно подсчитать. Методы анализа понятны и просты в применении. Среди них есть:
- классификация или организация хранимых элементов данных в похожие классы на основе общих характеристик,
- регрессия или исследование отношений и зависимостей между переменными, и
- кластеризация данных или организация точек данных в определенные группы на основе различных атрибутов.
Неструктурированные данные, в свою очередь, часто классифицируются как качественные данные, содержащие субъективную информацию, которую невозможно обработать с помощью традиционных методов и инструментов программного анализа. Например, качественные данные могут поступать из опросов клиентов или отзывов в социальных сетях в текстовой форме. Для обработки и анализа качественных данных требуются более современные аналитические методы, такие как:
- накопление данных или исследование больших объемов данных, разделение их на более мелкие элементы и объединение переменных с одинаковыми значениями в одну группу, а также
- интеллектуальный анализ данных или процесс обнаружения определенных закономерностей, странностей и взаимодействий в больших наборах данных для предварительного выражения возможных результатов.
Инструменты и технологии
Инструменты структурированных данных. Ясная и высокоорганизованная сущность структурированных данных способствует широкому спектру инструментов управления данными и аналитики. Это открывает возможности для групп данных с точки зрения выбора наиболее подходящего программного продукта для работы со структурированными данными.
Инструменты управления структурированными данными.
Среди наиболее часто используемых систем управления реляционными базами данных, инструментов и технологий для обработки данных можно выделить следующие:
- PostgreSQL. Это бесплатная СУБД с открытым исходным кодом, которая поддерживает запросы как SQL, так и JSON, а также наиболее широко используемые языки программирования, такие как Java, Python, C / C + и т. Д.
- SQLite. Это еще один популярный вариант движка базы данных SQL, который содержится в библиотеке C. Это легкая транзакционная система, которая не полагается на отдельный серверный процесс, поскольку она скорее вставляется в конечную программу.
- MySQL. Одна из самых популярных СУБД с открытым исходным кодом, быстрая и надежная. Он работает на сервере и позволяет создавать как небольшие, так и большие приложения.
- База данных Oracle. Это продвинутая система управления базами данных с многомодельной структурой. Его можно использовать для хранения данных, обработки онлайн-транзакций и смешанных рабочих нагрузок баз данных.
- Microsoft SQL Server. SQL Server, разработанный Microsoft, представляет собой надежную и функциональную систему управления реляционными базами данных, которая позволяет хранить и извлекать данные в соответствии с запросами других программных приложений.
- Приложения OLAP. Единица бизнес-аналитики (BI), онлайновая аналитическая обработка (OLAP) означает продвинутый вычислительный подход, который эффективно и быстро отвечает на многомерные запросы. Инструменты OLAP позволяют пользователям работать с данными с разных точек зрения, поскольку они сочетают в себе интеллектуальный анализ данных, реляционную базу данных и функции отчетности. Apache Kylin – одна из самых популярных OLAP-систем с открытым исходным кодом. Он поддерживает большие наборы данных, поскольку он синхронизируется с Hadoop.
Инструменты для неструктурированных данных. Поскольку неструктурированные данные бывают разных форм и размеров, для их правильного анализа и обработки требуются специально разработанные инструменты. Кроме того, необходимо найти квалифицированную команду по анализу данных. Мало того, что полезно понимать тему данных, но также важно выяснить отношения этих данных.
Инструменты управления неструктурированными данными.
Ниже вы найдете несколько примеров инструментов и технологий для эффективного управления неструктурированными данными:
- MongoDB. Это система управления базами данных, ориентированная на документы, не требующая жесткой схемы или структуры таблиц. Он считается одним из классических примеров NoSQL. MongoDB использует документы, подобные JSON.
- Amazon DynamoDB. DynamoBD, предлагаемый Amazon в составе пакета AWS, представляет собой расширенную службу баз данных NoSQL для полного управления данными. Он поддерживает структуры данных документов и значений типа “ключ-значение” и хорошо подходит для работы с неструктурированными данными.
- Apache Hadoop. Это эффективная среда с открытым исходным кодом, используемая для обработки больших объемов данных и их хранения на недорогих обычных серверах. Hadoop не только является мощным инструментом, но и гибким, поскольку не требует наличия схемы или структуры для хранимых данных. Он помогает структурировать неструктурированные данные и затем экспортировать эти данные в реляционные базы данных.
- Microsoft Azure. Представленный Microsoft, Azure представляет собой комплексную облачную службу для создания и управления приложениями и службами через центры обработки данных. Azure Cosmos DB – это быстрая и масштабируемая база данных NoSQL, которая помогает хранить и анализировать большие объемы неструктурированных данных.
В свое время анализ неструктурированных данных обычно выполнялся вручную и требовал много времени. В настоящее время существует довольно много продвинутых инструментов на основе ИИ, которые помогают сортировать неструктурированные данные, находить соответствующие элементы и сохранять результаты. Технологии и инструменты для неструктурированных данных включают алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения. Таким образом, можно адаптировать программные продукты к потребностям конкретных отраслей.
Команды данных для обработки данных
Благодаря тому, что реляционные базы данных существуют здесь дольше, они более знакомы пользователю. Специалисты по данным с разным уровнем навыков могут работать с любой РБД довольно легко и быстро, поскольку модель данных предопределена. Любые вводы, поиски, запросы и манипуляции производятся в высокоорганизованной среде, что приводит к открытию доступа к самообслуживанию для различных специалистов, от бизнес-аналитиков до разработчиков программного обеспечения .
В отличие от инструментов структурированных данных, инструменты, предназначенные для неструктурированных данных, более сложны в работе. Следовательно, им требуется определенный уровень знаний в области науки о данных и машинного обучения для проведения глубокого анализа данных. Кроме того, специалисты, работающие с неструктурированными данными, должны хорошо разбираться в теме данных и их взаимосвязи. Учитывая вышесказанное, для обработки неструктурированных данных компании потребуется квалифицированная помощь специалистов по данным, инженеров и аналитиков.
Примеры и варианты использования структурированных и неструктурированных данных
Поскольку мы частично затронули тему примеров структурированных и неструктурированных данных выше, было бы полезно указать на конкретные варианты использования.
Итак, когда вы думаете о датах, именах, идентификаторах продуктов, информации о транзакциях и т. Д., Вы знаете, что имеете в виду структурированные данные. В то же время неструктурированные данные имеют множество лиц, таких как текстовые файлы, документы PDF, сообщения в социальных сетях, комментарии, изображения, аудио / видео файлы, электронные письма и многие другие.
Чаще всего отраслям необходимо использовать оба типа данных для повышения эффективности своих услуг.
Как структурированные и неструктурированные данные используются в разных отраслях.
Примеры использования структурированных данных
Бронирование онлайн. Различные службы бронирования отелей и билетов используют преимущества предопределенной модели данных, поскольку все данные бронирования, такие как даты, цены, направления и т. Д., Вписываются в стандартную структуру данных со строками и столбцами.
Банкоматы. Любой банкомат – отличный пример того, как работают реляционные базы данных и структурированные данные. Все действия, которые может выполнять пользователь, следуют заранее определенной модели.
Системы управления запасами. Есть множество вариантов систем управления запасами, которые используют компании, но все они полагаются на высокоорганизованную среду реляционных баз данных.
Банковское дело и бухгалтерский учет. Различные компании и банки должны обрабатывать и регистрировать огромные объемы финансовых транзакций. Следовательно, они используют традиционные системы управления базами данных для хранения структурированных данных.
Примеры использования неструктурированных данных
Распознавание звука. Колл-центры используют распознавание речи для идентификации клиентов и сбора информации об их запросах и эмоциях.
Распознавание изображений. Интернет-магазины используют распознавание изображений, чтобы покупатели могли делать покупки со своих телефонов, разместив фотографию желаемого товара.
Текстовая аналитика. Производители используют расширенную текстовую аналитику для изучения гарантийных претензий от клиентов и дилеров и получения определенных элементов важной информации для дальнейшей кластеризации и обработки.
Чат-боты. Используя обработку естественного языка (NLP) для анализа текста, чат-боты помогают различным компаниям повысить удовлетворенность клиентов своими услугами. В зависимости от введенного вопроса клиенты направляются к соответствующим представителям, которые дадут исчерпывающие ответы.
Что такое полуструктурированные данные?
Как следует из названия, полуструктурированные данные частично структурированы, что означает, что они включают в себя определенные маркеры, которые могут разделять семантические элементы и реализовывать иерархии данных, но они все же отличаются от табличных моделей данных, представленных в реляционных базах данных. Такая структура называется самоописывающейся. Языки разметки, такие как XML, представляют собой формы полуструктурированных данных. JSON также является полуструктурированной моделью данных, которая используется базами данных нового поколения, такими как MongoDB и Couchbase. Существует множество других инструментов и решений для больших данных, которые используют эту категорию данных, потому что ее значительно проще обрабатывать, чем, скажем, неструктурированные данные.
Как данные организованы в JSON.
Источник: techEplanet
Хотя полуструктурированные данные могут показаться золотой серединой, на самом деле это не так. В сегодняшней высококонкурентной среде предприятиям необходимо использовать все источники данных для получения информации и правильно ее использовать, чтобы извлечь выгоду.
Размытая грань между структурированными и неструктурированными данными
Подводя итоги, стоит сказать, что настоящей борьбы между неструктурированными и структурированными данными нет. Оба типа данных имеют большое значение для предприятий различных сфер и масштабов. Выбор источника данных может зависеть от структуры данных. Но чаще всего мы не выбираем один тип по сравнению с другим, а ищем возможности программного обеспечения для обработки всех данных.
В прошлом у компаний не было реального способа анализа неструктурированных данных, поэтому от них отказались, а основное внимание было уделено данным, которые можно было легко подсчитать. В настоящее время компании могут использовать искусственный интеллект, возможности машинного обучения и расширенную аналитику для выполнения за них сложного анализа неструктурированных данных. Например, такие корпорации, как Google, добились огромных успехов в технологии распознавания изображений, создав алгоритмы ИИ, которые могут автоматически определять, что или кто находится на фотографии.
По правде говоря, эти границы между структурированными и неструктурированными данными немного размыты, потому что в наши дни большинство наборов данных частично структурированы. Даже если мы возьмем неструктурированные данные, такие как фотография, они все равно будут содержать компоненты структурированных данных, такие как размер изображения, разрешение, дата создания изображения и т. Д. Эта информация может быть организована в табличном формате реляционных баз данных.
Теперь, когда вы знаете характеристики и различия между неструктурированными и структурированными данными, вы можете принять обоснованное решение о том, следует ли вам инвестировать в технологии, чтобы воспользоваться преимуществами неструктурированных данных. Лучшим сценарием для корпораций является использование обоих типов данных, повышая эффективность бизнес-аналитики.
Почитать еще
Несколько видео о наших продуктах
