Структурированные и неструктурированные данные

Из-за всей шумихи вокруг больших данных и способов их использования компаниями вы можете спросить: «Какие типы данных мы имеем в виду?»Что ж, первое, что нужно понять, это то, что не все данные созданы равными. Это означает, что данные, генерируемые приложениями социальных сетей, полностью отличаются от данных, генерируемых системами точек продаж или цепочками поставок. Некоторые данные структурированы, но большинство – неструктурировано. То, как эти данные собираются, обрабатываются и анализируются, зависит от их формата. Чтобы прояснить ситуацию, мы разберем четкие различия между структурированными и неструктурированными данными.

Некоторые данные структурированы, но большинство – неструктурировано. То, как эти данные собираются, обрабатываются и анализируются, зависит от их формата.

Чтобы прояснить ситуацию, мы разберем четкие различия между структурированными и неструктурированными данными.

Структурированные и неструктурированные данные

Как только вы получите базовое представление о качественных и количественных данных , вы сможете разобраться в структурах данных или их отсутствии.

В чем разница между структурированными и неструктурированными данными?

Структурированные данные хорошо организованы и отформатированы таким образом, чтобы их можно было легко найти в реляционных базах данных. Неструктурированные данные не имеют заранее определенного формата или организации, что значительно усложняет их сбор, обработку и анализ.

Структурированные и неструктурированные данные не только собираются, обрабатываются и анализируются разными способами, но и находятся в совершенно разных базах данных.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные чаще всего относятся к категории количественных данных, и это тип данных, с которыми большинство из нас привыкло работать. Подумайте о данных, которые аккуратно помещаются в фиксированные поля и столбцы в реляционных базах данных и электронных таблицах.

Примеры структурированных данных включают имена, даты, адреса, номера кредитных карт, информацию об акциях, геолокацию и многое другое.

Структурированные данные хорошо организованы и легко понимаются машинным языком. Те, кто работает в реляционных базах данных, могут относительно быстро вводить, искать и манипулировать структурированными данными. Это самая привлекательная особенность структурированных данных.

Язык программирования, используемый для управления структурированными данными, называется языком структурированных запросов, также известным как SQL. Этот язык был разработан IBM в начале 1970-х годов и особенно полезен для обработки взаимосвязей в базах данных.

Если это звучит сбивающе с толку, изображение ниже должно помочь визуализировать, как структурированные данные связаны друг с другом в базе данных.

Сверху вниз мы видим, что UserID 1 относится к клиенту Алисе, у которой было два OrderID : «1234» и «5678».

Затем у Алисы было два ProductID : «765» и «987». Наконец, мы видим, как Алиса купила две упаковки картофеля и одну упаковку сушеных спагетти.

Эти данные полезны на поверхности? Не совсем, но использование аналитических инструментов может помочь выявить закономерности и тенденции в отношении конкретного клиента или клиентской базы. Этот тип данных обычно встречается в программном обеспечении CRM.

Структурированные данные произвели революцию в бумажных системах, на которые компании полагались для бизнес-аналитики десятилетия назад. Хотя структурированные данные по-прежнему полезны, все больше компаний стремятся деконструировать неструктурированные данные для будущих возможностей.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные чаще всего относятся к категории качественных данных, и их нельзя обрабатывать и анализировать с помощью обычных инструментов и методов.

Примеры неструктурированных данных включают текст, видео, аудио, мобильную активность, активность в социальных сетях, спутниковые изображения, изображения наблюдения – список можно продолжать и продолжать.

Неструктурированные данные трудно деконструировать, потому что у них нет предопределенной модели, то есть их нельзя организовать в реляционных базах данных. Вместо этого для управления неструктурированными данными лучше всего подходят нереляционные базы данных или базы данных NoSQL.

Еще один способ управления неструктурированными данными – направить их в озеро данных, что позволяет им иметь необработанный, неструктурированный формат.

Более 80 процентов всех данных, генерируемых сегодня, считаются неструктурированными, и это число будет продолжать расти с появлением Интернета вещей.

Найти понимание, скрытое в неструктурированных данных, – непростая задача. Для того, чтобы действительно изменить ситуацию, требуется продвинутая аналитика и высокий уровень технических знаний. Для многих компаний это может оказаться дорогостоящим переездом.

Однако те, кто может использовать неструктурированные данные, имеют конкурентное преимущество. В то время как структурированные данные дают нам представление о клиентах с высоты птичьего полета, неструктурированные данные могут дать нам гораздо более глубокое понимание поведения и намерений клиентов.

Например, методы интеллектуального анализа данных, применяемые к неструктурированным данным, могут помочь компаниям узнать о покупательских привычках и сроках, закономерностях в покупках, настроениях по отношению к конкретному продукту и многом другом.

Неструктурированные данные также являются ключевыми для программного обеспечения для прогнозной аналитики. Например, данные датчиков, подключенных к промышленному оборудованию, могут заранее предупредить производителей о странной активности. Имея эту информацию, можно произвести ремонт до того, как машина выйдет из строя.

Ознакомьтесь с самым простым в использовании программным обеспечением для прогнозной аналитики →

Будущее данных

Объем больших данных продолжает расти, но вскоре важность больших объемов перестанет существовать. Независимо от того, являются ли данные структурированными или неструктурированными, наличие наиболее точных и актуальных данных будет ключевым моментом для компаний, стремящихся получить преимущество. Использование правильных данных позволит компаниям:

Уменьшите эксплуатационные расходы.
Отслеживайте текущие показатели и создавайте новые.
Понимать своих клиентов на гораздо более глубоком уровне.
Раскрывайте более разумные и целевые маркетинговые кампании.
Найдите новые возможности и предложения для продуктов.

Исследования IDC показывают, что компании, располагающие правильными данными, получат дополнительный прирост производительности на 430 миллиардов долларов к 2020 году. Неудивительно, что, по оценкам IBM, в ближайшие несколько лет будет размещено примерно 2,72 миллиона вакансий в области науки о данных .