Сравнение структурированных и неструктурированных данных

Вы когда-нибудь задумывались, почему одни данные выглядят аккуратно, а другие — как беспорядочная мешанина? Всё потому, что не все данные одинаковы. Одни данные хорошо организованы и называются структурированными данными, а большинство разбросаны как попало и называются неструктурированными данными. Их собирают и обрабатывают по-разному, и они находятся в разные типы баз данных. В этой статье я объясню два вида данных. Покажу, чем они отличаются и как эффективно использовать каждый тип. Давайте разберёмся!

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные организованы и укладываются в определенные категории внутри записи или файла. Обычно они хранятся в реляционных базах данных, известных как RDBMS. Этот тип данных включает как текст, так и числа. Если данные соответствуют формату RDBMS, их можно собирать автоматически или вручную. Для настройки структурированных данных требуется создать модель данных, которая определяет, какие типы данных включены и как они хранятся и обрабатываются.

SQL, или Structured Query Language, представляет собой язык программирования для работы со структурированными данными. IBM разработала SQL в 1974 году для работы с реляционными базами данных. Он прост в использовании и не требует продвинутых навыков программирования. Примеры структурированных данных - имена, адреса, номера кредитных карт и данные в Microsoft Excel или текстовых файлах.

Что такое неструктурированные данные?

Unstructured data is all the data that doesn’t fit into specific categories. Unlike structured data, unstructured data doesn’t follow a particular format. There’s no set model; it’s just stored as it is.

Примеры неструктурированных данных включают изображения, текст, публикации в социальных сетях, видео, звуковые записи и многие другие типы файлов.

Неструктурированные данные занимают значительную долю всех данных, даже большую, чем структурированные. По оценкам, на них приходится около 80% или более всех данных, которыми располагают компании. И эта доля продолжает расти. Поэтому, если компании не обращают внимания на неструктурированные данные, они могут упустить важные выводы для бизнеса.

Что такое полуструктурированные данные?

Полуструктурированные данные представляют собой смесь структурированных и неструктурированных данных. Они структурированы, но не укладываются в базу данных в чистом виде. Вместо этого для организации используются теги и маркеры, что упрощает поиск.

Фотографии со смартфона - хороший пример полуструктурированных данных. В каждой фотографии есть само изображение (неструктурированная часть) и теги вроде времени и местоположения (структурированная часть). Это помогает упорядочить данные, хотя они и не хранятся в формальной структуре базы данных.

Если говорить о типах файлов, JSON, CSV и XML относятся к полуструктурированным данным. Эти форматы сохраняют порядок, даже если они неидеальны. Поэтому, хотя они и не так строго организованы, как структурированные данные, в полуструктурированных данных всё же сохраняется некоторый порядок благодаря таким вещам, как теги и маркеры.

Сопоставление структурированных и неструктурированных данных

Ключевые различия между структурированными и неструктурированными данными

Структурированные данные аккуратно организованы, как в таблице, а неструктурированные данные хаотичны, как электронные письма или посты в соцсетях. Давайте рассмотрим основные различия между ними.

Определенные и неопределенные данные

Структурированные данные - это аккуратно организованная информация, хранящаяся в строках и столбцах; их легко понимать и использовать. Неструктурированные данные, напротив, больше похожи на беспорядочную массу данных, хранящихся в исходном виде без чёткой структуры. Поэтому, хотя структурированные данные хорошо определены и могут быть загружены в базы данных с заданными полями, у неструктурированных данных нет фиксированной модели, и они разбросаны по разным форматам.

Качественные и количественные данные

Структурированные данные похожи на числа или на то, что можно посчитать, например то, что вы видите в клиентской системе. Это количественные потому что здесь все сводится к числам и подсчетам. Специалистам по данным проще понимать и анализировать их с помощью специальных методов, таких как регрессия, классификация и кластеризация. Эти методы помогают находить важные для бизнеса закономерности.

Неструктурированные данные устроены иначе. Они больше связаны со словами и описаниями. Этот тип данных поступает из опросов клиентов, интервью и социальных сетей. Его сложнее понять, чем структурированные данные. Специалистам по данным приходится использовать продвинутые методы интеллектуального анализа данных и стекинга, чтобы разобраться в нем. Эти методы помогают находить полезную информацию в неструктурированных данных, что важно для бизнеса.

Простота анализа

Одно из ключевых различий между структурированными и неструктурированными данными заключается в том, насколько легко анализировать структурированные данные. Структурированные данные довольно просто искать, что отлично подходит для аналитиков данных и различных алгоритмов. С другой стороны, неструктурированные данные сложнее разбирать, и им обычно требуется некоторая обработка, чтобы в них можно было разобраться.

Существует много инструментов для анализа структурированных данных. Однако с неструктурированными данными все становится немного сложнее. Большинство инструментов, например основанных на обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении (ML), которые помогают упорядочивать и анализировать неструктурированные данные, все еще находятся в разработке. Им еще не хватает зрелости, так что в этой области предстоит еще много работы.

Хранение данных в хранилищах данных и озёрах данных

Хранилища данных и озера данных — это два разных места для хранения бизнес-информации. В хранилище данных аккуратные и упорядоченные данные перед сохранением проходят обработку. С другой стороны, озера данных — это большие хранилища, где сырые данные можно хранить как есть или лишь слегка очистить.

Данные, хранящиеся в хранилищах данных, обычно упорядочены и занимают меньше места, тогда как озера данных могут содержать всевозможную неструктурированную информацию, которой может требоваться больше места.

В базах данных структурированные данные, которые хорошо укладываются в таблицы, часто хранят в одном типе базы, тогда как беспорядочные, неструктурированные данные хранят в другом типе.

Фиксированный формат против разнообразия форматов

Структурированные данные обычно придерживаются единого формата, в основном это текст и числа. Все организовано на основе модели данных, заданной заранее.

Однако с неструктурированными данными всё совсем иначе. Они могут принимать множество форм, например аудиоклипов, видео, изображений, электронных писем и даже данных датчиков. Для неструктурированных данных нет отдельной модели данных. Вместо этого их можно хранить как есть, отдельно или в озере данных, без необходимости что-либо менять.

Почему стоит управлять неструктурированными данными

Управление неструктурированными данными очень важно, потому что бизнес ежегодно накапливает все больше данных. Если данные не используются в течение 30 дней, мы называем их «холодными» данными. Эти холодные данные занимают место на дорогих жестких дисках и повышают расходы на хранение.

Неструктурированные данные особенно сложно обрабатывать компаниям. Их трудно сортировать, и они плохо подходят для обычных баз данных на основе XML, key-value или JSON. Компании обычно используют для работы с такими данными другую систему, а это означает перенос данных между системами. Это требует больше места для хранения и обходится дороже.

Некоторые компании игнорируют управление неструктурированными данными и просто добавляют больше места в свои основные системы хранения. Но этот подход нужно менять. Он съедает все пространство основного хранилища, а оно самое дорогое, потому что часто требует дорогих flash-накопителей.

Кроме того, компаниям приходится обновлять системы хранения каждые три-пять лет и включать в них все неструктурированные данные. Нужно учитывать затраты на перенос данных и дополнительное хранилище, необходимое для резервных копий.

Также бизнесу важно соблюдать международные законы о данных. Эти законы требуют от компаний проверять содержимое своих неструктурированных данных, особенно если в них есть персональные данные.

Если грамотно управлять неструктурированными данными, компании могут работать эффективнее и экономить деньги. Облачное хранилище, ленточные накопители или другие варианты вторичного хранения упрощают работу с неструктурированными данными. Это помогает компаниям лучше управлять данными и снижать затраты.

Заключительные слова

Как специалист по данным, я хочу подвести итог нашему обсуждению и в последний раз прояснить ключевые различия между структурированными, неструктурированными и полуструктурированными данными.

Let’s start with structured data. This type of data includes names, addresses, and credit card numbers. It’s neatly organized in database tables, making it easy for big data programs to process.

Далее идут неструктурированные данные, которые сильно отличаются. К ним относятся, например, аудиофайлы, видео и данные видеонаблюдения. Они хранятся как есть, пока нам не нужно их анализировать. Работать с ними может быть сложнее, потому что они представлены во множестве форматов, но уделять им внимание крайне важно. Как ни удивительно, на них приходится более 80% всех данных, которые используют компании, и их объём растёт на 55-65% в год.

Наконец, есть полуструктурированные данные. Они находятся где-то посередине. У них есть некоторая структура, например теги, но при этом они должны вписываться в традиционную структуру базы данных.

Вкратце, хотя структурированные данные проще анализировать, огромный объем неструктурированных данных содержит ценные инсайты, которые мы начинаем раскрывать с помощью новых технологий. Нам нужно использовать все типы данных, чтобы не упустить ключевую информацию, которая может помочь принимать более обоснованные решения.