Порівняння структурованих і неструктурованих даних

Ви коли-небудь замислювалися, чому одні дані виглядають упорядковано, а інші — як суцільна мішанина? Річ у тім, що не всі дані однакові. Частина даних добре організована і називається структурованими даними, тоді як більшість розкидана по всьому і відома як неструктуровані дані. Їх збирають і обробляють по-різному та зберігають у різні типи баз даних. У цій статті я поясню два види даних. Я покажу, чим вони відрізняються і як ефективно використовувати кожен тип. Почнімо!

Що таке структуровані дані?

Структуровані дані організовані й поділяються на певні категорії в межах запису або файлу. Зазвичай їх зберігають у реляційних базах даних, відомих як RDBMS. До цього типу даних належать і текст, і числа. Якщо дані відповідають формату RDBMS, структуровані дані можна збирати автоматично або вручну. Налаштування структурованих даних потребує створення моделі даних, яка визначає типи включених даних, а також спосіб їх зберігання й обробки.

SQL, або Structured Query Language, — це мова програмування для керування структурованими даними. IBM розробила SQL у 1974 році для роботи з реляційними базами даних. Вона проста у використанні й не потребує просунутих навичок програмування. Прикладами структурованих даних є імена, адреси, номери кредитних карток та інформація в Microsoft Excel або текстових файлах.

Що таке неструктуровані дані?

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.

Приклади неструктурованих даних включають зображення, слова, дописи в соціальних мережах, відео, звукові записи та багато інших типів файлів.

Неструктуровані дані становлять велику частину всіх даних, навіть більшу, ніж структуровані дані. За оцінками, вони можуть становити близько 80% або більше всіх даних, які є в компаній. І ця частка продовжує зростати. Тож якщо компанії не приділяють уваги неструктурованим даним, вони можуть втратити важливі інсайти для свого бізнесу.

Що таке напівструктуровані дані?

Напівструктуровані дані — це поєднання структурованих і неструктурованих даних. Вони мають структуру, але не вписуються в базу даних так само природно. Натомість для впорядкування використовують теги й маркери, що полегшує пошук.

Фотографії зі смартфона є хорошим прикладом напівструктурованих даних. Кожне фото містить сам знімок (неструктурований) і теги на кшталт часу та місця (структуровані). Це допомагає впорядковувати дані, навіть якщо вони не мають формальної структури бази даних.

Що стосується типів файлів, JSON, CSV і XML належать до категорії напівструктурованих даних. Ці формати допомагають упорядковувати інформацію, навіть якщо вони неідеальні. Тож, хоча такий формат може бути охайнішим за структуровані дані, напівструктуровані дані все ж мають певний порядок завдяки таким елементам, як теги та маркери.

Порівняння структурованих і неструктурованих даних у форматі side-by-side

Ключові відмінності між структурованими та неструктурованими даними

Структуровані дані впорядковані акуратно, як у таблиці, тоді як неструктуровані дані є хаотичними, як електронні листи або дописи в соціальних мережах. Розгляньмо основні відмінності між ними.

Визначені та невизначені дані

Структуровані дані — це акуратно впорядкована інформація, що зберігається в рядках і стовпцях, і її легко зрозуміти та отримати до неї доступ. Натомість неструктуровані дані більше схожі на хаотичну купу матеріалів, що зберігаються у своєму первинному вигляді без чіткої структури. Тобто структуровані дані добре визначені й можуть бути розміщені в базах даних із конкретними полями, а неструктуровані дані не мають фіксованої моделі й перебувають у доволі розрізненому вигляді.

Якісні та кількісні дані

Структуровані дані схожі на числа або речі, які можна порахувати, наприклад те, що ви бачите в системі для роботи з клієнтами. Це quantitative бо все зводиться до чисел і підрахунку. Люди, які вивчають дані, можуть краще зрозуміти їх, використовуючи спеціальні методи, як-от регресія, класифікація та кластеризація. Вони застосовують ці методи, щоб знаходити важливі речі для бізнесу.

Неструктуровані дані відрізняються. Вони більше пов’язані зі словами та описами. До такого типу даних належать опитування клієнтів, інтерв’ю та соціальні мережі. Їх складніше зрозуміти, ніж структуровані дані. Ті, хто працює з даними, мають використовувати передові методи data mining і stacking, щоб їх проаналізувати. Ці методи допомагають знаходити корисну інформацію в неструктурованих даних, що важливо для бізнесу.

Простота аналізу

Одна з ключових відмінностей між структурованими та неструктурованими даними полягає в тому, наскільки легко аналізувати структуровані дані. Структуровані дані досить просто шукати, що зручно для аналітиків даних і різних алгоритмів. Натомість неструктуровані дані складніше впорядкувати й зазвичай потребують певної обробки, щоб їх можна було осмислити.

Для структурованих даних існує багато інструментів аналізу. Однак, коли йдеться про неструктуровані дані, усе стає трохи складніше. Більшість інструментів, зокрема ті, що базуються на natural language processing (NLP) та machine learning (ML), які допомагають сортувати й аналізувати неструктуровані дані, ще перебувають у розробці. Їм і досі бракує досконалості, тож у цій сфері ще багато роботи.

Зберігання даних у сховищах даних проти озер даних

Сховища даних і озера даних — це два різні місця зберігання бізнес-інформації. У сховищі даних охайні та впорядковані дані проходять певний процес перед зберіганням. Натомість озера даних — це великі масиви, де неохайні дані можна зберігати як є або трохи очистити.

Дані, що зберігаються у сховищах даних, зазвичай упорядковані та займають менше місця, тоді як data lakes можуть містити всіляку хаотичну інформацію, якій може знадобитися більше простору.

У базах даних структуровані дані, які добре вкладаються в таблиці, часто зберігають в одному типі бази даних, тоді як хаотичні, неорганізовані дані зберігають в іншому типі бази даних.

Формат заздалегідь визначеної структури проти різноманіття форматів

Структуровані дані зазвичай дотримуються спільного формату, переважно тексту та чисел. Усе це організовано на основі моделі даних, налаштованої заздалегідь.

Втім, з неструктурованими даними все зовсім інакше. Вони можуть існувати в багатьох формах, як-от аудіокліпи, відео, зображення, електронні листи й навіть дані з датчиків. Для неструктурованих даних не існує окремої моделі даних. Натомість їх можна зберігати як є, окремо або в озері даних, без потреби щось змінювати.

Чому вам варто керувати неструктурованими даними

Керування неструктурованими даними дуже важливе, оскільки бізнес щороку накопичує дедалі більше даних. Цими даними не користуються після 30 днів, і ми називаємо їх «холодними» даними. Ці холодні дані заповнюють дорогі жорсткі диски та підвищують витрати на зберігання.

Неструктуровані дані особливо складні для обробки компаніями. Їх важко впорядкувати, і вони погано вписуються в звичайні бази даних XML, key-value або JSON. Компанії зазвичай використовують іншу систему для роботи з такими даними, а це означає переміщення даних туди-сюди. Це займає більше місця для зберігання й коштує дорожче.

Деякі компанії ігнорують управління неструктурованими даними та додають більше місця до своїх основних систем зберігання. Але цей підхід потребує виправлення. Він займає все місце в основному сховищі, яке є найдорожчим типом, бо часто потребує дорогих флешнакопичувачів.

Крім того, бізнес має оновлювати свої системи зберігання кожні три-п’ять років і враховувати всі свої неструктуровані дані. Потрібно брати до уваги витрати на перенесення даних і додатковий обсяг сховища, необхідний для резервних копій.

Також важливо, щоб бізнес дотримувався глобальних законів про дані. Ці закони вимагають від компаній перевіряти, що саме міститься в їхніх неструктурованих даних, особливо якщо вони містять персональну інформацію.

Завдяки ефективному управлінню неструктурованими даними компанії можуть працювати краще й заощаджувати гроші. Хмарне сховище, стрічки або інші варіанти вторинного зберігання можуть полегшити роботу з неструктурованими даними. Це допомагає компаніям краще керувати своїми даними та знижувати витрати.

Final Words

Як фахівець із даних, я хочу підсумувати нашу розмову, ще раз чітко окресливши ключові відмінності між структурованими, неструктурованими та напівструктурованими даними.

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.

Далі маємо неструктуровані дані, і вони зовсім інші. До них належать такі речі, як аудіофайли, відео та дані спостереження. Вони зберігаються такими, якими надходять, доки нам не потрібно їх аналізувати. Це може бути складніше, бо вони існують у багатьох форматах, але приділяти їм увагу критично важливо. Важко повірити, але на них припадає понад 80% усіх даних, які використовують компанії, і їхній обсяг щороку зростає на 55% до 65%.

І нарешті, є напівструктуровані дані. Вони займають проміжне місце. У них є певна організація, наприклад теги, але вони мають акуратно вписуватися в традиційну структуру бази даних.

Коротко кажучи, хоча структуровані дані простіші для аналізу, величезний обсяг неструктурованих даних містить цінні інсайти, які ми починаємо відкривати завдяки новішим технологіям. Ми маємо використовувати всі типи даних, щоб не втратити жодної ключової інформації, яка може допомогти ухвалювати кращі рішення.