Pochopení rozdílu mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty

V kontextu dat se „strukturovaný“ týká dat, která jsou organizována ve specifickém formátu nebo schématu, na rozdíl od nestrukturovaných dat, která nemají žádný předem definovaný formát nebo strukturu. Strukturovaná data jsou obvykle uložena v databázi nebo tabulkovém procesoru a lze je snadno vyhledávat, třídit a analyzovat pomocí softwarových nástrojů.

Příklady strukturovaných dat zahrnují:

1. Tabulková data: Data, která jsou uspořádána do řádků a sloupců, jako je tabulka nebo tabulka.
2. Relační databáze: Data, která jsou uložena v tabulkách s definovanými vztahy mezi nimi, jako jsou informace o zákaznících, historie objednávek a úrovně zásob.
3. Dokumenty XML (eXtensible Markup Language): Data, která jsou označena značkami, které definují jejich strukturu a obsah, jako jsou popisy produktů nebo inventární seznamy.
4. Dokumenty JSON (JavaScript Object Notation): Data, která jsou reprezentována jako kolekce párů klíč–hodnota, jako jsou uživatelské preference nebo informace o produktu.
5. Databáze SQL (Structured Query Language): Data, která jsou uložena v databázi a lze se na ně dotazovat pomocí příkazů SQL, jako jsou informace o zákaznících, historie objednávek a úrovně zásob. obvykle uloženy jako textové dokumenty, obrázky, audio nebo video soubory. Příklady nestrukturovaných dat zahrnují:

1. Textové dokumenty: Dokumenty napsané v přirozeném jazyce, jako jsou zprávy, e-maily a dopisy.
2. Obrázky: Obrázky a jiná grafika, které nejsou strukturovány v určitém formátu.
3. Audio a video soubory: Zvukové a video nahrávky, které nejsou strukturovány v určitém formátu.
4. Příspěvky na sociálních sítích: Obsah, který je zveřejňován na platformách sociálních médií, jako je Twitter, Facebook a Instagram.
5. Data ze senzorů: Data generovaná senzory, jako jsou údaje o teplotě, souřadnice GPS a detektory pohybu.

Strukturovaná data se obvykle snáze analyzují a zpracovávají než data nestrukturovaná, protože je lze snadno vyhledávat, třídit a agregovat pomocí softwarových nástrojů. Nestrukturovaná data však mohou poskytnout cenné poznatky o lidském chování, sentimentu a dalších aspektech lidské zkušenosti, které nemusí být zachyceny strukturovanými daty.