Zrozumienie różnicy między danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi
W kontekście danych „ustrukturyzowany” odnosi się do danych zorganizowanych w określonym formacie lub schemacie, w przeciwieństwie do danych nieustrukturyzowanych, które nie mają z góry określonego formatu ani struktury. Dane strukturalne są zazwyczaj przechowywane w bazie danych lub arkuszu kalkulacyjnym i można je łatwo przeszukiwać, sortować i analizować za pomocą narzędzi programowych.
Przykłady danych strukturalnych obejmują:
1. Dane tabelaryczne: dane zorganizowane w wiersze i kolumny, takie jak arkusz kalkulacyjny lub tabela.
2. Relacyjne bazy danych: Dane przechowywane w tabelach ze zdefiniowanymi relacjami między nimi, takie jak informacje o klientach, historia zamówień i poziomy zapasów.
3. Dokumenty XML (eXtensible Markup Language): dane oznaczone znacznikami w celu określenia ich struktury i zawartości, takie jak opisy produktów lub listy inwentarzowe.
4. Dokumenty JSON (JavaScript Object Notation): dane reprezentowane jako zbiór par klucz-wartość, takie jak preferencje użytkownika lub informacje o produkcie.
5. Bazy danych SQL (Structured Query Language): dane przechowywane w bazie danych, które można przeszukiwać za pomocą poleceń SQL, takie jak informacje o klientach, historia zamówień i poziomy zapasów.
W przeciwieństwie do tego dane nieustrukturyzowane nie mają z góry określonego formatu ani struktury i są zazwyczaj przechowywane jako dokumenty tekstowe, obrazy, pliki audio lub wideo. Przykłady danych nieustrukturyzowanych obejmują:
1. Dokumenty tekstowe: dokumenty napisane w języku naturalnym, takie jak raporty, e-maile i listy.
2. Obrazy: obrazy i inna grafika, która nie jest ustrukturyzowana w określonym formacie.
3. Pliki audio i wideo: nagrania dźwiękowe i wideo, które nie są uporządkowane w określonym formacie.
4. Posty w mediach społecznościowych: treści publikowane na platformach mediów społecznościowych, takich jak Twitter, Facebook i Instagram.
5. Dane z czujników: dane generowane przez czujniki, takie jak odczyty temperatury, współrzędne GPS i czujniki ruchu.…
Ustrukturyzowane dane są zazwyczaj łatwiejsze do analizy i przetwarzania niż dane nieustrukturyzowane, ponieważ można je łatwo wyszukiwać, sortować i agregować za pomocą narzędzi programowych. Jednak nieustrukturyzowane dane mogą zapewnić cenny wgląd w ludzkie zachowania, nastroje i inne aspekty ludzkiego doświadczenia, które mogą nie zostać ujęte w danych ustrukturyzowanych.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
