В чем разница между структурированными и неструктурированными данными?
Структурированные данные и неструктурированные данные – это две широкие категории собираемых данных. Структурированные данные идеально вписываются в таблицы данных и содержат данные дискретных типов, например числа, короткий текст и даты. Неструктурированные данные плохо вписываются в таблицы данных из-за большого размера или особого характера. Сюда, например, относятся аудио-, видеофайлы и большие текстовые документы. Иногда числовые или текстовые данные могут быть неструктурированными, если их невозможно эффективно представить в виде таблицы. Например, данные датчиков представляют собой постоянный поток числовых значений, но создание таблицы с двумя столбцами (метка времени и значение датчика) неэффективно и непрактично. Как структурированные, так и неструктурированные данные играют важную роль в современной аналитике.
Ключевые отличия между структурированными и неструктурированными данными
Структурированные данные можно представить в виде обычной таблицы со строками и столбцами. Каждый столбец в ней определяет атрибут (например, время, местоположение и имя), а каждая строка представляет собой отдельную запись, с которой связаны конкретные значения для каждого атрибута. Для неструктурированных данных невозможно заранее определить строгие правила.
Ниже описаны еще несколько различий между структурированными и неструктурированными данными.
Формат данных
Структурированные данные всегда соответствуют заранее определенному строгому формату, который называется моделью или схемой данных. Неструктурированные данные невозможно описать такой схемой. Формат неструктурированных данных может быть описан в очень простом виде, например: аудиозаписи собраний должны сохраняться в формате MP3 или все системные события должны собираться в определенном хранилище.
Подробнее о моделировании данных
Хранилище данных
Как структурированные, так и неструктурированные данные могут храниться в хранилищах данных разных типов. Правильный выбор типа хранилища зависит от качеств и атрибутов конкретных данных, причин для их сбора и требуемых типов анализа.
Например, для хранения структурированных данных могут использоваться реляционные базы данных, пространственные базы данных и кубы OLAP. Большие коллекции пространств для хранения структурированных данных называются хранилищами данных. Для хранения неструктурированных данных могут использоваться файловые системы, системы управления цифровыми активами (DAM), системы управления контентом (CMS) и системы контроля версий. Большие коллекции пространств для хранения неструктурированных данных называются озерами данных.
Некоторые хранилища данных, которые обычно используются для структурированных данных, могут хранить и неструктурированные данные, и наоборот.
Подробнее о реляционных базах данных
Анализ данных
Как правило, структурированные данные легче систематизировать, очищать, использовать для поиска и анализа. Если данные имеют строгое форматирование, вы можете использовать программную логику для поиска определенных записей в них, а также для создания, удаления или редактирования записей. Автоматизация управления и анализа для структурированных данных может выполняться более эффективно.
Неструктурированные данные не имеют строго определенных атрибутов, поэтому их сложнее искать и систематизировать. Обычно для предварительной обработки, перемещения и анализа неструктурированных данных требуются сложные алгоритмы.
Основные различия между структурированными и неструктурированными данными
Тип технологий, которые можно использовать для работы со структурированными или неструктурированными данными, зависит от типов используемых носителей данных. Как правило, хранилища для структурированных данных поддерживают аналитику в базе данных, в отличие от хранилищ для неструктурированных данных. Это связано с тем, что к структурированным данным можно многократно применять известные правила преобразования, а формат неструктурированных данных обычно более сложен и разнообразен.
Для анализа данных обоих типов используется много разных технологий. Запросы по данным с использованием языка структурированных запросов (SQL) являются фундаментальной основой для анализа структурированных данных. Можно применять и другие методы или инструменты, такие как визуализация и моделирование данных, программные преобразования и машинное обучение.
Для анализа неструктурированных данных обычно требуется более сложное программное преобразование и машинное обучение. Доступ к такой аналитике можно получить с помощью библиотек для разных языков программирования и специально разработанных инструментов на основе искусственного интеллекта. Для неструктурированных данных обычно требуется предварительная обработка, чтобы они соответствовали определенному формату.
Сравнение трудностей при работе со структурированными и неструктурированными данными
Сложности, возникающие при использовании структурированных данных, можно считать несущественными по сравнению с использованием неструктурированных данных. Это связано с тем, что современные компьютеры, структуры данных и языки программирования имеют больше возможностей для работы со структурированными данными. Чтобы анализировать неструктурированные данные и управлять ими, компьютерным системам приходится сначала разбивать их на доступные для их «понимания» фрагменты данных.
Структурированные данные
В любой сложной организации или группе управление структурированными данными начинает создавать трудности при значительном увеличении количества связей в реляционной базе данных. При большом количестве связей между базами данных и точками данных становится все труднее создавать запросы по таким данным. Вот еще несколько задач, которые могут создавать сложными:
- изменение схемы данных;
- перевод в структурированный формат любых данных, связанных с реальным миром;
- интеграция нескольких источников структурированных данных.
Неструктурированные данные
Работа с неструктурированными данными обычно сопряжена с двумя основными сложностями:
- хранение, поскольку размер таких данных обычно существенно больше, чем размер структурированных данных;
- анализ, поскольку его сложность всегда выше, чем для структурированных данных.
Вы можете применять для анализа некоторые традиционные методы, например поиск по ключевым словам и сопоставление шаблонов. Но для неструктурированных данных чаще используются технологии машинного обучения, как например распознавание изображений и анализ настроений.
Вот еще несколько возможных трудностей:
- предварительная обработка для извлечения структурированных или полуструктурированных данных;
- обработка данных в нескольких форматах;
- большая вычислительная мощность, необходимая для анализа.
Когда лучше использовать структурированные или неструктурированные данные
Как структурированные, так и неструктурированные данные широко собираются и применяются в разных отраслях, организациях и приложениях. Цифровой мир активно использует оба этих формата данных, анализируя и применяя их для поиска ответов, принятия решений, прогнозирования, размышлений, генерации контента и так далее. Структурированные форматы чаще используются для хранения количественных данных, а неструктурированные – для качественных данных, но это не всегда справедливо.
Структурированные данные
Структурированные данные особенно удобны при работе с дискретными числовыми данными. Данные такого типа характерны для финансовых операций, информации о продажах и маркетинге и для научного моделирования. Также структурированные данные можно использовать в тех случаях, когда требуются записи с большим числом полей с числами, короткими текстами и нумерациями, как например сведения о сотрудниках предприятия, инвентарные списки и кадастровые данные.
Неструктурированные данные
Неструктурированные данные используются в тех случаях, когда нужно сохранить данные любого характера, которые невозможно ограничить форматом структурированных данных. Например, файлы видеонаблюдения, документы компании или публикации в социальных сетях. Также неструктурированные данные можно использовать в тех случаях, когда хранение в структурированном формате будет неэффективным, как например данные от датчиков Интернета вещей (IoT), журналы компьютерных систем и расшифровки чатов.
Полуструктурированные данные
Полуструктурированные данные занимают промежуточное положение между структурированными и неструктурированными данными. Например, хранилище видео может содержать для каждого файла теги в структурированном формате: дата, местоположение, тема и так далее. Метаданные для мультимедийных файлов являются по сути полуструктурированными данными. Для полуструктурированных данных характерно сочетание структурированных и неструктурированных типов данных. Использование полуструктурированных данных вместо необработанных неструктурированных данных часто позволяет ускорить и упростить анализ этих неструктурированных данных.
Обзор различий между структурированными и неструктурированными данными
| Структурированные данные |
Неструктурированные данные |
|
| Что это |
Данные, которые вписываются в заранее определенную модель или схему данных. |
Данные без базовой модели для четко различимых атрибутов. |
| Простой пример |
Таблица Excel. |
Коллекция видеофайлов. |
| Оптимальный вариант в следующих случаях |
Связанная коллекция дискретных, коротких и прерывистых числовых и текстовых значений. |
Связанная коллекция данных, объектов или файлов, атрибуты которых неизвестны или могут изменяться. |
| Типы хранилищ |
Реляционные базы данных, графовые базы данных, пространственные базы данных, кубы OLAP и многое другое. |
Файловые системы, системы DAM, CMS, системы управления версиями и многое другое. |
| Большая выгода |
Эти данные проще структурировать, очищать, искать и анализировать. |
Формат для таких данных, которые нелегко преобразовать в структурированные форматы. |
| Самая большая сложность |
Все данные должны соответствовать заданной модели данных. |
Могут возникать значительные трудности с анализом. |
| Основная методика анализа |
Запросы SQL. |
Зависит от многих факторов. |
Как AWS поможет вам в удовлетворении требований к структурированным и неструктурированным данным?
Решения Amazon Web Services (AWS) для анализа и хранения данных входят в число самых инновационных и мощных в мире. Эти решения доступны на коммерческой основе для организаций любого размера и любой отрасли. AWS предлагает полный спектр передовых современных решений для хранения, преобразования и аналитики данных, а также средства для документооборота, интеграции и управления структурированными и неструктурированными данными. Это модульные решения, поддерживающие гибридные и многооблачные среды. Ниже приведены несколько примеров.
- Amazon Athena для масштабируемого бессерверного анализа данных, хранящихся в операционных базах данных, хранилищах данных, системах больших данных или ERP, в нескольких облаках или в Простом сервисе хранения данных Amazon (Amazon S3)
- Amazon Aurora – высокопроизводительная облачная база данных, совместимая с MySQL и PostgreSQL
- Amazon EMR для масштабируемого выполнения рабочих нагрузок Apache Spark, Presto, Hive и других систем, связанных с большими данными
- Amazon Redshift для хранения данных и анализа структурированных и полуструктурированных данных, таких как транзакции, поток посещений, телеметрия Интернета вещей и журналы приложений
- Amazon S3 в сочетании с AWS Lake Formation для создания озер данных для анализа
- Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для облачных операций хранения в реляционных баз данных с поддержкой масштабируемости
Начните управлять структурированными и неструктурированными данными на AWS, создав аккаунт прямо сейчас.
