Что такое структурированные данные?
Структурированные данные – это данные, имеющие стандартизированный формат, что обеспечивает эффективный доступ для ПО и людей. Обычно они представлены в форме таблицы со строками и столбцами, четко определяющими атрибуты данных. Компьютеры могут эффективно обрабатывать структурированные данные для получения аналитики благодаря их количественному характеру. Например, таблица со структурированными данными о клиентах, содержащая такие столбцы, как имя, адрес и номер телефона, может предоставить сведения об общем количестве клиентов и населенном пункте с максимальным количеством клиентов. Напротив, неструктурированные данные, такие как публикации в социальных сетях, сложнее анализировать.
В чем особенности структурированных данных?
Вот некоторые особенности и примеры структурированных данных.
Определяемые атрибуты
Структурированные данные имеют одинаковые атрибуты для всех значений данных. Например, каждая запись бронирования может иметь следующие атрибуты: название бронирования, название события, дата события и сумма бронирования.
Реляционные атрибуты
Таблицы структурированных данных имеют общие значения, которые связывают между собой различные наборы данных. Например, вы можете связать данные о клиентах с данными о бронировании, используя поля Идентификатор клиента и Идентификатор бронирования. Таким образом, в реляционной базе данных удобно хранить структурированные данные.
Подробнее о реляционных базах данных »
Количественные данные
Структурированные данные хорошо поддаются математическому анализу. Например, вы можете подсчитывать и измерять частоту атрибутов и выполнять математические операции над числовыми данными.
Хранилище
Вы можете хранить структурированные данные в реляционных базах даных и управлять ими с помощью языка структурированных запросов (SQL). SQL позволяет вам определить модель данных, называемую схемой, в соответствии с которой вы определяете заданные правила, такие как поля, форматы и значения, для ваших данных. Затем структурированные данные можно хранить в хранилищах данных или других технологиях реляционных баз данных.
Примеры структурированных данных
Ниже приведены примеры систем структурированных данных.
- Файлы Excel
- Базы данных SQL
- Данные о кассовых терминалах
- Результаты заполнения веб-формы
- Теги оптимизации для поисковых систем (SEO)
- Каталоги продуктов
- Контроль запасов
- Системы бронирования
В чем преимущества структурированных данных?
Существует несколько преимуществ использования структурированных данных.
Простота использования
Любой человек может быстро понять структурированные данные и получить к ним доступ. Такие операции, как обновление и изменение структурированных данных, просты. Хранение данных эффективно, так как для них можно выделить блоки хранилищ фиксированной продолжительности.
Масштабируемость
Структурированные данные масштабируются алгоритмически. По мере увеличения объема данных вы можете добавлять хранилище и вычислительную мощность. Современные системы, обрабатывающие структурированные данные, могут масштабироваться до нескольких тысяч ТБ данных.
Аналитика
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать структурированные данные и выявлять общие закономерности для бизнес-аналитики. Вы можете использовать язык структурированных запросов (SQL) для создания отчетов, а также для изменения и обслуживания данных. Структурированные данные также полезны для анализа больших данных.
Какие проблемы возникают при работе со структурированными данными?
Хотя использование структурированных данных для бизнеса имеет ряд преимуществ, существуют и некоторые проблемы.
Ограниченное использование
Предопределенная структура является преимуществом, но может быть и проблемой. Структурированные данные можно использовать только по назначению. Например, данные о бронировании могут дать вам информацию о финансах системы бронирования и популярности бронирования. Но без дальнейшей доработки невозможно определить, какие маркетинговые кампании были более эффективны в привлечении большего количества бронирований. Чтобы получить дополнительные сведения, вам придется добавить реляционные данные о маркетинговых кампаниях к своим бронированиям.
Отсутствие гибкости
Изменение схемы структурированных данных по мере изменения обстоятельств и появления новых отношений или требований может быть дорогостоящим и ресурсоемким.
Чем структурированные данные отличаются от неструктурированных?
Неструктурированные данные – это информация, не имеющая установленной модели данных, или данные, которые еще не упорядочены заранее определенным образом. Это распространенные примеры неструктурированных данных.
- Текстовые файлы
- Видеофайлы
- MIT, IDC и IDG
- Электронная почта
- Образы
Предприятия создают данные с огромной скоростью, и подавляющее большинство данных, 80–90 %, являются неструктурированными. Поскольку это качественные данные, они требуют различных технологий и стратегий для эффективного анализа. Например, вы храните неструктурированные данные в базах данных NoSQL и озерах данных.
Существует ряд ключевых различий между структурированными и неструктурированными данными.
Простота анализа
Одним из преимуществ структурированных данных является возможность анализа информации как людьми, так и компьютерными программами. Существует множество инструментов для анализа структурированных данных в организациях, и эти инструменты прекрасно справляются с задачами анализа и бизнес-аналитики. Значительно сложнее анализировать данные, не имеющие предопределенной модели данных, и гораздо меньше проверенных инструментов на рынке могут это сделать.
Удобство поиска
Структурированные данные просты для поиска, поскольку они соответствуют ряду заранее определенных правил. Для сравнения, в неструктурированных данных отсутствует порядок, необходимый для извлечения бизнес-аналитики с помощью обычных методов интеллектуального анализа данных. Поиск и анализ неструктурированных данных требует высокой квалификации и современных аналитических инструментов, таких как обработка естественного языка и интеллектуальный анализ текста.
Хранилище
Учитывая, что подавляющее большинство данных является неструктурированным, предприятиям требуется больше денег, места и ресурсов для их хранения. В отличие от них структурированные данные имеют более упорядоченный процесс хранения. Структурированные и неструктурированные данные обычно хранятся в разных средах: хранилищах данных и озерах данных.
Хранилище данных
Структурированные данные обычно хранятся в хранилище данных, которое выступает в качестве центрального хранилища данных предприятия. Хранилища получают данные из множества структурированных источников, включая базы данных и транзакционные системы. В основном они используются для хранения данных, но также применяются предприятиями для анализа данных и развития бизнес-аналитики. Они могут поддерживать масштабный анализ данных сотнями бизнес-пользователей.
Подробнее о хранилищах данных »
Озеро данных
Озеро данных – это центральное хранилище, используемое для хранения необработанных неструктурированных данных. Озера данных способны хранить неструктурированные данные в больших масштабах. Они необходимы многим современным предприятиям, которые ежедневно создают большие объемы данных. В озере данных хранятся реляционные данные из бизнес-приложений и нереляционные данные из мобильных приложений, устройств Интернета вещей (IoT) и социальных сетей.
В чем разница между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными?
Полуструктурированные данные занимают промежуточное положение между структурированными и неструктурированными данными. Полуструктурированные данные нельзя считать полностью структурированными, поскольку они не имеют определенной реляционной или табличной модели данных. Несмотря на это, они включают метаданные, которые можно анализировать, например теги и другие маркеры.
Полуструктурированные данные считаются более простыми для извлечения информации и понимания, чем неструктурированные. Однако в них нет полной информации и соответствия заранее определенной модели данных, как в структурированных данных.
Это распространенные примеры полуструктурированных данных.
- JSON
- XML
- Веб-файлы
- Электронная почта
- Архивные файлы
Как AWS может помочь со структурированными данными?
Вы можете настраивать, эксплуатировать и масштабировать реляционные базы данных за считаные секунды, используя Службу реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS). Это набор управляемых сервисов, которыми можно руководить локально с помощью AWS Outposts. Ниже перечислены включенные сервисы.
- Версия Amazon Aurora, совместимая с MySQL
- Amazon Aurora с совместимостью с PostgreSQL
- Amazon RDS для MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS для SQL Server
Вы можете создавать веб- и мобильные приложения, переходить на управляемые базы данных, повышать эффективность существующих баз данных и отказываться от устаревших.
Ниже перечислены другие возможности Amazon RDS.
- Миграция без изменения архитектуры приложений
- Экономия времени на управление базами данных
- Сокращение капитальных и операционных расходов
- Акцент на инновации
Присоединяйтесь к сотням корпоративных клиентов, использующих Amazon RDS, и начните свой период бесплатного пользования AWS сегодня.
Структурированные данные: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
