সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার উদাহরণ সহ সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা সম্পর্কে আপনার যা কিছু জানা দরকার

---

একটি ডেটা অটোমেশন সমাধান খুঁজছেন? সামনে তাকিও না!

.cta-first-blue{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; ব্যাকগ্রাউন্ড: #546fff; সাদা রং; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; পটভূমি: সাদা; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; পটভূমি: সাদা; রঙ: #333; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক:হোভার{রং:সাদা; পটভূমি:#333; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .কলাম1{মিনিট-প্রস্থ: 240px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; প্যাডিং-ডান: 4%; } .কলাম2{মিনিট-প্রস্থ: 200px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; } .cta-main{ প্রদর্শন: flex; }

---

ডেটা সাধারণত স্প্রেডশীট বা ডাটাবেসে একটি ঝরঝরে এবং সংগঠিত উপায়ে সংরক্ষণ করা হত। ক্লাউড, মোবাইল অ্যাপস, ওয়েব পেজ এবং আইওটি ডিভাইসের আবির্ভাবের পর ডেটা বৈচিত্র্যময় হয়ে উঠেছে। এই ধরনের তথ্য, যখন কার্যকরভাবে খনন করা হয়, ব্যবসার জন্য অত্যন্ত কার্যকরী প্রমাণিত হতে পারে।

বিগ ডেটাতে একটি উচ্চ ভলিউম এবং বিশাল বৈচিত্র্য রয়েছে। বিগ ডাটা তিন প্রকার অর্থাৎ স্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডাটা।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা বলতে বোঝায় সেই ধরনের ডেটা যা একটি অনমনীয় বা স্থির সারণী কাঠামো অনুসরণ করে না এবং প্রচলিত ডেটা মডেলগুলিতে সংরক্ষণ করা হয় না। সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার মাঝখানে থাকে।

স্ট্রাকচার্ড ডেটা পরিমাপযোগ্য এবং মানুষ এবং মেশিন উভয়ের দ্বারা বোঝা যায়। অপরদিকে অসংগঠিত ডেটাতে অ-সংখ্যাসূচক ডেটা থাকে যা কম্পিউটার বুঝতে পারে না।

var contentsTitle = "সূচিপত্র"; // আপনার শিরোনামটি এখানে সেট করুন, পরে এটির জন্য শিরোনাম করা এড়াতে var ToC = “

“+বিষয়বস্তু শিরোনাম+”

"; ToC += “

"; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

---

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা কী?

আধা-কাঠামোগত ডেটা, যা আংশিক-গঠিত ডেটা নামেও পরিচিত, একটি রিলেশনাল ডাটাবেসে পাওয়া যায় না। যাইহোক, মেটাডেটা, শব্দার্থিক উপাদান এবং সাংগঠনিক বৈশিষ্ট্যগুলির উপস্থিতির কারণে ডেটার কিছু কাঠামো রয়েছে যা আমাদের এটি বিশ্লেষণ করতে দেয়।

মেটাডেটা হল একটি ফাইলের একটি ছোট অংশ যাতে ডেটা তৈরি, সময়, ফাইলের আকার, দৈর্ঘ্য, প্রেরক/প্রাপকের ডেটা এবং আরও অনেক কিছুর মতো সমস্ত তথ্য থাকে। আধা-কাঠামোগত ডেটা তার মেটাডেটা দিয়ে অনুসন্ধান বা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী?

আধা-কাঠামোগত ডেটার কিছু প্রধান বৈশিষ্ট্য হল:

ডেটাবেস

ডেটা একটি ডাটাবেস মডেলে সংরক্ষণ করা হয় না তবে এখনও কিছু কাঠামো রয়েছে। সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ডাটাবেসে সারি এবং কলাম হিসাবে সংরক্ষণ করা যায় না।

মেটাডাটা

ডেটা ট্যাগ এবং উপাদান (মেটাডেটা) দ্বারা গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়। সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা পরিচালনা করা কঠিন কারণ এতে অপর্যাপ্ত মেটাডেটা রয়েছে। ডেটাতে অপর্যাপ্ত মেটাডেটা রয়েছে, যা অটোমেশনকে কঠিন করে তোলে।

গোষ্ঠী

সত্তা একই গোষ্ঠীর মধ্যে বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যে পরিবর্তিত হতে পারে। যাইহোক, বৈশিষ্ট্যগুলি আকার এবং প্রকারের ক্ষেত্রে পৃথক হতে পারে।

ডেটার অনুরূপ সত্তাগুলিকে একত্রে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়।

যাজকতন্ত্র

আধা-কাঠামোগত ডেটাতে শ্রেণিবিন্যাসের অভাব রয়েছে, যা কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলির জন্য ব্যবহার করা কঠিন করে তোলে।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার উৎস কী?

আধা-কাঠামোগত তথ্যের কিছু উৎস হল:

ভাষাসমূহ

এক্সএমএল (এক্সটেনসিবল মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ)

XML একটি শ্রেণিবদ্ধ আকারে ডেটা বাছাই করতে ব্যবহৃত হয়। XML হল একটি মার্কআপ ভাষা যা ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েব কনসোর্টিয়াম দ্বারা তৈরি করা হয়েছে এবং এটি ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার হিসাবে উপলব্ধ। এটি মানুষ এবং মেশিন উভয়ের দ্বারা ডেটা পাঠযোগ্য করে তোলে।

XML আমাদের অ্যাপ্লিকেশনের সাথে মেলে এমন কাস্টম স্ব-বর্ণনামূলক ট্যাগ বা ভাষা তৈরি করতে দেয়। XML এর কিছু অ্যাপ্লিকেশন হল:

XML বড় ওয়েবসাইটের জন্য এইচটিএমএল নথি তৈরিকে সহজ করতে সাহায্য করে। XML ওয়েবসাইট এবং সিস্টেমের মধ্যে তথ্য বিনিময় করতে সাহায্য করে।

এক্সএমএল এর সবচেয়ে ভালো দিক হল যে কোন ধরনের ডাটা এর মাধ্যমে প্রকাশ করা যায়।

এইচটিএমএল কোড (হাইপারটেক্সট মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ)

মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ বা এইচটিএমএল হল একটি স্ট্যান্ডার্ড মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ যা XML এর মতো। যাইহোক, এটি XML এর তুলনায় একটি ওয়েব ব্রাউজারে ডেটা প্রদর্শন করে, যা শুধুমাত্র ডেটা প্রেরণ করে।

এইচটিএমএল প্রোগ্রামাররা ওয়েব পেজ তৈরি করতে ব্যবহার করে এবং এইচটিএমএল উপাদানের সাহায্যে পর্দায় চিত্র বা পাঠ্য প্রদর্শন করে।

ইমেজ মধ্যে তথ্য unstructured হয়. ওয়েব ব্রাউজার প্রথমে একটি ওয়েব সার্ভার থেকে HTML নথি গ্রহণ করে এবং তারপরে সেগুলিকে প্রদর্শনযোগ্য ওয়েব পৃষ্ঠাগুলিতে রূপান্তর করে। এইচটিএমএল ডেটা সংজ্ঞায়িত এবং সংগঠিত করতে এবং ব্যবহারকারীদের দ্বারা পাঠযোগ্য করে তুলতে সহায়তা করে।

SGML (স্ট্যান্ডার্ড জেনারেলাইজড মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ)

SGML হল মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি আন্তর্জাতিক স্ট্যান্ডার্ড যা জেনারেলাইজড মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ (GML) থেকে প্রাপ্ত হয় SGML 1986 সালে ইন্টারন্যাশনাল অর্গানাইজেশন ফর স্ট্যান্ডার্ডস (ISO) দ্বারা বিকশিত হয়েছিল। SGML মূলত ব্যবহারকারীদের স্ট্যান্ডার্ডাইজড ফরম্যাটে কাজ করার অনুমতি দেয়। HTML হল SGML এর একটি অ্যাপ্লিকেশন।

CSV (কমা দ্বারা পৃথক করা মান)

কমা বিভক্ত মান বা CSV হল একটি পাঠ্য ফাইল যাতে কমা দ্বারা পৃথক করা ডেটা থাকে। CSV স্প্রেডশীট প্রোগ্রাম যেমন এক্সেল দ্বারা ব্যবহৃত হয়। CSV-এর প্রতিটি নতুন লাইন একটি নতুন ডাটাবেস সারি উপস্থাপন করে এবং প্রতিটি সারিতে কমা দ্বারা পৃথক করা এক বা একাধিক মান রয়েছে।

CSV XLSX ফাইলগুলিতে উপস্থিত ডেটা অন্য প্রোগ্রামগুলিতে স্থানান্তর করতে সহায়তা করে যা এই ধরনের ফর্ম্যাটগুলিকে সমর্থন করে না। উদাহরণস্বরূপ, আপনি স্থানান্তর করতে পারেন. একটি CSV ফাইলে XLSX ডেটা এবং তারপর এটি একটি অনলাইন সফ্টওয়্যারে আপলোড করুন৷ আপনি একটি CSV ফাইলে পরিচিতিগুলি আমদানি করতে পারেন এবং তারপর এটি অন্য ইমেল প্ল্যাটফর্মে খুলতে পারেন৷ CSV অনেক প্ল্যাটফর্ম যেমন Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad, ইত্যাদি দ্বারা সমর্থিত।

JSON (জাভাস্ক্রিপ্ট অবজেক্ট নোটেশন)

JSON একটি ডেটা আদান-প্রদান এবং ভাষা-স্বাধীন ওপেন-সোর্স পাঠ্য বিন্যাস। JSON জাভাস্ক্রিপ্ট থেকে উদ্ভূত এবং মানুষের দ্বারা পড়া সহজ। মেশিন বা কম্পিউটার সহজেই পার্স ও জেনারেট করতে পারে। JSON সিনট্যাক্টিকভাবে কোডের সাথে অভিন্ন, এটি ভাষা পরিবারের সাথে পরিচিত, যেমন C++, C#, JavaScript, পার্ল, পাইথন ইত্যাদির সাথে পরিচিত।

ইমেইল

অভ্র

অভ্র হল একটি ডেটা সিরিয়ালাইজেশন নেটওয়ার্ক যা অভ্র অ্যাপাচি তার অ্যাপাচি হ্যাদুপ প্রকল্পের জন্য তৈরি করেছে। অভ্র একটি বাইনারি বিন্যাসে ডেটা সংগঠিত এবং সিরিয়াল করার জন্য JSON ফর্ম্যাট ব্যবহার করে। অভ্র ডেটা গঠন করতে দুই ধরনের স্কিমা ব্যবহার করে।

একটি মানুষের সম্পাদনার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা Avro IDL নামে পরিচিত, এবং অন্যটি JSON-এর উপর ভিত্তি করে মেশিন সম্পাদনার জন্য তৈরি করা হয়েছে। AVRO ডেটা প্রকার এবং প্রোটোকল সংজ্ঞায়িত করার জন্য JSON ব্যবহার করে এবং একটি কমপ্যাক্ট বাইনারি বিন্যাসে ডেটা সিরিয়ালাইজ করে।

ORC (অপ্টিমাইজ করা সারি কলামার)

অপ্টিমাইজড রো কলামার (ORC) ফাইল ফরম্যাট Hive ডেটা দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ করতে ব্যবহার করা হয়। এটি অন্যান্য Hive ফাইল ফরম্যাটের তুলনায় আরও উন্নত এবং Hive যখন ডেটা পড়া, সঞ্চয় করা বা স্থানান্তর করে তখন কর্মক্ষমতা উন্নত করে।

TCP/IP প্যাকেট

ট্রান্সমিশন কন্ট্রোল প্রোটোকল (টিসিপি) হল একটি যোগাযোগের মান যা কম্পিউটার প্রোগ্রাম এবং সফ্টওয়্যারকে একটি নেটওয়ার্ক জুড়ে বার্তা গ্রহণ এবং পাঠাতে দেয়। এটি বিশেষভাবে প্যাকেট পাঠাতে এবং বার্তা এবং ডেটার মসৃণ এবং নির্ভরযোগ্য বিতরণ নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

জিপ করা ফাইল

মার্কআপ ভাষা

ওয়েব পেজ

কাঠের মেঝে

বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা ইন্টিগ্রেশন

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহার করার একাধিক সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী?

আধা-কাঠামোগত ডেটার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি হল:

উপকারিতা

স্থির স্কিমা

আধা-কাঠামোগত ডেটা অনমনীয় ডাটাবেসের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়।

নমনীয়তা

ডেটা অত্যন্ত নমনীয় কারণ স্কিমা পরিবর্তন করা যেতে পারে।

কার্যকারিতার

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহারকারীদের সমর্থন করে যারা SQL ব্যবহার করতে পারে না।

কাঠামোগত দিক

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা স্ট্রাকচার্ড ডেটা হিসাবে দেখা যেতে পারে।

ব্যবহারযোগ্যতা

আধা-কাঠামোগত ডেটা সহজেই উত্সের ভিন্নতা মোকাবেলা করতে পারে।

বিবর্তন

আধা-গঠন সময়ের সাথে সাথে বিকশিত হতে পারে কারণ এটিতে আরও বেশি বৈশিষ্ট্য যুক্ত হয়।

অসুবিধা সমূহ

কোন কাঠামো নেই

আধা-গঠিত কাঠামোর অভাব ডেটা সংরক্ষণ করা কঠিন করে তোলে।

অকার্যকর ব্যাখ্যা

ডেটাতে স্কিমার অভাব রয়েছে, তাই ডেটার মধ্যে সম্পর্ক ব্যাখ্যা করা কঠিন হয়ে পড়ে।

অদক্ষ প্রশ্ন

স্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে কোয়েরি কম কার্যকর।

---

চাই পিডিএফ থেকে ডেটা স্ক্র্যাপ করুন নথি, রূপান্তর পিডিএফ থেকে এক্সএমএল or স্বয়ংক্রিয় টেবিল নিষ্কাশন? Nanonets' দেখুন পিডিএফ স্ক্র্যাপ or পিডিএফ পার্সার পরিবর্তন করতে ডাটাবেসে পিডিএফ এন্ট্রি

.cta-first-blue{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; ব্যাকগ্রাউন্ড: #546fff; সাদা রং; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; পটভূমি: সাদা; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; পটভূমি: সাদা; রঙ: #333; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক:হোভার{রং:সাদা; পটভূমি:#333; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .কলাম1{মিনিট-প্রস্থ: 240px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; প্যাডিং-ডান: 4%; } .কলাম2{মিনিট-প্রস্থ: 200px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; } .cta-main{ প্রদর্শন: flex; }

---

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা স্টোর করার ক্ষেত্রে কী কী সমস্যার সম্মুখীন হতে হয়?

আধা-কাঠামোগত ডেটা সংরক্ষণের ক্ষেত্রে যে সমস্যার সম্মুখীন হতে হয় তা হল:

• যেহেতু আধা-গঠিত ডেটার একটি অযৌক্তিক কাঠামো রয়েছে, তাই ডেটার মধ্যে সম্পর্ক ব্যাখ্যা করা কঠিন হয়ে পড়ে।
• যেহেতু স্কিমা এবং ডেটা একে অপরের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল, প্রশ্নগুলির যে কোনও পরিবর্তন স্কিমাকেও পরিবর্তন করে।
• স্কিমা এবং ডেটার মধ্যে পার্থক্য লক্ষ্য করা খুব কঠিন, এটি ডেটার কাঠামো ডিজাইন করা কঠিন করে তোলে।
• আধা-কাঠামোগত তথ্য সংরক্ষণ করা কঠিন; অতএব, এর স্টোরেজ খরচ অত্যন্ত উচ্চ।
• আধা-গঠিত ডেটা বড় ভলিউমে তৈরি হয়, যার জন্য শক্তিশালী এবং কার্যকর সফ্টওয়্যার প্রয়োজন।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা সংরক্ষণের জন্য সমাধানগুলি কী কী?

অসুবিধাগুলির প্রতিক্রিয়া হিসাবে কিছু যুক্তিসঙ্গত সমাধান হল:

• সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ডিবিএমএসে সংরক্ষণ করা যেতে পারে, যা বিশেষভাবে এটির জন্য তৈরি করা হয়েছে।
• সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা এক্সএমএল দ্বারা রেন্ডার করা যেতে পারে। XML ব্যবহারকারীদের বৈশিষ্ট্য, ট্যাগ এবং উপাদানগুলি পরিবর্তন করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ আকারে ডেটা সংরক্ষণ করতে সহায়তা করে।
• সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা সংরক্ষণের আরেকটি উপায় হল অবজেক্ট এক্সচেঞ্জ মডেল (OEM) এর মাধ্যমে।
• RDBMS রিলেশনাল স্কিমাতে ম্যাপ করে আধা-কাঠামোগত ডেটা সংরক্ষণ করতে সাহায্য করে।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে কীভাবে তথ্য বের করবেন?

আধা-গঠিত ডেটাতে সঠিক কাঠামোর অভাব রয়েছে যা ডেটা সূচীতে জটিল করে তোলে। সুতরাং ডেটা বের করা যেতে পারে:

• গ্রাফ-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে যেমন OEM ডেটা সূচক করতে।
• OEM একটি ডেটা মডেলিং কৌশল ব্যবহার করে যা গ্রাফ-ভিত্তিক মডেলে ডেটা সংরক্ষণ এবং সূচী করতে সহায়তা করে। এছাড়াও, মডেলে ডেটা খুঁজে পাওয়া তুলনামূলকভাবে সহজ
• XML একটি শ্রেণিবদ্ধ আকারে ডেটা সঞ্চয় করে যা এটিকে সূচীকরণের অনুমতি দেয়।
• বিভিন্ন খনির সরঞ্জামগুলিও ডেটা সূচক করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

স্ট্রাকচার্ড এবং সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার মধ্যে পার্থক্য

স্ট্রাকচার্ড এবং সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার মধ্যে শীর্ষস্থানীয় কিছু পার্থক্য হল:

1। প্রযুক্তি

স্ট্রাকচার্ড ডেটা রিলেশনাল ডাটাবেস টেবিলের উপর ভিত্তি করে, যেখানে সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা XML/RDF (রিসোর্স বর্ণনা ফ্রেমওয়ার্ক) এর উপর ভিত্তি করে

2. লেনদেন ব্যবস্থাপনা

স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে পরিপক্ক লেনদেন এবং একাধিক একত্রীকরণ কৌশল রয়েছে। সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে পরিপক্ক ডেটা থাকে না তবে এটি ডিবিএমএস থেকে প্রাপ্ত।

3. সংস্করণ ব্যবস্থাপনা

স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে সারি এবং টেবিলের উপর সংস্করণ করা সম্ভব। আধা-গঠিত ডেটাতে গ্রাফ এবং টেবিলের সংস্করণ করা সম্ভব।

4। নমনীয়তা

স্ট্রাকচার্ড ডেটার একটি কঠোর স্কিমা রয়েছে এবং এটির উপর নির্ভর করে। আধা-গঠিত ডেটার একটি কম নির্ভরশীল স্কিমা রয়েছে এবং এটি অত্যন্ত নমনীয়।

৩. স্কেলিবিলিটি

স্ট্রাকচার্ড ডেটা স্কেলিং খুবই জটিল। আধা-কাঠামোগত ডেটা স্কেল করা সহজ।

6. দৃঢ়তা

স্ট্রাকচার্ড ডেটা খুব শক্তিশালী, যেখানে সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা খুব শক্তিশালী নয়।

7. প্রশ্ন

স্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রশ্নের জটিল যোগদানের অনুমতি দেয়। সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা বেনামী মোড থেকে প্রশ্নগুলি নিয়ে গঠিত।

8। সংগঠন

স্ট্রাকচার্ড ডেটা সহজেই সংগঠিত হতে পারে, যেখানে আধা-কাঠামোগত ঘাটতির কারণে এটি সংগঠিত করা কঠিন হয়ে পড়ে।

---

পুনরাবৃত্তিমূলক ম্যানুয়াল কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে চান? আমাদের Nanonets ওয়ার্কফ্লো-ভিত্তিক নথি প্রক্রিয়াকরণ সফ্টওয়্যার পরীক্ষা করুন। চালান, পরিচয়পত্র বা অটোপাইলটের যেকোনো নথি থেকে ডেটা বের করুন!

.cta-first-blue{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; ব্যাকগ্রাউন্ড: #546fff; সাদা রং; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; পটভূমি: সাদা; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; পটভূমি: সাদা; রঙ: #333; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক:হোভার{রং:সাদা; পটভূমি:#333; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .কলাম1{মিনিট-প্রস্থ: 240px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; প্যাডিং-ডান: 4%; } .কলাম2{মিনিট-প্রস্থ: 200px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; } .cta-main{ প্রদর্শন: flex; }

---

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার উদাহরণ

আধা-কাঠামোগত ডেটার কিছু সেরা উদাহরণ হল:

ছবি/ভিডিও

আপনি যখন আপনার মোবাইল ফোন দিয়ে একটি ছবি তোলেন, তখন ছবিটি গ্যালারিতে তার টাইমস্ট্যাম্প, তারিখ এবং তথ্য দ্বারা সংরক্ষণ করা হয়। তারপরে, আপনি ছবিটির নাম পরিবর্তন করতে পারেন বা ছবিগুলিকে একটি পৃথক গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারেন৷

ই-মেইল

ইমেলগুলিতে প্রেরক, প্রাপক, বিষয় এবং তারিখ সম্পর্কিত কাঠামোগত তথ্য থাকে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনবক্স, স্প্যাম বা আউটবক্সে শ্রেণীবদ্ধ হয়। ইমেলের মধ্যে থাকা ডেটা অসংগঠিত এবং কীওয়ার্ডের মাধ্যমে অনুসন্ধান করা যেতে পারে।

সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি

Facebook গ্রুপ, পৃষ্ঠা বা মার্কেটপ্লেসে ডেটা সংগঠিত করে কিন্তু মন্তব্য, বিষয়বস্তু এবং লাইকগুলি আধা-কাঠামোগত। একইভাবে, টুইটারে করা টুইট এবং Instagram, Pinterest এবং YouTube-এর ছবি/ভিডিওগুলি আধা-কাঠামোগত ডেটা।

মেশিন জেনারেটেড সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা

আবহাওয়ার আপডেট, পূর্বাভাস, ট্রাফিক অবস্থা, স্যাটেলাইট ইমেজ এবং ভিডিও ফুটেজের মতো সংবেদনশীল ডেটা আধা-গঠিত ডেটার উদাহরণ।

ইলেকট্রনিক ডেটা ইন্টারচেঞ্জ (EDI)

EDI হল ব্যবসায়িক নথিগুলির একটি ইলেকট্রনিক ট্রান্সমিশন যা আগে কাগজপত্রের মাধ্যমে প্রেরণ করা হয়েছিল যেমন চালান বা ক্রয় আদেশ। EDI একাধিক স্ট্যান্ডার্ড ফরম্যাট ব্যবহার করে যেমন ANSI, EDIFACT, TRADACOMS, এবং ebXML। একটি ব্যবসার জন্য EDI ব্যবহার করার জন্য, তাদের অবশ্যই আদর্শ বিন্যাস ব্যবহার করতে হবে।

EDI দক্ষ সংক্রমণ এবং সাশ্রয়ী সমাধানের অনুমতি দেয়। ইডিআই-এর মধ্যে ডেটা অসংগঠিত।

NoSQL ডাটাবেস

NoSQL (শুধুমাত্র স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ নয়) অ-রিলেশনাল ডাটাবেসকে বোঝায় যেগুলো স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড উভয় ডেটা সঞ্চয় করতে ব্যবহৃত হয়। NoSQL অসংগঠিত ডেটার জন্য আদর্শ কারণ এটির উচ্চ মাপযোগ্যতা রয়েছে এবং এটি অসংগঠিত ডেটা অনুসন্ধান করা সহজ করে তোলে।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার সেরা উদাহরণ কী?

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ইমেলের সেরা উদাহরণ। গ্রাহকদের সম্বোধন করা একটি ব্যবসায়িক ইমেলে নির্দিষ্ট বিবরণ থাকে যেমন সময়, তারিখ, পণ্যের বিবরণ, ফাইলের আকার ইত্যাদি, যা অ্যালগরিদম দ্বারা স্বীকৃত। যাইহোক, পণ্যের নাম এবং স্পেসিফিকেশন পরিবর্তন করার মতো নির্দিষ্ট বিবরণ অ্যালগরিদম দ্বারা স্বীকৃত নাও হতে পারে।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা কীভাবে বিশ্লেষণ করবেন?

মেশিন লার্নিং কৌশলের আবির্ভাবের আগে, আধা-কাঠামোগত ডেটা বিশ্লেষণ করা কিছুটা জটিল ছিল কারণ লোকেদের ম্যানুয়ালি ডেটা অনুসন্ধান এবং বাছাই করতে হয়েছিল। AI-নির্দেশিত মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি কার্যকরভাবে সেকেন্ডের মধ্যে আধা-কাঠামোগত ডেটা ভেঙে ফেলতে পারে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।

এখন বিভিন্ন কৌশল উপলব্ধ রয়েছে যা সহজেই আধা-কাঠামোগত ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বিষয় বিশ্লেষণ হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল যা দক্ষতার সাথে হাজার হাজার নথি, ইমেল, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট ইত্যাদির মাধ্যমে স্ক্যান করে পাঠ করে এবং বিষয়, তারিখ বা বিষয় অনুসারে তাদের শ্রেণীবদ্ধ করে।

আরেকটি কৌশল, অনুভূতি বিশ্লেষণ, আপনাকে নথিগুলি স্ক্যান করতে এবং ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ মত মতামতের পোলারিটির জন্য তাদের বিশ্লেষণ করতে দেয়।

---

রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশন ব্যবহার করতে চান? Nanonets ওয়ার্কফ্লো-ভিত্তিক নথি প্রক্রিয়াকরণ সফ্টওয়্যার দেখুন। কোনো সংকেত নেই. কোন ঝামেলা প্ল্যাটফর্ম.

.cta-first-blue{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; ব্যাকগ্রাউন্ড: #546fff; সাদা রং; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; পটভূমি: সাদা; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; পটভূমি: সাদা; রঙ: #333; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক:হোভার{রং:সাদা; পটভূমি:#333; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .কলাম1{মিনিট-প্রস্থ: 240px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; প্যাডিং-ডান: 4%; } .কলাম2{মিনিট-প্রস্থ: 200px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; } .cta-main{ প্রদর্শন: flex; }

---

এক্সেল কি সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা?

এক্সেল হল একটি স্ট্রাকচার্ড ডেটা প্ল্যাটফর্ম কারণ ডেটা পূর্বনির্ধারিত কক্ষে সারি এবং কলামে সাজানো হয় যা অ্যালগরিদম দ্বারা স্বীকৃত। যেহেতু স্ট্রাকচার্ড ডেটা ডেটা মডেলের উপর নির্ভর করে তাই এক্সেল একটি স্ট্রাকচার্ড প্ল্যাটফর্ম।

অসংগঠিত ডেটা উদাহরণ কি?

অসংগঠিত ডেটা হল এক ধরনের ডেটা যা কাঠামোগত ক্রম অনুসরণ করে না এবং সারি এবং কলামে বাছাই করা হয় না। অসংগঠিত ডেটার উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ভিডিও, অডিও ফাইল, ছবি বা সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট৷

CSV কি স্ট্রাকচার্ড নাকি সেমি স্ট্রাকচার্ড?

CSV হল একটি সেমি-স্ট্রাকচার্ড টেক্সট ফাইল যাতে শ্রেণীবিন্যাস সারণী থাকে এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটার মতো একই স্তরের সংগঠন নেই।

কে সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহার করে?

অনেক ব্যবসা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি রেস্টুরেন্ট ব্যবসা তার গ্রাহকদের অনলাইন পর্যালোচনার জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারে। রিভিউয়ের কন্টেন্ট হল আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা, যেখানে রিভিউ পোস্ট করা গ্রাহকের সংখ্যা স্ট্রাকচার্ড ডেটা। সংখ্যাসূচক তথ্য এবং বিষয়বস্তু একত্রিত করা কোম্পানিগুলিকে আধা-কাঠামোগত ডেটা দেয়, যা তারা গভীর জ্ঞান অর্জনের জন্য ব্যবহার করতে পারে।

সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করবেন?

আধা-কাঠামোগত ডেটা এর মাধ্যমে সংরক্ষণ করা যেতে পারে:

ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম

DBMS আপনাকে ডেটা বিশ্লেষণ, সঞ্চয়, স্থানান্তর এবং পরিবর্তন করতে সাহায্য করে। আধা-কাঠামোগত ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা একটি বিশেষ ডিবিএমএস সফ্টওয়্যার রয়েছে।

রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম

RDBMS হল এক প্রকার DBMS যা টেবুলার আকারে ডেটা সঞ্চয় করে।

---

আপনি যদি চালান, এবং রসিদ নিয়ে কাজ করেন বা আইডি যাচাইকরণের বিষয়ে উদ্বিগ্ন হন, তাহলে Nanonets দেখুন অনলাইন ওসিআর or পিডিএফ টেক্সট এক্সট্র্যাক্টর PDF নথি থেকে পাঠ্য বের করতে বিনামূল্যে জন্য. সম্পর্কে আরও জানতে নীচে ক্লিক করুন Nanonets এন্টারপ্রাইজ অটোমেশন সমাধান.

.cta-first-blue{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; ব্যাকগ্রাউন্ড: #546fff; সাদা রং; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; পটভূমি: সাদা; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; পটভূমি: সাদা; রঙ: #333; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক:হোভার{রং:সাদা; পটভূমি:#333; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .কলাম1{মিনিট-প্রস্থ: 240px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; প্যাডিং-ডান: 4%; } .কলাম2{মিনিট-প্রস্থ: 200px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; } .cta-main{ প্রদর্শন: flex; }

---

পিডিএফ কি সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার একটি প্রকার?

পিডিএফ হল এক ধরনের সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা যেমন এটি একটি ইমেজ। এটির বিষয়বস্তু অসংগঠিত হতে পারে, কিন্তু যেহেতু পিডিএফ একটি চিত্র এটিতে কাঠামোগত তথ্য রয়েছে যেমন তারিখ, টাইমস্ট্যাম্প বা ব্যবহারকারীর নাম যা পিডিএফ ফাইলগুলিকে আধা-গঠিত করে তোলে।

সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি কি কাঠামোগত বা অসংগঠিত?

সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে এমন পোস্ট এবং ছবি/ভিডিও রয়েছে যা ব্যবহারকারীদের দ্বারা আপলোড করা কম্পিউটারের পক্ষে তাদের পাঠোদ্ধার করা কঠিন করে তোলে। সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি প্রতিটি ব্যবহারকারীর নিজ নিজ পোস্টে মেটাডেটা বরাদ্দ করে, যাতে সেই পোস্ট সম্পর্কিত তথ্য থাকে যা কম্পিউটার দ্বারা পঠনযোগ্য।

স্ট্রাকচার্ড ডেটা কি?

স্ট্রাকচার্ড ডেটা হল এক ধরনের বিগ ডেটা যার একটি পূর্বনির্ধারিত বিন্যাস রয়েছে এবং এটি একটি সাংগঠনিক কাঠামো অনুসরণ করে। স্ট্রাকচার্ড ডেটা হল পরিমাণগত ডেটা যা রিলেশনাল ডাটাবেস এবং স্প্রেডশীটগুলির সারি এবং কলামগুলির সাথে খাপ খায়। যেমন, ক্রেডিট কার্ড নম্বর, তারিখ, ঠিকানা, ভূ-অবস্থান ইত্যাদি।

স্ট্রাকচার্ড ডেটা মেশিন দ্বারা সহজে পড়া যায় এবং রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের সাথে কাজ করা লোকেরা দ্রুত বুঝতে পারে। স্ট্রাকচার্ড ডেটা পরিচালনা করতে ব্যবহৃত ভাষা হিসাবে পরিচিত

স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ বা এসকিউএল। এসকিউএল 1970-এর দশকে আইবিএম দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, যা ডাটাবেসের মধ্যে ডেটার সম্পর্ক পরিচালনার জন্য সহায়ক।

স্ট্রাকচার্ড ডেটার সুবিধা

স্ট্রাকচার্ড ডেটার শীর্ষস্থানীয় কিছু সুবিধা হল:

সহজ পঠনযোগ্যতা

স্ট্রাকচার্ড ডেটার সর্বোত্তম সুবিধা হল এটি সহজেই মেশিন এবং অ্যালগরিদম দ্বারা স্বীকৃত। স্ট্রাকচার্ড ডেটার সংগঠিত প্রকৃতি প্রশ্নগুলি বিশ্লেষণ এবং পরিচালনা করা সহজ করে তোলে।

কার্যকরী ব্যবহার

স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবসার দ্বারা সহজেই বোঝা এবং ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটার বিভিন্ন সম্পর্ক সম্পর্কে তাদের গভীরভাবে বোঝার এবং জ্ঞানের প্রয়োজন নেই।

আরো সরঞ্জাম

যেহেতু স্ট্রাকচার্ড ডেটা বছরের পর বছর ধরে রয়েছে, তাই কার্যত অনেকগুলি আলাদা প্ল্যাটফর্ম এবং টুল রয়েছে যা স্ট্রাকচার্ড ডেটা বিশ্লেষণ এবং অ্যাক্সেস করতে পারে।

স্ট্রাকচার্ড ডেটার অসুবিধা

স্ট্রাকচার্ড ডেটার কিছু অসুবিধা হল:

কম নমনীয়তা

যেহেতু স্ট্রাকচার্ড ডেটার একটি পূর্বনির্ধারিত এবং সংগঠিত বিন্যাস রয়েছে, তাই এটির নমনীয়তা সীমিত করে বিভিন্ন অনুষ্ঠানে ডেটা ব্যবহার করা কঠিন হয়ে পড়ে।

সীমিত সঞ্চয়স্থান

স্ট্রাকচার্ড ডেটা ডাটা গুদামে সংরক্ষণ করা হয়। ডেটার যেকোনো পরিবর্তন সমস্ত কাঠামোগত ডেটা আপডেট করবে। এটি সংশোধন করতে সময়, খরচ এবং সম্পদ লাগে।

---

পুনরাবৃত্তিমূলক ম্যানুয়াল কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে চান? দক্ষতা বাড়ানোর সময় সময়, প্রচেষ্টা এবং অর্থ সাশ্রয় করুন!

.cta-first-blue{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; ব্যাকগ্রাউন্ড: #546fff; সাদা রং; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; পটভূমি: সাদা; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #546ffff !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক{ ট্রানজিশন: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; সীমানা-ব্যাসার্ধ: 0px; font-weight: গাঢ়; ফন্ট-আকার: 16px; লাইন-উচ্চতা: 24px; প্যাডিং: 12px 24px; পটভূমি: সাদা; রঙ: #333; উচ্চতা: 56px; text-align: left; প্রদর্শন: ইনলাইন-ফ্লেক্স; flex-direction: সারি; -moz-বক্স-সারিবদ্ধ: কেন্দ্র; align-items: কেন্দ্র; অক্ষর-ব্যবধান: 0px; box-sizing: বর্ডার-বক্স; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .cta-সেকেন্ড-ব্ল্যাক:হোভার{রং:সাদা; পটভূমি:#333; রূপান্তর: সমস্ত 0.1 সেকেন্ড কিউবিক-বেজিয়ার (0.4, 0, 0.2, 1) 0 সেকেন্ড; সীমানা-প্রস্থ:2px !গুরুত্বপূর্ণ; সীমানা: কঠিন #333 !গুরুত্বপূর্ণ; } .কলাম1{মিনিট-প্রস্থ: 240px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; প্যাডিং-ডান: 4%; } .কলাম2{মিনিট-প্রস্থ: 200px; সর্বোচ্চ-প্রস্থ: ফিট-সামগ্রী; } .cta-main{ প্রদর্শন: flex; }

---

আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা কি?

অসংগঠিত ডেটা হল এক ধরণের গুণগত বিগ ডেটা যা কোনও কাঠামোগত প্যাটার্ন অনুসরণ করে না বা এর কোনও সংস্থান নেই। প্রথাগত মেশিন লার্নিং পদ্ধতির সাথে অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করা কিছুটা কঠিন।

উদাহরণস্বরূপ, অডিও ফাইল, কার্যকলাপ, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট এবং স্যাটেলাইট ইমেজরি, ইত্যাদি হল অসংগঠিত ডেটার প্রকার। আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা অ-রিলেশনাল সার্চ কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ NoSQL ডাটাবেস দ্বারা পরিচালিত হয়।

আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার সুবিধা

অসংগঠিত ডেটার কিছু সুবিধা হল:

দ্রুত সঞ্চয়

কাঠামোগত বা আধা-কাঠামোগত ডেটার তুলনায় অসংগঠিত ডেটা সহজেই সংগ্রহ এবং পরিচালনা করা যেতে পারে।

ডেটা লেক স্টোরেজ

অসংগঠিত ডেটা ক্লাউড ডেটা লেকে সংরক্ষণ করা যেতে পারে যা ব্যাপক স্টোরেজ বিকল্পগুলিকে সক্ষম করে। ক্লাউড ডেটা লেকগুলি খরচ-কার্যকর কারণ তারা প্রতি ব্যবহারের পদ্ধতি প্রদান করে।

অসংগঠিত ডেটার অসুবিধা

অসংগঠিত ডেটার কিছু অসুবিধা হল:

দক্ষতা প্রয়োজন

অসংগঠিত ডেটার সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অসুবিধা হল যে একজন গড় ব্যবসায়ী ব্যবহারকারী অসংগঠিত ডেটা বুঝতে বা বিশ্লেষণ করতে পারে না। এর কারণ হল অসংগঠিত ডেটা একটি সেট প্যাটার্ন অনুসরণ করে না। একজন বিশেষজ্ঞ ডেটা সায়েন্টিস্ট অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা করতে পারেন।

বিশেষ সরঞ্জাম

দক্ষতার পাশাপাশি, অসংগঠিত ডেটার জন্য বিশেষভাবে অসংগঠিত ডেটার জন্য ডিজাইন করা বিশেষ সরঞ্জামের প্রয়োজন হয়। এই সরঞ্জামগুলি বৈচিত্র্যের মধ্যে সীমাবদ্ধ, তাই ব্যবহারকারীদের বিবেচনা করার জন্য সীমিত বিকল্প রয়েছে।

স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার মধ্যে পার্থক্য

ব্যবহার

স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবসার মালিকদের দ্বারা পরিচালিত হতে পারে। অসংগঠিত ডেটা একজন ডেটা বিজ্ঞানী দ্বারা পরিচালিত হয়।

স্কিমা

স্ট্রাকচার্ড ডেটার স্কিমা অন-রাইটে আছে। অসংগঠিত ডেটাতে স্কিমা অন-রিড আছে।

সংগ্রহস্থল

স্ট্রাকচার্ড বা কোয়ান্টিফাইড ডেটা সাধারণত ডেটা গুদামে সংরক্ষণ করা হয়। ক্লাউড ডেটা লেকে অসংগঠিত ডেটা সংরক্ষণ করা হয়।

বিন্যাস

স্ট্রাকচার্ড ডেটার একটি পূর্বনির্ধারিত বিন্যাস রয়েছে। আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার একটি নেটিভ ফরম্যাট আছে।

তথ্যের ধরণ

স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে নির্বাচিত ডেটা প্রকার রয়েছে। অসংগঠিত তথ্য অনেক সমন্বিত ধরনের আছে.

রাশিকরণ

স্ট্রাকচার্ড ডেটা হল পরিমাণগত ডেটা যা সংখ্যা এবং মান নিয়ে গঠিত। অসংগঠিত ডেটা হল গুণগত ডেটা, যার মধ্যে সেন্সর, অডিও এবং ভিডিও রয়েছে।

ভাষা

মেশিন লার্নিংয়ে স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহার করা হয়। অসংগঠিত ডেটা ডেটা মাইনিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে ব্যবহৃত হয়।

সোর্স

স্ট্রাকচার্ড ডেটা ওয়েব সার্ভার, লগ, অনলাইন ফর্ম ইত্যাদি থেকে সংগ্রহ করা হয়। অসংগঠিত ডেটা ইমেল, বার্তা বা ওয়ার্ড ডকুমেন্ট থেকে নেওয়া হয়।

স্টোরেজ স্পেস

স্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য কম স্টোরেজ স্পেস প্রয়োজন। অসংগঠিত ডেটার জন্য আরও স্টোরেজ স্পেস প্রয়োজন।

স্কেলেবিলিটি

স্ট্রাকচার্ড ডেটা অত্যন্ত মাপযোগ্য। অসংগঠিত ডেটা কম মাপযোগ্য।

উপসংহার

আধা-কাঠামোগত ডেটা ব্যবসার জন্য অনেক সুবিধা রয়েছে যদি কেউ এটি বোঝার চেষ্টা করে। এটি কাঠামো এবং সংগঠনের অভাব হতে পারে তবে মূল্যবান গ্রাহক প্রতিক্রিয়া এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। কোম্পানিগুলি তাদের গ্রাহকদের পর্যালোচনা, ব্যস্ততা এবং অনলাইন আচরণ ট্র্যাক করতে আধা-কাঠামোগত ডেটা ব্যবহার করতে পারে।

---

var contentsTitle = "সূচিপত্র"; // আপনার শিরোনামটি এখানে সেট করুন, পরে এটির জন্য শিরোনাম করা এড়াতে var ToC = “

“+বিষয়বস্তু শিরোনাম+”

"; ToC += “

"; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

ন্যানোনেটস অনলাইন ওসিআর এবং ওসিআর এপিআই অনেক আকর্ষণীয় আছে ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন tটুপি আপনার ব্যবসায়ের পারফরম্যান্সকে অনুকূল করতে পারে, ব্যয় বাঁচায় এবং বৃদ্ধি বাড়াতে পারে। খুঁজে বের কর ন্যানোনেটের ব্যবহারের ক্ষেত্রে কীভাবে আপনার পণ্যে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

এবার শুরু করা যাক

---

• Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
• ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
• সূত্র: https://nanonets.com/blog/everything-you-need-to-know-about-semi-structured-data-with-semi-structured-data-examples/