Alt du behøver at vide om semi-strukturerede data med semi-strukturerede data eksempler

---

Leder du efter en dataautomatiseringsløsning? Stop med at lede!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: #546fff; farve: hvid; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; baggrund: hvid; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: hvid; farve: #333; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; baggrund:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-højre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

---

Data blev normalt gemt i regneark eller databaser på en pæn og organiseret måde. Data er blevet forskelligartet efter fremkomsten af ​​skyen, mobilapps, websider og IoT-enheder. Sådanne data kan, når de udvindes effektivt, vise sig at være yderst effektive for virksomheder.

Big data omfatter en stor mængde og et stort udvalg af data. Der er tre typer Big Data, nemlig struktureret, semi-struktureret og ustruktureret data.

Semistrukturerede data refererer til den slags data, der ikke følger en stiv eller fast tabelstruktur og ikke lagres i konventionelle datamodeller. Semistrukturerede data ligger i midten af ​​strukturerede og ustrukturerede data.

Strukturerede data er kvantificerbare og kan forstås af både mennesker og maskiner. Ustrukturerede data omfatter på den anden side ikke-numeriske data, som computere ikke kan forstå.

var contentsTitle = "Indholdsfortegnelse"; // Indstil din titel her, for at undgå at lave en overskrift til den senere var ToC = “

"+contentsTitle+"

"; ToC += “

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

---

Hvad er semi-strukturerede data?

Semistrukturerede data, også kendt som delvist strukturerede data, findes ikke i en relationel database. Dataene har dog en vis struktur på grund af tilstedeværelsen af ​​metadata, semantiske elementer og organisatoriske egenskaber, der giver os mulighed for at analysere dem.

Metadata er en lille del af en fil, der indeholder al information såsom dataoprettelse, tid, filstørrelse, længde, afsender/modtagerdata og meget mere. Semistrukturerede data kan søges eller analyseres med deres metadata.

Hvad er kendetegnene ved semi-strukturerede data?

Nogle af de vigtigste egenskaber ved semistrukturerede data er:

Database

Data gemmes ikke i en databasemodel, men har stadig en vis struktur. Semistrukturerede data kan ikke gemmes som rækker og kolonner i databasen.

Metadata

Dataene er grupperet efter tags og elementer (metadata). Semistrukturerede data er vanskelige at administrere, da de indeholder utilstrækkelige metadata. Dataene indeholder utilstrækkelige metadata, hvilket gør automatisering vanskelig.

Gruppering

Enhederne kan variere i attributter og egenskaber inden for den samme gruppe. Egenskaberne kan dog variere med hensyn til størrelse og type.

Lignende enheder af data er grupperet sammen.

Hierarki

Semistrukturerede data mangler hierarki, hvilket gør det vanskeligt for computerprogrammer at bruge.

Hvad er kilderne til semi-strukturerede data?

Nogle af kilderne til semistrukturerede data er:

Sprog

XML (udvideligt markeringssprog)

XML bruges til at sortere data i en hierarkisk form. XML er et opmærkningssprog, der blev skabt af World Wide Web Consortium og er tilgængeligt som open source-software. Det gør dataene læsbare for både mennesker og maskiner.

XML giver os mulighed for at oprette brugerdefinerede selvbeskrivende tags eller sprog, der matcher applikationen. Nogle af XML-applikationerne er:

XML hjælper med at forenkle oprettelsen af ​​HTML-dokumenter til store websteder. XML hjælper med at udveksle information mellem hjemmesider og systemer.

Det bedste aspekt ved XML er, at enhver type data kan udtrykkes gennem den.

HTML-kode (Hypertext Markup Language)

Markup Language eller HTML er et standardopmærkningssprog, der ligner XML. Det viser dog data på en webbrowser sammenlignet med XML, som kun transmitterer dataene.

HTML bruges af programmører til at skabe websider og viser billeder eller tekst på skærmen ved hjælp af HTML-elementer.

Dataene i billederne er ustrukturerede. Webbrowseren modtager først HTML-dokumenterne fra en webserver og konverterer dem derefter til websider, der kan vises. HTML hjælper med at definere og organisere dataene og gøre dem læsbare for brugerne.

SGML (Standard Generalized Markup Language)

SGML er en international standard til at definere markup-sprog, der er afledt af Generalized Markup Languages ​​(GML) SGML blev udviklet af International Organization for Standards (ISO) i 1986. SGML giver grundlæggende brugere mulighed for at arbejde på standardiserede formater. HTML er en applikation af SGML.

CSV (kommaseparerede værdier)

Kommaseparerede værdier eller CSV er en tekstfil, der indeholder data adskilt med kommaer. CSV bruges af regnearksprogrammer som Excel. Hver ny linje i CSV repræsenterer en ny databaserække, og hver række indeholder en eller flere værdier adskilt af kommaer.

CSV hjælper med at overføre data, der findes i XLSX-filer, til andre programmer, der ikke understøtter sådanne formater. For eksempel kan du overføre. XLSX-data til en CSV-fil, og upload dem derefter til en onlinesoftware. Du kan også importere kontakter til en CSV-fil og derefter åbne den på en anden e-mail-platform. CSV understøttes af mange platforme såsom Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notesblok osv.

JSON (JavaScript Object Notation)

JSON er et dataudvekslings- og sproguafhængigt open source-tekstformat. JSON er afledt af JavaScript og er let at læse af mennesker. Maskiner eller computere kan nemt parse og generere det. JSON er syntaktisk identisk med kode, hvilket gør den velkendt for dem, der tilhører sprogfamilien, såsom C++, C#, JavaScript, Perl, Python osv.

Emails

Avro

Avro er et dataserialiseringsnetværk skabt af Avro Apache til deres Apache Hadoop-projekt. Avro bruger JSON-format til at organisere og serialisere dataene i et binært format. Avro bruger to typer skemaer til at strukturere dataene.

Den ene er lavet til menneskelig redigering, kendt som Avro IDL, og den anden er lavet til maskinredigering baseret på JSON. AVRO bruger JSON til at definere datatyper og protokoller og serialiserer data i et kompakt binært format.

ORC (Optimized Row Columnar)

Optimized Row Columnar (ORC) filformat bruges til at gemme Hive-data effektivt. Det er mere avanceret end andre Hive-filformater og forbedrer ydeevnen, når Hive læser, gemmer eller overfører data.

TCP/IP-pakker

Transmission Control Protocol (TCP) er en kommunikationsstandard, der tillader computerprogrammer og software at modtage og sende beskeder på tværs af et netværk. Den er specielt designet til at sende pakker og sikre jævn og pålidelig levering af beskeder og data.

Zippede filer

Markup sprog

web sider

parket

Dataintegration fra forskellige kilder

Hvad er de mange fordele og ulemper ved at bruge semi-strukturerede data?

Fordelene og ulemperne ved semistrukturerede data er:

Fordele

Fast skema

De semistrukturerede data er ikke begrænset til den stive database.

Fleksibilitet

Dataene er meget fleksible, da skemaet kan ændres.

Funktionalitet

Semistrukturerede data understøtter brugere, der ikke kan bruge SQL.

Strukturelle aspekter

Semistrukturerede data kan ses som strukturerede data.

Usability

Semistrukturerede data kan nemt håndtere kildernes heterogenitet.

Evolution

Semi-struktureret kan udvikle sig over tid, efterhånden som flere og flere attributter tilføjes til det.

Ulemper

Ingen struktur

Semistruktureret mangler struktur, hvilket gør det vanskeligt at gemme data.

Ineffektiv fortolkning

Data mangler skema, så det bliver svært at fortolke relationerne mellem dataene.

Ineffektive forespørgsler

Forespørgsler i semistrukturerede data er mindre effektive sammenlignet med strukturerede data.

---

Ønsker du at skrabe data fra PDF dokumenter, konvertere PDF til XML or automatisere bordudtræk? Tjek Nanonets' PDF-skraber or PDF-parser at konvertere PDF-filer til database indgange!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: #546fff; farve: hvid; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; baggrund: hvid; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: hvid; farve: #333; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; baggrund:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-højre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

---

Hvad er problemerne med at opbevare semi-strukturerede data?

Problemerne med at opbevare semistrukturerede data er:

• Da semistrukturerede data har en irrationel struktur, bliver det vanskeligt at fortolke relationerne mellem data.
• Da skema og data er meget afhængige af hinanden, ændrer enhver ændring i forespørgsler også skemaet.
• Forskellen mellem skema og data er meget svær at bemærke, hvilket gør det svært at designe strukturen af ​​data.
• De semistrukturerede data er svære at gemme; derfor er dets opbevaringsomkostninger ekstremt høje.
• De semistrukturerede data genereres i store mængder, hvilket kræver kraftfuld og effektiv software.

Hvad er løsningerne til lagring af semi-strukturerede data?

Nogle af de plausible løsninger som svar på vanskelighederne er:

• Semistrukturerede data kan gemmes i DBMS, som er specielt lavet til det.
• Semistrukturerede data kan gengives med XML. XML giver brugerne mulighed for at ændre attributter, tags og elementer og hjælpe med at gemme dataene i hierarkisk form.
• En anden måde at gemme semi-strukturerede data på er gennem Object Exchange Model (OEM).
• RDBMS hjælper med at gemme de semi-strukturerede data ved at kortlægge dem til det relationelle skema.

Hvordan udtrækker man information fra semi-strukturerede data?

De semistrukturerede data mangler en ordentlig struktur, hvilket gør det kompliceret at indeksere dataene. Derfor kan data udtrækkes ved:

• Brug af grafbaserede modeller såsom OEM til at indeksere dataene.
• OEM bruger en datamodelleringsteknik, der hjælper med at lagre og indeksere dataene i den grafbaserede model. Desuden er det relativt nemmere at finde data i modellen
• XML gemmer dataene i en hierarkisk form, som gør det muligt at indeksere dem.
• Forskellige mineværktøjer kan også bruges til at indeksere dataene.

Forskellen mellem strukturerede og semistrukturerede data

Nogle af de bedste forskelle mellem de strukturerede og semistrukturerede data er:

1. Teknologi

Strukturerede data er baseret på relationelle databasetabeller, hvorimod semistrukturerede data er baseret på XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Transaktionsstyring

Strukturerede data omfatter modnede transaktioner og flere samtidighedsteknikker. Semistrukturerede data indeholder ikke modne data, men er afledt af DBMS.

3. Versionsstyring

Versionering over rækker og tabeller er muligt i strukturerede data. Versionering over grafer og tabeller er muligt i semistrukturerede data.

4. Fleksibilitet

Strukturerede data har et stift skema og afhænger af det. De semistrukturerede data har et mindre afhængigt skema og er meget fleksible.

5. Skalerbarhed

Skalering af strukturerede data er meget komplekst. Det er nemt at skalere semistrukturerede data.

6. Robusthed

Strukturerede data er meget robuste, hvorimod semistrukturerede data ikke er særlig robuste.

7. Forespørgsler

Strukturerede data tillader den komplekse sammenføjning af forespørgsler. Semistrukturerede data omfatter forespørgsler fra anonyme tilstande.

8. Organisation

Strukturerede data kan nemt organiseres, hvorimod semistrukturerede mangler struktur, hvilket gør det vanskeligt at organisere dem.

---

Vil du automatisere gentagne manuelle opgaver? Tjek vores Nanonets workflow-baserede dokumentbehandlingssoftware. Udtræk data fra fakturaer, identitetskort eller ethvert dokument på autopilot!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: #546fff; farve: hvid; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; baggrund: hvid; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: hvid; farve: #333; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; baggrund:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-højre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

---

Eksempler på semi-strukturerede data

Nogle af de bedste eksempler på semistrukturerede data er:

Billeder/videoer

Når du tager et billede med din mobiltelefon, gemmes billedet efter dets tidsstempel, dato og oplysninger i galleriet. Bagefter kan du omdøbe billedet eller kategorisere billeder i en separat gruppe.

E-mail

E-mails omfatter struktureret information om afsender, modtager, emne og dato, som automatisk klassificeres i indbakke, spam eller udbakke. Dataene i e-mails er ustrukturerede og kan søges via nøgleord.

Sociale medieplatforme

Facebook organiserer data i grupper, sider eller Marketplace, men kommentarerne, indholdet og likes er semi-struktureret. Tilsvarende er tweets på Twitter og billeder/videoer på Instagram, Pinterest og YouTube semi-strukturerede data.

Maskingenereret semistruktureret data

Sensoriske data som vejropdateringer, prognoser, trafikforhold, satellitbilleder og videooptagelser er eksempler på semistrukturerede data.

Elektronisk dataudveksling (EDI)

EDI er en elektronisk transmission af forretningsdokumenter, der tidligere blev transmitteret via papirer som fakturaer eller indkøbsordrer. EDI bruger flere standardformater såsom ANSI, EDIFACT, TRADACOMS og ebXML. For at en virksomhed kan bruge EDI, skal de bruge standardformatet.

EDI muliggør effektiv transmission og omkostningseffektive løsninger. Dataene i EDI er ustrukturerede.

NoSQL-database

NoSQL (ikke kun struktureret forespørgselssprog) refererer til ikke-relationelle databaser, som bruges til at lagre både strukturerede og ustrukturerede data. NoSQL er ideel til ustrukturerede data, da det har høj skalerbarhed og gør det nemmere at søge i ustrukturerede data.

Hvad er det bedste eksempel på semi-strukturerede data?

Det bedste eksempel på semistrukturerede data-e-mails. En virksomheds-e-mail adresseret til kunder omfatter specifikke detaljer som tid, dato, produktdetaljer, filstørrelse osv., som genkendes af algoritmen. Men specifikke detaljer som ændring af produktnavne og specifikationer genkendes muligvis ikke af algoritmen.

Hvordan man analyserer semi-strukturerede data?

Før fremkomsten af ​​maskinlæringsteknikker var det en smule kompliceret at analysere semi-strukturerede data, da folk skulle søge og sortere data manuelt. Den AI-guidede maskinlæringsteknologi kan effektivt nedbryde og analysere semistrukturerede data på få sekunder.

Der er forskellige teknikker tilgængelige nu, som nemt kan analysere semi-strukturerede data. For eksempel er en emneanalyse en maskinlæringsteknik, der effektivt scanner og læser tusindvis af dokumenter, e-mails, indlæg på sociale medier osv. og kategoriserer dem efter emne, dato eller emne.

En anden teknik, sentimentanalyse, giver dig mulighed for at scanne dokumenterne og analysere dem for meningspolaritet såsom positiv, negativ eller neutral.

---

Vil du bruge robotprocesautomatisering? Tjek Nanonets workflow-baseret dokumentbehandlingssoftware. Ingen kode. Ingen besværlig platform.

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: #546fff; farve: hvid; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; baggrund: hvid; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: hvid; farve: #333; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; baggrund:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-højre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

---

Er Excel semi-strukturerede data?

Excel er en struktureret dataplatform, da dataene er sorteret i foruddefinerede celler i rækker og kolonner, der genkendes af algoritmen. Da strukturerede data afhænger af datamodellen, er excel derfor en struktureret platform.

Hvad er et eksempel på ustrukturerede data?

Ustrukturerede data er en type data, der ikke følger en strukturel sekvens og ikke er sorteret i rækker og kolonner. Eksempler på ustrukturerede data omfatter video, lydfiler, billeder eller opslag på sociale medier.

Er CSV struktureret eller semi-struktureret?

CSV er en semistruktureret tekstfil, der indeholder hierarkiske tabeller og ikke har samme organisationsniveau som strukturerede data.

Hvem bruger semi-strukturerede data?

Mange virksomheder bruger semistrukturerede data til forskellige formål. For eksempel kan en restaurantvirksomhed bede sine kunder om online anmeldelser. Indholdet i anmeldelserne er ustrukturerede data, hvorimod antallet af kunder, der poster anmeldelserne, er strukturerede data. Kombinationen af ​​de numeriske data og indholdet giver virksomhederne semistrukturerede data, som de kan bruge til at få dybdegående viden.

Hvor skal man gemme semi-strukturerede data?

Semistrukturerede data kan gemmes via:

Databasestyringssystem

DBMS hjælper dig med at analysere, gemme, overføre og ændre data. Der er en speciel DBMS-software designet til at styre de semi-strukturerede data.

Relationsdatabasestyringssystem

RDBMS er en type DBMS, der gemmer data i tabelform.

---

Hvis du arbejder med fakturaer og kvitteringer eller bekymrer dig om ID-bekræftelse, så tjek Nanonets online OCR or PDF-tekstudtrækker at udtrække tekst fra PDF-dokumenter gratis. Klik nedenfor for at lære mere om Nanonets Enterprise Automation Solution.

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: #546fff; farve: hvid; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; baggrund: hvid; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: hvid; farve: #333; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; baggrund:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-højre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

---

Er PDF en type semi-strukturerede data?

PDF er en type semistruktureret data, da det er et billede. Indholdet i det kan være ustruktureret, men da pdf er et billede, indeholder det struktureret information såsom dato, tidsstempel eller brugernavne, som gør pdf-filer semistrukturerede.

Er sociale medieplatforme strukturerede eller ustrukturerede?

Sociale medieplatforme omfatter opslag og billeder/videoer, der uploades af brugere, hvilket gør det svært for computere at tyde dem. Sociale medieplatforme tildeler metadata til hver brugers respektive indlæg, som indeholder oplysninger om det pågældende indlæg, hvilket gør det læsbart af computere.

Hvad er strukturerede data?

Strukturerede data er en type Big Data, der har et foruddefineret format og følger en organisationsstruktur. Strukturerede data er kvantitative data, der passer til rækkerne og kolonnerne i relationsdatabasen og regnearkene. For eksempel kreditkortnumre, datoer, adresser, geolocation osv.

Strukturerede data kan let læses af maskiner og hurtigt forstås af folk, der arbejder med det relationelle databasestyringssystem. Det sprog, der bruges til at administrere strukturerede data, er kendt som

Struktureret forespørgselssprog eller SQL. SQL blev udviklet af IBM i 1970'erne, hvilket er nyttigt til at håndtere relationer mellem data i databaser.

Fordele ved strukturerede data

Nogle af de bedste fordele ved strukturerede data er:

Let læsbarhed

Den bedste fordel ved strukturerede data er, at de let genkendes af maskiner og algoritmer. Den organiserede karakter af strukturerede data gør det nemmere at analysere og administrere forespørgsler.

Effektiv brug

Strukturerede data kan let forstås og bruges af virksomheder. De behøver ikke at have en dybdegående forståelse og viden om de forskellige relationer mellem dataene.

Flere værktøjer

Da struktureret data har eksisteret i årevis, er der stort set mange forskellige platforme og værktøjer, der kan analysere og få adgang til strukturerede data.

Ulemper ved strukturerede data

Nogle af ulemperne ved strukturerede data er:

Mindre fleksibilitet

Da de strukturerede data har et foruddefineret og organiseret format, bliver det vanskeligt at bruge dataene ved forskellige lejligheder, hvilket begrænser dets fleksibilitet.

Begrænset opbevaring

Strukturerede data lagres i datavarehuse. Enhver ændring i dataene vil opdatere alle de strukturerede data. Dette tager tid, omkostninger og ressourcer at rette op på.

---

Vil du automatisere gentagne manuelle opgaver? Spar tid, indsats og penge, mens du øger effektiviteten!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: #546fff; farve: hvid; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; baggrund: hvid; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #546fff !vigtigt; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fed; skriftstørrelse: 16px; linjehøjde: 24px; polstring: 12px 24px; baggrund: hvid; farve: #333; højde: 56px; tekst-align: venstre; display: inline-flex; flex-retning: række; -moz-box-align: center; align-items: center; bogstavmellemrum: 0px; kassestørrelse: border-box; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; baggrund:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !vigtigt; grænse: solid #333 !vigtigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-højre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

---

Hvad er ustrukturerede data?

Ustrukturerede data er en type kvalitativ Big Data, der ikke følger et strukturelt mønster eller har nogen organisation. Håndtering og analyse af ustrukturerede data er lidt svært med de traditionelle maskinlæringsmetoder.

For eksempel er lydfiler, aktivitet, opslag på sociale medier og satellitbilleder osv. typer ustrukturerede data. Ustrukturerede data administreres af det ikke-relationelle søgeforespørgselssprog NoSQL Database.

Fordele ved ustrukturerede data

Nogle af fordelene ved ustrukturerede data er:

Hurtig akkumulering

Ustrukturerede data kan nemt indsamles og administreres sammenlignet med strukturerede eller semistrukturerede data.

Data Lake-lagring

Ustrukturerede data kan lagres i skydatasøer, hvilket muliggør massive lagringsmuligheder. Cloud-datasøer er omkostningseffektive, da de giver betalings-per-brug-metoden.

Ulemper ved ustrukturerede data

Nogle af ulemperne ved ustrukturerede data er:

Kræver ekspertise

Den væsentligste ulempe ved ustrukturerede data er, at en gennemsnitlig virksomhedsbruger ikke kan forstå eller analysere ustrukturerede data. Dette skyldes, at ustrukturerede data ikke følger et fast mønster. En ekspert dataforsker kan administrere ustrukturerede data.

Specialiserede værktøjer

Ud over ekspertise kræver ustrukturerede data specialiserede værktøjer designet specifikt til ustrukturerede data. Disse værktøjer er begrænset i variation, så brugerne har begrænsede muligheder at overveje.

Forskellen mellem strukturerede og ustrukturerede data

Brug

Strukturerede data kan administreres af virksomhedsejere. Ustrukturerede data administreres af en dataforsker.

Planlæg

Strukturerede data har skema on-writer. Ustrukturerede data har skema on-read.

Opbevaring

Strukturerede eller kvantificerede data lagres almindeligvis i datavarehuse. Ustrukturerede data lagres på cloud-datasøer.

dannet

Strukturerede data har et foruddefineret format. Ustrukturerede data har et native format.

Datatyper

Strukturerede data har udvalgte datatyper. Ustrukturerede data har mange konglomererede typer.

Kvantificering

Strukturerede data er kvantitative data, der omfatter tal og værdier. Ustrukturerede data er kvalitative data, som omfatter sensorer, lyd og video.

Sprog

Strukturerede data bruges i maskinlæring. Ustrukturerede data bruges i data mining og naturlig sprogbehandling.

Kilder

Strukturerede data hentes fra webservere, logfiler, onlineformularer osv. Ustrukturerede data kommer fra e-mails, beskeder eller word-dokumenter.

Lagerplads

Strukturerede data kræver mindre lagerplads. Ustrukturerede data kræver mere lagerplads.

Skalerbarhed

Strukturerede data er meget skalerbare. Ustrukturerede data er mindre skalerbare.

Konklusion

Semistrukturerede data har en række fordele for virksomheden, hvis man forsøger at forstå det. Det kan mangle struktur og organisation, men det giver værdifuld kundefeedback og indsigt. Virksomheder kan bruge semistrukturerede data til at spore deres kunders anmeldelser, engagement og onlineadfærd.

---

var contentsTitle = "Indholdsfortegnelse"; // Indstil din titel her, for at undgå at lave en overskrift til den senere var ToC = “

"+contentsTitle+"

"; ToC += “

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

Nanonetter online OCR & OCR API har mange interessante brug sager that kunne optimere din virksomheds ydeevne, spare omkostninger og øge væksten. Finde ud af hvordan Nanonets' use cases kan gælde for dit produkt.

Kom i gang

---

• Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. FRI ADGANG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis prøveversion.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/everything-you-need-to-know-about-semi-structured-data-with-semi-structured-data-examples/