Todo lo que necesita saber sobre datos semiestructurados con ejemplos de datos semiestructurados PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.

Todo lo que necesita saber sobre datos semiestructurados con ejemplos de datos semiestructurados

Marca de tiempo: 15 de junio de 2022 8:25 a.m.

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Los datos generalmente se almacenaban en hojas de cálculo o bases de datos de manera ordenada y organizada. Los datos se han vuelto diversos después de la llegada de la nube, las aplicaciones móviles, las páginas web y los dispositivos IoT. Dichos datos, cuando se extraen de manera efectiva, pueden resultar altamente efectivos para las empresas.

Big data comprende un gran volumen y una gran variedad de datos. Hay tres tipos de Big Data, es decir, datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Los datos semiestructurados se refieren al tipo de datos que no siguen una estructura tabular rígida o fija y no se almacenan en modelos de datos convencionales. Los datos semiestructurados se encuentran en medio de los datos estructurados y no estructurados.

Los datos estructurados son cuantificables y pueden ser entendidos tanto por seres humanos como por máquinas. Los datos no estructurados, por otro lado, comprenden datos no numéricos que las computadoras no pueden entender.

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¿Qué son los datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados, también conocidos como datos parcialmente estructurados, no se encuentran en una base de datos relacional. Sin embargo, los datos tienen cierta estructura debido a la presencia de metadatos, elementos semánticos y propiedades organizativas que nos permiten analizarlos.

Los metadatos son una pequeña porción de un archivo que contiene toda la información, como la creación de datos, la hora, el tamaño del archivo, la longitud, los datos del remitente/destinatario y mucho más. Los datos semiestructurados se pueden buscar o analizar con sus metadatos.

¿Cuáles son las características de los datos semiestructurados?

Algunas de las principales características de los datos semiestructurados son:

Base de datos

Los datos no se almacenan en un modelo de base de datos, pero aún tienen cierta estructura. Los datos semiestructurados no se pueden almacenar como filas y columnas en la base de datos.

metadatos

Los datos se agrupan por etiquetas y elementos (Metadatos). Los datos semiestructurados son difíciles de gestionar, ya que contienen metadatos insuficientes. Los datos contienen metadatos insuficientes, lo que dificulta la automatización.

Agrupamiento

Las entidades pueden variar en atributos y propiedades dentro de un mismo grupo. Sin embargo, los atributos pueden diferir en términos de tamaño y tipo.

Las entidades similares de datos se agrupan.

Jerarquía

Los datos semiestructurados carecen de jerarquía, lo que dificulta el uso de los programas informáticos.

¿Cuáles son las fuentes de datos semiestructurados?

Algunas de las fuentes de datos semiestructurados son:

Idiomas

XML (lenguaje de marcado extensible)

XML se utiliza para ordenar datos en forma jerárquica. XML es un lenguaje de marcado que fue creado por World Wide Web Consortium y está disponible como software de código abierto. Hace que los datos sean legibles tanto por seres humanos como por máquinas.

XML nos permite crear etiquetas autodescriptivas personalizadas o lenguaje que coincida con la aplicación. Algunas de las aplicaciones de XML son:

XML ayuda a simplificar la creación de documentos HTML para sitios web grandes. XML ayuda a intercambiar información entre sitios web y sistemas.

El mejor aspecto de XML es que se puede expresar cualquier tipo de datos a través de él.

Código HTML (lenguaje de marcado de hipertexto)

El lenguaje de marcado o HTML es un lenguaje de marcado estándar que es similar a XML. Sin embargo, muestra datos en un navegador web en comparación con XML, que solo transmite los datos.

Los programadores utilizan HTML para crear páginas web y mostrar imágenes o texto en la pantalla con la ayuda de elementos HTML.

Los datos dentro de las imágenes no están estructurados. El navegador web primero recibe los documentos HTML de un servidor web y luego los convierte en páginas web visualizables. HTML ayuda a definir y organizar los datos y hacerlos legibles por los usuarios.

SGML (Lenguaje de marcado generalizado estándar)

SGML es un estándar internacional para definir lenguajes de marcado que se derivan de los lenguajes de marcado generalizados (GML). SGML fue desarrollado por la Organización Internacional de Normalización (ISO) en 1986. Básicamente, SGML permite a los usuarios trabajar en formatos estandarizados. HTML es una aplicación de SGML.

CSV (valores separados por comas)

Valores separados por comas o CSV es un archivo de texto que contiene datos separados por comas. CSV es utilizado por programas de hojas de cálculo como Excel. Cada nueva línea en CSV representa una nueva fila de la base de datos y cada fila contiene uno o más valores separados por comas.

CSV ayuda a transferir datos presentes en archivos XLSX a otros programas que no admiten dichos formatos. Por ejemplo, puede transferir el. Datos XLSX a un archivo CSV y luego cárguelos en un software en línea. También puede importar contactos a un archivo CSV y luego abrirlo en otra plataforma de correo electrónico. CSV es compatible con muchas plataformas como Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad, etc.

JSON (notación de objetos JavaScript)

JSON es un intercambio de datos y un formato de texto de código abierto independiente del idioma. JSON se deriva de JavaScript y es fácil de leer para los seres humanos. Las máquinas o computadoras pueden analizarlo y generarlo fácilmente. JSON es sintácticamente idéntico al código, por lo que resulta familiar para los que pertenecen a la familia de los lenguajes, como C++, C#, JavaScript, Perl, Python, etc.

Emails

Avro

Avro es una red de serialización de datos creada por Avro Apache para su Proyecto Apache Hadoop. Avro utiliza el formato JSON para organizar y serializar los datos en formato binario. Avro utiliza dos tipos de esquema para estructurar los datos.

Uno está hecho para edición humana, conocido como Avro IDL, y el otro está hecho para edición automática basado en JSON. AVRO usa JSON para definir tipos de datos y protocolos y serializa datos en un formato binario compacto.

ORC (columnar de fila optimizado)

El formato de archivo Optimized Row Columnar (ORC) se usa para almacenar datos de Hive de manera eficiente. Es más avanzado que otros formatos de archivo de Hive y mejora el rendimiento cuando Hive lee, almacena o transfiere datos.

paquetes TCP/IP

El Protocolo de control de transmisión (TCP) es un estándar de comunicaciones que permite que los programas y software de computadora reciban y envíen mensajes a través de una red. Está diseñado específicamente para enviar paquetes y garantizar una entrega fluida y confiable de mensajes y datos.

archivos comprimidos

Lenguajes de marcado

Páginas Web

parquet

Integración de datos de diferentes fuentes

¿Cuáles son las múltiples ventajas y desventajas de usar datos semiestructurados?

Las ventajas y desventajas de los datos semiestructurados son:

Ventajas

Esquema fijo

Los datos semiestructurados no se limitan a la base de datos rígida.

Flexibilidad

Los datos son muy flexibles ya que el esquema se puede cambiar.

Funcionalidad

Los datos semiestructurados admiten usuarios que no pueden usar SQL.

Aspectos estructurales

Los datos semiestructurados se pueden ver como datos estructurados.

usabilidad

Los datos semiestructurados pueden manejar fácilmente la heterogeneidad de las fuentes.

Evolución

Semiestructurado puede evolucionar con el tiempo a medida que se le agregan más y más atributos.

Desventajas

Sin estructura

Semiestructurado carece de estructura, lo que dificulta el almacenamiento de datos.

Interpretación ineficaz

Los datos carecen de esquema, por lo que se vuelve difícil interpretar las relaciones entre los datos.

Consultas ineficientes

Las consultas en datos semiestructurados son menos eficientes en comparación con los datos estructurados.

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¿Cuáles son los problemas que se enfrentan al almacenar datos semiestructurados?

Los problemas que se enfrentan al almacenar datos semiestructurados son:

  • Dado que los datos semiestructurados tienen una estructura irracional, se vuelve difícil interpretar las relaciones entre los datos.
  • Dado que el esquema y los datos dependen en gran medida el uno del otro, cualquier cambio en las consultas también cambia el esquema.
  • La diferencia entre esquema y datos es muy difícil de notar, lo que dificulta el diseño de la estructura de datos.
  • Los datos semiestructurados son difíciles de almacenar; por lo tanto, su costo de almacenamiento es extremadamente alto.
  • Los datos semiestructurados se generan en grandes volúmenes, lo que requiere un software potente y eficaz.

¿Cuáles son las soluciones para almacenar datos semiestructurados?

Algunas de las soluciones plausibles en respuesta a las dificultades son:

  • Los datos semiestructurados se pueden almacenar en DBMS, que está especialmente creado para ello.
  • Los datos semiestructurados se pueden representar mediante XML. XML permite a los usuarios modificar los atributos, etiquetas y elementos y ayudar a almacenar los datos en forma jerárquica.
  • Otra forma de almacenar datos semiestructurados es a través del modelo de intercambio de objetos (OEM).
  • RDBMS ayuda a almacenar los datos semiestructurados asignándolos al esquema relacional.

¿Cómo extraer información de datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados carecen de una estructura adecuada, lo que complica la indexación de los datos. Por lo tanto, los datos pueden ser extraídos por:

  • Usar modelos basados ​​en gráficos como OEM para indexar los datos.
  • OEM utiliza una técnica de modelado de datos que ayuda a almacenar e indexar los datos en el modelo basado en gráficos. Además, es relativamente más fácil encontrar los datos en el modelo.
  • XML almacena los datos en una forma jerárquica que permite indexarlos.
  • También se pueden usar varias herramientas de minería para indexar los datos.

Diferencia entre datos estructurados y semiestructurados

Algunas de las principales diferencias entre los datos estructurados y semiestructurados son:

1. Tecnología

Los datos estructurados se basan en tablas de bases de datos relacionales, mientras que los datos semiestructurados se basan en XML/RDF (Marco de descripción de recursos)

2. Gestión de transacciones

Los datos estructurados comprenden transacciones maduras y múltiples técnicas de concurrencia. Los datos semiestructurados no contienen datos maduros, sino que se derivan de DBMS.

3. Gestión de versiones

El control de versiones sobre filas y tablas es posible en datos estructurados. El control de versiones sobre gráficos y tablas es posible en datos semiestructurados.

4. Flexibilidad

Los datos estructurados tienen un esquema rígido y dependen de él. Los datos semiestructurados tienen un esquema menos dependiente y son muy flexibles.

5. escalabilidad

Escalar datos estructurados es muy complejo. Escalar datos semiestructurados es fácil.

6. Robustez

Los datos estructurados son muy robustos, mientras que los datos semiestructurados no son muy robustos.

7. Consultas

Los datos estructurados permiten la unión compleja de consultas. Los datos semiestructurados comprenden consultas de modos anónimos.

8. Organización

Los datos estructurados se pueden organizar fácilmente, mientras que los semiestructurados carecen de estructura, lo que dificulta su organización.

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Ejemplos de datos semiestructurados

Algunos de los mejores ejemplos de datos semiestructurados son:

Imágenes / Vídeos

Cuando toma una foto con su teléfono móvil, la imagen se almacena por su marca de tiempo, fecha e información en la galería. Luego, puede cambiar el nombre de la imagen o categorizar las imágenes en un grupo separado.

Correo electrónico

Los correos electrónicos contienen información estructurada sobre el remitente, el destinatario, el asunto y la fecha, que se clasifican automáticamente en Bandeja de entrada, Correo no deseado o Bandeja de salida. Los datos dentro de los correos electrónicos no están estructurados y se pueden buscar mediante palabras clave.

Plataformas de medios sociales

Facebook organiza los datos en grupos, páginas o Marketplace, pero los comentarios, el contenido y los "me gusta" están semiestructurados. De manera similar, los tweets en Twitter y las imágenes/videos en Instagram, Pinterest y YouTube son datos semiestructurados.

Datos semiestructurados generados por máquinas

Los datos sensoriales como las actualizaciones meteorológicas, los pronósticos, las condiciones del tráfico, las imágenes satelitales y las secuencias de video son ejemplos de datos semiestructurados.

Intercambio Electrónico de Datos (EDI)

EDI es una transmisión electrónica de documentos comerciales que anteriormente se transmitían en papel, como facturas u órdenes de compra. EDI utiliza múltiples formatos estándar como ANSI, EDIFACT, TRADACOMS y ebXML. Para que una empresa use EDI, debe usar el formato estándar.

EDI permite una transmisión eficiente y soluciones rentables. Los datos dentro de EDI no están estructurados.

Base de datos NoSQL

NoSQL (no solo lenguaje de consulta estructurado) se refiere a bases de datos no relacionales que se utilizan para almacenar datos estructurados y no estructurados. NoSQL es ideal para datos no estructurados, ya que tiene una alta escalabilidad y facilita la búsqueda de datos no estructurados.

¿Cuál es el mejor ejemplo de datos semiestructurados?

El mejor ejemplo de correos electrónicos de datos semiestructurados. Un correo electrónico comercial dirigido a los clientes incluye detalles específicos como la hora, la fecha, los detalles del producto, el tamaño del archivo, etc., que son reconocidos por el algoritmo. Sin embargo, es posible que el algoritmo no reconozca detalles específicos, como cambiar los nombres y las especificaciones de los productos.

¿Cómo analizar datos semiestructurados?

Antes de la llegada de las técnicas de aprendizaje automático, el análisis de datos semiestructurados era un poco complicado ya que las personas tenían que buscar y clasificar los datos manualmente. La tecnología de aprendizaje automático guiada por IA puede desglosar y analizar datos semiestructurados de manera efectiva en segundos.

Hay varias técnicas disponibles ahora que pueden analizar fácilmente datos semiestructurados. Por ejemplo, un análisis de tema es una técnica de aprendizaje automático que escanea y lee de manera eficiente miles de documentos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, etc., y los clasifica por tema, fecha o tema.

Otra técnica, el análisis de sentimientos, le permite escanear los documentos y analizarlos en busca de polaridad de opinión, como positiva, negativa o neutral.

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¿Son los datos semiestructurados de Excel?

Excel es una plataforma de datos estructurados ya que los datos se ordenan en celdas predefinidas en filas y columnas que son reconocidas por el algoritmo. Dado que los datos estructurados dependen del modelo de datos, Excel es una plataforma estructurada.

¿Qué es un ejemplo de datos no estructurados?

Los datos no estructurados son un tipo de datos que no siguen una secuencia estructural y no se clasifican en filas y columnas. Los ejemplos de datos no estructurados incluyen videos, archivos de audio, imágenes o publicaciones en redes sociales.

¿CSV es estructurado o semiestructurado?

CSV es un archivo de texto semiestructurado que contiene tablas jerárquicas y no tiene el mismo nivel de organización que los datos estructurados.

¿Quién usa datos semiestructurados?

Muchas empresas utilizan datos semiestructurados para diversos fines. Por ejemplo, un restaurante puede pedir a sus clientes reseñas en línea. El contenido de las reseñas son datos no estructurados, mientras que la cantidad de clientes que publican las reseñas son datos estructurados. La combinación de datos numéricos y contenido brinda a las empresas datos semiestructurados, que pueden utilizar para obtener un conocimiento profundo.

¿Dónde almacenar datos semiestructurados?

Los datos semiestructurados se pueden almacenar a través de:

Sistema de administración de base de datos

DBMS lo ayuda a analizar, almacenar, transferir y modificar datos. Existe un software DBMS especial diseñado para administrar los datos semiestructurados.

Sistema de gestión de bases de datos relacionales

RDBMS es un tipo de DBMS que almacena datos en forma tabular.

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¿Es PDF un tipo de datos semiestructurados?

PDF es un tipo de datos semiestructurados, ya que es una imagen. El contenido puede no estar estructurado, pero dado que el pdf es una imagen, contiene información estructurada, como la fecha, la marca de tiempo o los nombres de usuario, lo que hace que los archivos pdf sean semiestructurados.

¿Las plataformas de redes sociales están estructuradas o no estructuradas?

Las plataformas de redes sociales comprenden publicaciones e imágenes/vídeos cargados por los usuarios, lo que dificulta que las computadoras los descifren. Las plataformas de redes sociales asignan metadatos a la publicación respectiva de cada usuario, que contienen la información sobre esa publicación y la hacen legible para las computadoras.

¿Qué son los datos estructurados?

Los datos estructurados son un tipo de Big Data que tiene un formato predefinido y sigue una estructura organizativa. Los datos estructurados son datos cuantitativos que se ajustan a las filas y columnas de la base de datos relacional y las hojas de cálculo. Por ejemplo, números de tarjetas de crédito, fechas, direcciones, geolocalización, etc.

Las máquinas leen fácilmente los datos estructurados y las personas que trabajan con el sistema de administración de bases de datos relacionales los entienden rápidamente. El lenguaje utilizado para gestionar datos estructurados se conoce como

Lenguaje de consulta estructurado o SQL. SQL fue desarrollado por IBM en la década de 1970, lo cual es útil para manejar las relaciones de los datos dentro de las bases de datos.

Ventajas de los datos estructurados

Algunas de las principales ventajas de los datos estructurados son:

Fácil legibilidad

La mejor ventaja de los datos estructurados es que las máquinas y los algoritmos los reconocen fácilmente. La naturaleza organizada de los datos estructurados facilita el análisis y la gestión de consultas.

Uso efectivo

Las empresas pueden comprender y utilizar fácilmente los datos estructurados. No es necesario que tengan una comprensión y un conocimiento profundos sobre las diferentes relaciones de los datos.

Más herramientas

Dado que los datos estructurados han existido durante años, existen prácticamente muchas plataformas y herramientas diferentes que pueden analizar y acceder a datos estructurados.

Desventajas de los datos estructurados

Algunas de las desventajas de los datos estructurados son:

Menos flexibilidad

Dado que los datos estructurados tienen un formato predefinido y organizado, se vuelve difícil utilizar los datos en varias ocasiones, lo que limita su flexibilidad.

Almacenamiento limitado

Los datos estructurados se almacenan en almacenes de datos. Cualquier cambio en los datos actualizará todos los datos estructurados. Esto toma tiempo, costo y recursos para hacer las paces.

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¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son un tipo de Big Data cualitativo que no sigue un patrón estructural ni tiene ninguna organización. Administrar y analizar datos no estructurados es un poco difícil con los métodos tradicionales de aprendizaje automático.

Por ejemplo, los archivos de audio, la actividad, las publicaciones en las redes sociales y las imágenes satelitales, etc., son tipos de datos no estructurados. Los datos no estructurados son administrados por el lenguaje de consulta de búsqueda no relacional NoSQL Database.

Ventajas de los datos no estructurados

Algunas de las ventajas de los datos no estructurados son:

Acumulación Rápida

Los datos no estructurados se pueden recopilar y administrar fácilmente en comparación con los datos estructurados o semiestructurados.

Almacenamiento de lago de datos

Los datos no estructurados se pueden almacenar en lagos de datos en la nube, lo que permite opciones de almacenamiento masivo. Los lagos de datos en la nube son rentables ya que proporcionan un método de pago por uso.

Desventajas de los datos no estructurados

Algunas de las desventajas de los datos no estructurados son:

Requiere Experiencia

La desventaja más importante de los datos no estructurados es que un usuario comercial promedio no puede comprender ni analizar los datos no estructurados. Esto se debe a que los datos no estructurados no siguen un patrón establecido. Un científico de datos experto puede gestionar datos no estructurados.

Herramientas especializadas

Además de experiencia, los datos no estructurados requieren herramientas especializadas diseñadas específicamente para datos no estructurados. Estas herramientas tienen una variedad limitada, por lo que los usuarios tienen opciones limitadas a considerar.

Diferencia entre datos estructurados y no estructurados

Uso

Los propietarios de negocios pueden administrar los datos estructurados. Los datos no estructurados son administrados por un científico de datos.

Esquema

Los datos estructurados tienen un esquema en escritura. Los datos no estructurados tienen un esquema de lectura.

Almacenamiento

Los datos estructurados o cuantificados se almacenan comúnmente en almacenes de datos. Los datos no estructurados se almacenan en lagos de datos en la nube.

Formato

Los datos estructurados tienen un formato predefinido. Los datos no estructurados tienen un formato nativo.

Tipos de datos

Los datos estructurados tienen tipos de datos seleccionados. Los datos no estructurados tienen muchos tipos conglomerados.

Cuantificación

Los datos estructurados son datos cuantitativos que comprenden números y valores. Los datos no estructurados son datos cualitativos, que incluyen sensores, audio y video.

Idioma

Los datos estructurados se utilizan en el aprendizaje automático. Los datos no estructurados se utilizan en la minería de datos y el procesamiento del lenguaje natural.

Fuentes

Los datos estructurados se obtienen de servidores web, registros, formularios en línea, etc. Los datos no estructurados se obtienen de correos electrónicos, mensajes o documentos de Word.

Espacio de almacenamiento

Los datos estructurados requieren menos espacio de almacenamiento. Los datos no estructurados requieren más espacio de almacenamiento.

Escalabilidad

Los datos estructurados son altamente escalables. Los datos no estructurados son menos escalables.

Conclusión

Los datos semiestructurados tienen una letanía de beneficios para el negocio si uno trata de entenderlos. Puede carecer de estructura y organización, pero proporciona información y comentarios valiosos de los clientes. Las empresas pueden usar datos semiestructurados para rastrear las reseñas, el compromiso y el comportamiento en línea de sus clientes.

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