अर्ध-संरचित डेटा उदाहरणों के साथ अर्ध-संरचित डेटा के बारे में आपको जो कुछ जानने की आवश्यकता है

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डेटा स्वचालन समाधान खोज रहे हैं? आगे कोई तलाश नहीं करें!

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डेटा को आमतौर पर स्प्रेडशीट या डेटाबेस में साफ और व्यवस्थित तरीके से संग्रहीत किया जाता था। क्लाउड, मोबाइल ऐप्स, वेब पेज और IoT डिवाइस के आगमन के बाद डेटा विविध हो गया है। ऐसा डेटा, जब प्रभावी ढंग से खनन किया जाता है, तो व्यवसायों के लिए अत्यधिक प्रभावी साबित हो सकता है।

बड़े डेटा में उच्च मात्रा और विशाल विविधता वाले डेटा शामिल होते हैं। बिग डेटा तीन प्रकार के होते हैं यानी संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा।

अर्ध-संरचित डेटा उस प्रकार के डेटा को संदर्भित करता है जो कठोर या निश्चित सारणीबद्ध संरचना का पालन नहीं करता है और पारंपरिक डेटा मॉडल में संग्रहीत नहीं होता है। अर्ध-संरचित डेटा संरचित और असंरचित डेटा के बीच में होता है।

संरचित डेटा मात्रात्मक है और इसे मनुष्य और मशीन दोनों द्वारा समझा जा सकता है। दूसरी ओर, असंरचित डेटा में गैर-संख्यात्मक डेटा शामिल होता है जिसे कंप्यूटर समझ नहीं सकता है।

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अर्ध-संरचित डेटा क्या है?

अर्ध-संरचित डेटा, जिसे आंशिक रूप से संरचित डेटा के रूप में भी जाना जाता है, रिलेशनल डेटाबेस में नहीं पाया जाता है। हालाँकि, मेटाडेटा, सिमेंटिक तत्वों और संगठनात्मक गुणों की उपस्थिति के कारण डेटा में कुछ संरचना होती है जो हमें इसका विश्लेषण करने की अनुमति देती है।

मेटाडेटा एक फ़ाइल का एक छोटा सा हिस्सा है जिसमें डेटा निर्माण, समय, फ़ाइल आकार, लंबाई, प्रेषक/प्राप्तकर्ता डेटा और बहुत कुछ जैसी सभी जानकारी शामिल होती है। अर्ध-संरचित डेटा को उसके मेटाडेटा के साथ खोजा या विश्लेषण किया जा सकता है।

अर्ध-संरचित डेटा की विशेषताएं क्या हैं?

अर्ध-संरचित डेटा की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

डाटाबेस

डेटा को डेटाबेस मॉडल में संग्रहीत नहीं किया जाता है लेकिन फिर भी इसकी कुछ संरचना होती है। अर्ध-संरचित डेटा को डेटाबेस में पंक्तियों और स्तंभों के रूप में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।

मेटाडाटा

डेटा को टैग और तत्वों (मेटाडेटा) द्वारा समूहीकृत किया गया है। अर्ध-संरचित डेटा को प्रबंधित करना कठिन है क्योंकि इसमें अपर्याप्त मेटाडेटा शामिल है। डेटा में अपर्याप्त मेटाडेटा है, जो स्वचालन को कठिन बनाता है।

समूहीकरण

एक ही समूह में इकाइयाँ विशेषताओं और गुणों में भिन्न हो सकती हैं। हालाँकि, विशेषताएँ आकार और प्रकार के संदर्भ में भिन्न हो सकती हैं।

डेटा की समान संस्थाओं को एक साथ समूहीकृत किया जाता है।

अनुक्रम

अर्ध-संरचित डेटा में पदानुक्रम का अभाव होता है, जिससे कंप्यूटर प्रोग्राम के लिए इसका उपयोग करना मुश्किल हो जाता है।

अर्ध-संरचित डेटा के स्रोत क्या हैं?

अर्ध-संरचित डेटा के कुछ स्रोत हैं:

भाषाऐं

XML (एक्सटेंसिबल मार्कअप लैंग्वेज)

XML का उपयोग डेटा को पदानुक्रमित रूप में क्रमबद्ध करने के लिए किया जाता है। XML एक मार्कअप भाषा है जिसे वर्ल्ड वाइड वेब कंसोर्टियम द्वारा बनाया गया था और यह ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के रूप में उपलब्ध है। यह डेटा को मानव और मशीन दोनों द्वारा पढ़ने योग्य बनाता है।

XML हमें एप्लिकेशन से मेल खाने वाले कस्टम स्व-वर्णनात्मक टैग या भाषा बनाने की अनुमति देता है। XML के कुछ अनुप्रयोग हैं:

XML बड़ी वेबसाइटों के लिए HTML दस्तावेज़ों के निर्माण को सरल बनाने में मदद करता है। XML वेबसाइटों और सिस्टम के बीच सूचनाओं के आदान-प्रदान में मदद करता है।

XML का सबसे अच्छा पहलू यह है कि इसके माध्यम से किसी भी प्रकार का डेटा व्यक्त किया जा सकता है।

HTML कोड (हाइपरटेक्स्ट मार्कअप लैंग्वेज)

मार्कअप लैंग्वेज या HTML एक मानक मार्कअप लैंग्वेज है जो XML के समान है। हालाँकि, यह XML की तुलना में वेब ब्राउज़र पर डेटा प्रदर्शित करता है, जो केवल डेटा प्रसारित करता है।

HTML का उपयोग प्रोग्रामर द्वारा वेब पेज बनाने के लिए किया जाता है और HTML तत्वों की मदद से स्क्रीन पर चित्र या टेक्स्ट प्रदर्शित किया जाता है।

छवियों के भीतर डेटा असंरचित है. वेब ब्राउज़र पहले वेब सर्वर से HTML दस्तावेज़ प्राप्त करता है और फिर उन्हें प्रदर्शित करने योग्य वेब पेजों में परिवर्तित करता है। HTML डेटा को परिभाषित और व्यवस्थित करने और इसे उपयोगकर्ताओं द्वारा पढ़ने योग्य बनाने में मदद करता है।

SGML (मानक सामान्यीकृत मार्कअप भाषा)

एसजीएमएल मार्कअप भाषाओं को परिभाषित करने के लिए एक अंतरराष्ट्रीय मानक है जो सामान्यीकृत मार्कअप भाषाओं (जीएमएल) से प्राप्त होता है। एसजीएमएल को 1986 में अंतर्राष्ट्रीय मानक संगठन (आईएसओ) द्वारा विकसित किया गया था। एसजीएमएल मूल रूप से उपयोगकर्ताओं को मानकीकृत प्रारूपों पर काम करने की अनुमति देता है। HTML SGML का एक एप्लीकेशन है.

सीएसवी (अल्पविराम से अलग किए गए मान)

कॉमा सेपरेटेड वैल्यूज़ या सीएसवी एक टेक्स्ट फ़ाइल है जिसमें कॉमा द्वारा अलग किया गया डेटा होता है। सीएसवी का उपयोग एक्सेल जैसे स्प्रेडशीट प्रोग्राम द्वारा किया जाता है। CSV में प्रत्येक नई पंक्ति एक नई डेटाबेस पंक्ति का प्रतिनिधित्व करती है, और प्रत्येक पंक्ति में अल्पविराम द्वारा अलग किए गए एक या अधिक मान होते हैं।

CSV XLSX फ़ाइलों में मौजूद डेटा को अन्य प्रोग्रामों में स्थानांतरित करने में मदद करता है जो ऐसे प्रारूपों का समर्थन नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, आप स्थानांतरित कर सकते हैं. XLSX डेटा को CSV फ़ाइल में अपलोड करें और फिर इसे ऑनलाइन सॉफ़्टवेयर पर अपलोड करें। आप संपर्कों को CSV फ़ाइल में भी आयात कर सकते हैं और फिर इसे किसी अन्य ईमेल प्लेटफ़ॉर्म पर खोल सकते हैं। CSV कई प्लेटफ़ॉर्म जैसे Microsoft Excel, Apple Numbers, Google शीट्स, नोटपैड आदि द्वारा समर्थित है।

JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन)

JSON एक डेटा इंटरचेंज और भाषा-स्वतंत्र ओपन-सोर्स टेक्स्ट प्रारूप है। JSON जावास्क्रिप्ट से लिया गया है और इसे इंसानों द्वारा पढ़ना आसान है। मशीनें या कंप्यूटर इसे आसानी से पार्स करके जेनरेट कर सकते हैं। JSON वाक्यात्मक रूप से कोड के समान है, जो इसे C++, C#, JavaScript, Perl, Python, आदि भाषाओं के परिवार से परिचित कराता है।

ईमेल

एवरो

एवरो एक डेटा क्रमांकन नेटवर्क है जो एवरो अपाचे द्वारा अपने अपाचे हडूप प्रोजेक्ट के लिए बनाया गया है। एवरो डेटा को बाइनरी प्रारूप में व्यवस्थित और क्रमबद्ध करने के लिए JSON प्रारूप का उपयोग करता है। डेटा को संरचित करने के लिए एवरो दो प्रकार की स्कीमा का उपयोग करता है।

एक मानव संपादन के लिए बनाया गया है, जिसे एवरो आईडीएल के नाम से जाना जाता है, और दूसरा JSON पर आधारित मशीन संपादन के लिए बनाया गया है। AVRO डेटा प्रकारों और प्रोटोकॉल को परिभाषित करने के लिए JSON का उपयोग करता है और एक कॉम्पैक्ट बाइनरी प्रारूप में डेटा को क्रमबद्ध करता है।

ORC (अनुकूलित पंक्ति स्तंभकार)

हाइव डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने के लिए अनुकूलित रो कॉलमर (ओआरसी) फ़ाइल प्रारूप का उपयोग किया जाता है। यह अन्य हाइव फ़ाइल स्वरूपों की तुलना में अधिक उन्नत है और जब हाइव डेटा पढ़ रहा है, संग्रहीत कर रहा है या स्थानांतरित कर रहा है तो प्रदर्शन में सुधार होता है।

टीसीपी/आईपी पैकेट

ट्रांसमिशन कंट्रोल प्रोटोकॉल (टीसीपी) एक संचार मानक है जो कंप्यूटर प्रोग्राम और सॉफ़्टवेयर को नेटवर्क पर संदेश प्राप्त करने और भेजने की अनुमति देता है। इसे विशेष रूप से पैकेट भेजने और संदेशों और डेटा की सुचारू और विश्वसनीय डिलीवरी सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

ज़िपित फ़ाइलें

मार्कअप भाषाएं

वेब पृष्ठों

लकड़ी की छत

विभिन्न स्रोतों से डेटा एकीकरण

अर्ध-संरचित डेटा का उपयोग करने के कई फायदे और नुकसान क्या हैं?

अर्ध-संरचित डेटा के फायदे और नुकसान हैं:

फायदे

निश्चित स्कीमा

अर्ध-संरचित डेटा कठोर डेटाबेस तक सीमित नहीं है।

लचीलापन

डेटा अत्यधिक लचीला है क्योंकि स्कीमा को बदला जा सकता है।

कार्यशीलता

अर्ध-संरचित डेटा उन उपयोगकर्ताओं का समर्थन करता है जो SQL का उपयोग नहीं कर सकते।

संरचनात्मक पहलू

अर्ध-संरचित डेटा को संरचित डेटा के रूप में देखा जा सकता है।

प्रयोज्य

अर्ध-संरचित डेटा स्रोतों की विविधता से आसानी से निपट सकता है।

विकास

अर्ध-संरचित समय के साथ विकसित हो सकता है क्योंकि इसमें अधिक से अधिक विशेषताएँ जोड़ी जाती हैं।

नुकसान

कोई संरचना नहीं

अर्ध-संरचित में संरचना का अभाव होता है जिससे डेटा संग्रहीत करना मुश्किल हो जाता है।

अप्रभावी व्याख्या

डेटा में स्कीमा का अभाव होता है, इसलिए डेटा के बीच संबंधों की व्याख्या करना मुश्किल हो जाता है।

अप्रभावी प्रश्न

संरचित डेटा की तुलना में अर्ध-संरचित डेटा में क्वेरीज़ कम कुशल होती हैं।

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अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत करने में किन समस्याओं का सामना करना पड़ता है?

अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत करने में आने वाली समस्याएँ हैं:

• चूँकि अर्ध-संरचित डेटा में एक तर्कहीन संरचना होती है, इसलिए डेटा के बीच संबंधों की व्याख्या करना मुश्किल हो जाता है।
• चूँकि स्कीमा और डेटा एक-दूसरे पर अत्यधिक निर्भर होते हैं, इसलिए प्रश्नों में कोई भी परिवर्तन स्कीमा को भी बदल देता है।
• स्कीमा और डेटा के बीच अंतर को नोटिस करना बहुत मुश्किल है, जिससे डेटा की संरचना को डिजाइन करना मुश्किल हो जाता है।
• अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत करना कठिन है; इसलिए, इसकी भंडारण लागत बहुत अधिक है।
• अर्ध-संरचित डेटा बड़ी मात्रा में उत्पन्न होता है, जिसके लिए शक्तिशाली और प्रभावी सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है।

अर्ध-संरचित डेटा संग्रहीत करने के लिए समाधान क्या हैं?

कठिनाइयों के जवाब में कुछ प्रशंसनीय समाधान हैं:

• अर्ध-संरचित डेटा को DBMS में संग्रहीत किया जा सकता है, जो विशेष रूप से इसके लिए बनाया गया है।
• अर्ध-संरचित डेटा XML द्वारा प्रस्तुत किया जा सकता है। XML उपयोगकर्ताओं को विशेषताओं, टैग और तत्वों को बदलने और डेटा को पदानुक्रमित रूप में संग्रहीत करने में मदद करता है।
• अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत करने का दूसरा तरीका ऑब्जेक्ट एक्सचेंज मॉडल (ओईएम) के माध्यम से है।
• RDBMS अर्ध-संरचित डेटा को रिलेशनल स्कीमा में मैप करके संग्रहीत करने में मदद करता है।

अर्ध-संरचित डेटा से जानकारी कैसे निकालें?

अर्ध-संरचित डेटा में उचित संरचना का अभाव होता है जिससे डेटा को अनुक्रमित करना जटिल हो जाता है। इसलिए डेटा इसके द्वारा निकाला जा सकता है:

• डेटा को अनुक्रमित करने के लिए OEM जैसे ग्राफ-आधारित मॉडल का उपयोग करना।
• ओईएम एक डेटा मॉडलिंग तकनीक का उपयोग करता है जो ग्राफ़-आधारित मॉडल में डेटा को संग्रहीत और अनुक्रमित करने में मदद करता है। साथ ही, मॉडल में डेटा ढूंढना अपेक्षाकृत आसान है
• XML डेटा को एक पदानुक्रमित रूप में संग्रहीत करता है जो इसे अनुक्रमित करने की अनुमति देता है।
• डेटा को अनुक्रमित करने के लिए विभिन्न खनन उपकरणों का भी उपयोग किया जा सकता है।

संरचित और अर्ध-संरचित डेटा के बीच अंतर

संरचित और अर्ध-संरचित डेटा के बीच कुछ शीर्ष अंतर हैं:

1. प्रौद्योगिकी

संरचित डेटा रिलेशनल डेटाबेस तालिकाओं पर आधारित है, जबकि अर्ध-संरचित डेटा XML/RDF (संसाधन विवरण फ्रेमवर्क) पर आधारित है।

2. लेनदेन प्रबंधन

संरचित डेटा में परिपक्व लेनदेन और एकाधिक समवर्ती तकनीकें शामिल हैं। अर्ध-संरचित डेटा में परिपक्व डेटा नहीं होता है बल्कि यह DBMS से प्राप्त होता है।

3. संस्करण प्रबंधन

संरचित डेटा में पंक्तियों और तालिकाओं पर संस्करण बनाना संभव है। अर्ध-संरचित डेटा में ग्राफ़ और तालिकाओं पर संस्करण बनाना संभव है।

4. लचीलापन

संरचित डेटा में एक कठोर स्कीमा होती है और यह उस पर निर्भर करता है। अर्ध-संरचित डेटा में कम निर्भर स्कीमा होती है और यह अत्यधिक लचीला होता है।

5। अनुमापकता

संरचित डेटा को स्केल करना बहुत जटिल है। अर्ध-संरचित डेटा को स्केल करना आसान है।

6. मजबूती

संरचित डेटा बहुत मजबूत होता है, जबकि अर्ध-संरचित डेटा बहुत मजबूत नहीं होता है।

7. प्रश्न

संरचित डेटा प्रश्नों को जटिल रूप से जोड़ने की अनुमति देता है। अर्ध-संरचित डेटा में अनाम मोड से क्वेरी शामिल होती हैं।

8। संगठन

संरचित डेटा को आसानी से व्यवस्थित किया जा सकता है, जबकि अर्ध-संरचित में संरचना की कमी के कारण इसे व्यवस्थित करना मुश्किल हो जाता है।

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अर्ध-संरचित डेटा के उदाहरण

अर्ध-संरचित डेटा के कुछ शीर्ष उदाहरण हैं:

छवियाँ / वीडियो

जब आप अपने मोबाइल फोन से एक तस्वीर लेते हैं, तो छवि गैलरी में उसके टाइमस्टैम्प, दिनांक और जानकारी द्वारा संग्रहीत की जाती है। बाद में, आप छवि का नाम बदल सकते हैं या छवियों को एक अलग समूह में वर्गीकृत कर सकते हैं।

ईमेल

ईमेल में प्रेषक, प्राप्तकर्ता, विषय और दिनांक के संबंध में संरचित जानकारी शामिल होती है, जिसे स्वचालित रूप से इनबॉक्स, स्पैम या आउटबॉक्स में वर्गीकृत किया जाता है। ईमेल के भीतर का डेटा असंरचित है और इसे कीवर्ड के माध्यम से खोजा जा सकता है।

सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म

फेसबुक डेटा को समूहों, पेजों या मार्केटप्लेस में व्यवस्थित करता है लेकिन टिप्पणियाँ, सामग्री और पसंद अर्ध-संरचित होते हैं। इसी तरह, ट्विटर पर ट्वीट और इंस्टाग्राम, पिनटेरेस्ट और यूट्यूब पर चित्र/वीडियो अर्ध-संरचित डेटा हैं।

मशीन से उत्पन्न अर्ध-संरचित डेटा

मौसम अपडेट, पूर्वानुमान, यातायात की स्थिति, उपग्रह इमेजरी और वीडियो फुटेज जैसे संवेदी डेटा अर्ध-संरचित डेटा के उदाहरण हैं।

इलेक्ट्रॉनिक डेटा इंटरचेंज (ईडीआई)

ईडीआई व्यावसायिक दस्तावेजों का एक इलेक्ट्रॉनिक प्रसारण है जो पहले चालान या खरीद आदेश जैसे कागजात के माध्यम से प्रेषित किया जाता था। EDI कई मानक प्रारूपों जैसे ANSI, EDIFACT, TRADACOMS और ebXML का उपयोग करता है। किसी व्यवसाय को ईडीआई का उपयोग करने के लिए, उन्हें मानक प्रारूप का उपयोग करना होगा।

ईडीआई कुशल ट्रांसमिशन और लागत प्रभावी समाधान की अनुमति देता है। ईडीआई के भीतर डेटा असंरचित है।

नोएसक्यूएल डाटाबेस

NoSQL (न केवल संरचित क्वेरी भाषा) गैर-संबंधपरक डेटाबेस को संदर्भित करता है जिसका उपयोग संरचित और असंरचित डेटा दोनों को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। NoSQL असंरचित डेटा के लिए आदर्श है क्योंकि इसमें उच्च स्केलेबिलिटी है और असंरचित डेटा को खोजना आसान बनाता है।

अर्ध-संरचित डेटा का सबसे अच्छा उदाहरण क्या है?

अर्ध-संरचित डेटा ईमेल का सर्वोत्तम उदाहरण. ग्राहकों को संबोधित एक व्यावसायिक ईमेल में समय, दिनांक, उत्पाद विवरण, फ़ाइल आकार इत्यादि जैसे विशिष्ट विवरण शामिल होते हैं, जिन्हें एल्गोरिदम द्वारा पहचाना जाता है। हालाँकि, उत्पाद के नाम और विशिष्टताओं को बदलने जैसे विशिष्ट विवरणों को एल्गोरिदम द्वारा पहचाना नहीं जा सकता है।

अर्ध-संरचित डेटा का विश्लेषण कैसे करें?

मशीन लर्निंग तकनीकों के आगमन से पहले, अर्ध-संरचित डेटा का विश्लेषण करना थोड़ा जटिल था क्योंकि लोगों को डेटा को मैन्युअल रूप से खोजना और सॉर्ट करना पड़ता था। एआई-निर्देशित मशीन लर्निंग तकनीक सेकंड के भीतर अर्ध-संरचित डेटा को प्रभावी ढंग से तोड़ और विश्लेषण कर सकती है।

अब ऐसी विभिन्न तकनीकें उपलब्ध हैं जो अर्ध-संरचित डेटा का आसानी से विश्लेषण कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक विषय विश्लेषण एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो हजारों दस्तावेजों, ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट आदि को कुशलतापूर्वक स्कैन और पढ़ती है, और उन्हें विषय, तिथि या विषय के आधार पर वर्गीकृत करती है।

एक अन्य तकनीक, भावना विश्लेषण, आपको दस्तावेज़ों को स्कैन करने और सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ जैसी राय ध्रुवता के लिए उनका विश्लेषण करने की अनुमति देती है।

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क्या एक्सेल अर्ध-संरचित डेटा है?

एक्सेल एक संरचित डेटा प्लेटफ़ॉर्म है क्योंकि डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में पूर्वनिर्धारित कोशिकाओं में क्रमबद्ध किया जाता है जिन्हें एल्गोरिदम द्वारा पहचाना जाता है। चूँकि संरचित डेटा डेटा मॉडल पर निर्भर करता है इसलिए एक्सेल एक संरचित प्लेटफ़ॉर्म है।

असंरचित डेटा उदाहरण क्या है?

असंरचित डेटा एक प्रकार का डेटा है जो संरचनात्मक अनुक्रम का पालन नहीं करता है और पंक्तियों और स्तंभों में क्रमबद्ध नहीं होता है। असंरचित डेटा के उदाहरणों में वीडियो, ऑडियो फ़ाइलें, चित्र या सोशल मीडिया पोस्ट शामिल हैं।

सीएसवी संरचित है या अर्ध-संरचित?

सीएसवी एक अर्ध-संरचित पाठ फ़ाइल है जिसमें पदानुक्रमित तालिकाएँ होती हैं और इसमें संरचित डेटा के समान संगठन का स्तर नहीं होता है।

अर्ध-संरचित डेटा का उपयोग कौन करता है?

कई व्यवसाय विभिन्न उद्देश्यों के लिए अर्ध-संरचित डेटा का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, एक रेस्तरां व्यवसाय अपने ग्राहकों से ऑनलाइन समीक्षाएँ मांग सकता है। समीक्षाओं की सामग्री असंरचित डेटा है, जबकि समीक्षाएँ पोस्ट करने वाले ग्राहकों की संख्या संरचित डेटा है। संख्यात्मक डेटा और सामग्री के संयोजन से कंपनियों को अर्ध-संरचित डेटा मिलता है, जिसका उपयोग वे गहन ज्ञान प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।

अर्ध-संरचित डेटा कहाँ संग्रहीत करें?

अर्ध-संरचित डेटा को इसके माध्यम से संग्रहीत किया जा सकता है:

डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली

DBMS आपको डेटा का विश्लेषण, भंडारण, स्थानांतरण और संशोधित करने में मदद करता है। अर्ध-संरचित डेटा को प्रबंधित करने के लिए एक विशेष DBMS सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन किया गया है।

संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली

RDBMS एक प्रकार का DBMS है जो डेटा को सारणीबद्ध रूप में संग्रहीत करता है।

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क्या पीडीएफ एक प्रकार का अर्ध-संरचित डेटा है?

पीडीएफ एक प्रकार का अर्ध-संरचित डेटा है क्योंकि यह एक छवि है। इसमें सामग्री असंरचित हो सकती है, लेकिन चूंकि पीडीएफ एक छवि है, इसमें तारीख, टाइमस्टैम्प या उपयोगकर्ता नाम जैसी संरचित जानकारी होती है जो पीडीएफ फाइलों को अर्ध-संरचित बनाती है।

क्या सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म संरचित हैं या असंरचित?

सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म में पोस्ट और चित्र/वीडियो शामिल होते हैं जो उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड किए जाते हैं जिससे कंप्यूटर के लिए उन्हें समझना मुश्किल हो जाता है। सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक उपयोगकर्ता के संबंधित पोस्ट को मेटाडेटा प्रदान करते हैं, जिसमें उस पोस्ट के बारे में जानकारी होती है जो उसे कंप्यूटर द्वारा पढ़ने योग्य बनाती है।

संरचित डेटा क्या है?

संरचित डेटा एक प्रकार का बिग डेटा है जिसका एक पूर्वनिर्धारित प्रारूप होता है और एक संगठनात्मक संरचना का पालन करता है। संरचित डेटा मात्रात्मक डेटा है जो रिलेशनल डेटाबेस और स्प्रेडशीट की पंक्तियों और स्तंभों में फिट बैठता है। उदाहरण के लिए, क्रेडिट कार्ड नंबर, दिनांक, पता, जियोलोकेशन, आदि।

संरचित डेटा को मशीनों द्वारा आसानी से पढ़ा जाता है और रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के साथ काम करने वाले लोगों द्वारा तेजी से समझा जाता है। संरचित डेटा को प्रबंधित करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा को कहा जाता है

संरचित क्वेरी भाषा या एसक्यूएल। SQL को 1970 के दशक में IBM द्वारा विकसित किया गया था, जो डेटाबेस के भीतर डेटा के संबंधों को संभालने में सहायक है।

संरचित डेटा के लाभ

संरचित डेटा के कुछ शीर्ष लाभ इस प्रकार हैं:

आसान पठनीयता

संरचित डेटा का सबसे अच्छा लाभ यह है कि इसे मशीनों और एल्गोरिदम द्वारा आसानी से पहचाना जा सकता है। संरचित डेटा की व्यवस्थित प्रकृति प्रश्नों का विश्लेषण और प्रबंधन करना आसान बनाती है।

प्रभावी उपयोग

संरचित डेटा को व्यवसायों द्वारा आसानी से समझा और उपयोग किया जा सकता है। उन्हें डेटा के विभिन्न संबंधों के संबंध में गहन समझ और ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।

अधिक उपकरण

चूंकि संरचित डेटा वर्षों से मौजूद है, वस्तुतः कई अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म और उपकरण हैं जो संरचित डेटा का विश्लेषण और पहुंच कर सकते हैं।

संरचित डेटा के नुकसान

संरचित डेटा के कुछ नुकसान हैं:

कम लचीलापन

चूंकि संरचित डेटा का एक पूर्वनिर्धारित और व्यवस्थित प्रारूप होता है, इसलिए विभिन्न अवसरों पर डेटा का उपयोग करना मुश्किल हो जाता है, जिससे उसका लचीलापन सीमित हो जाता है।

सीमित भंडारण

संरचित डेटा को डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है। डेटा में कोई भी बदलाव सभी संरचित डेटा को अपडेट कर देगा। इसमें सुधार करने में समय, लागत और संसाधन लगते हैं।

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असंरचित डेटा क्या है?

असंरचित डेटा एक प्रकार का गुणात्मक बिग डेटा है जो किसी संरचनात्मक पैटर्न का पालन नहीं करता है या इसमें कोई संगठन नहीं होता है। पारंपरिक मशीन सीखने के तरीकों के साथ असंरचित डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करना थोड़ा मुश्किल है।

उदाहरण के लिए, ऑडियो फ़ाइलें, गतिविधि, सोशल मीडिया पोस्ट और सैटेलाइट इमेजरी आदि, असंरचित डेटा के प्रकार हैं। असंरचित डेटा को गैर-संबंधपरक खोज क्वेरी भाषा NoSQL डेटाबेस द्वारा प्रबंधित किया जाता है।

असंरचित डेटा के लाभ

असंरचित डेटा के कुछ फायदे हैं:

तेजी से संचय

संरचित या अर्ध-संरचित डेटा की तुलना में असंरचित डेटा को आसानी से एकत्र और प्रबंधित किया जा सकता है।

डेटा लेक स्टोरेज

असंरचित डेटा को क्लाउड डेटा लेक में संग्रहीत किया जा सकता है जो बड़े पैमाने पर भंडारण विकल्पों को सक्षम बनाता है। क्लाउड डेटा लेक लागत-प्रभावी हैं क्योंकि वे प्रति उपयोग भुगतान पद्धति प्रदान करते हैं।

असंरचित डेटा के नुकसान

असंरचित डेटा के कुछ नुकसान हैं:

विशेषज्ञता की आवश्यकता है

असंरचित डेटा का सबसे महत्वपूर्ण नुकसान यह है कि एक औसत व्यावसायिक उपयोगकर्ता असंरचित डेटा को समझ या उसका विश्लेषण नहीं कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि असंरचित डेटा एक निर्धारित पैटर्न का पालन नहीं करता है। एक विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक असंरचित डेटा का प्रबंधन कर सकता है।

विशेष उपकरण

विशेषज्ञता के अलावा, असंरचित डेटा के लिए विशेष रूप से असंरचित डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए विशेष उपकरणों की आवश्यकता होती है। इन उपकरणों की विविधता सीमित है, इसलिए उपयोगकर्ताओं के पास विचार करने के लिए सीमित विकल्प हैं।

संरचित और असंरचित डेटा के बीच अंतर

प्रयोग

संरचित डेटा को व्यवसाय मालिकों द्वारा प्रबंधित किया जा सकता है। असंरचित डेटा का प्रबंधन एक डेटा वैज्ञानिक द्वारा किया जाता है।

स्कीमा

संरचित डेटा में स्कीम ऑन-राइट होती है। असंरचित डेटा में स्कीमा ऑन-रीड होता है।

भंडारण

संरचित या परिमाणित डेटा आमतौर पर डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है। असंरचित डेटा क्लाउड डेटा झीलों पर संग्रहीत किया जाता है।

का गठन

संरचित डेटा का एक पूर्वनिर्धारित प्रारूप होता है। असंरचित डेटा का एक मूल स्वरूप होता है।

जानकारी का प्रकार

संरचित डेटा में चुनिंदा डेटा प्रकार होते हैं। असंरचित डेटा के कई समूहीकृत प्रकार होते हैं।

मात्रा का ठहराव

संरचित डेटा मात्रात्मक डेटा है जिसमें संख्याएं और मान शामिल होते हैं। असंरचित डेटा गुणात्मक डेटा है, जिसमें सेंसर, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं।

भाषा

मशीन लर्निंग में संरचित डेटा का उपयोग किया जाता है। असंरचित डेटा का उपयोग डेटा माइनिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में किया जाता है।

सूत्रों का कहना है

संरचित डेटा वेब सर्वर, लॉग, ऑनलाइन फॉर्म आदि से प्राप्त किया जाता है। असंरचित डेटा ईमेल, संदेश या वर्ड दस्तावेज़ों से प्राप्त किया जाता है।

भंडारण स्थान

संरचित डेटा के लिए कम संग्रहण स्थान की आवश्यकता होती है। असंरचित डेटा के लिए अधिक संग्रहण स्थान की आवश्यकता होती है।

अनुमापकता

संरचित डेटा अत्यधिक स्केलेबल है। असंरचित डेटा कम स्केलेबल है।

निष्कर्ष

यदि कोई इसे समझने की कोशिश करता है तो अर्ध-संरचित डेटा के व्यवसाय के लिए बहुत सारे लाभ हैं। इसमें संरचना और संगठन की कमी हो सकती है लेकिन यह मूल्यवान ग्राहक प्रतिक्रिया और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। कंपनियां अपने ग्राहकों की समीक्षा, जुड़ाव और ऑनलाइन व्यवहार को ट्रैक करने के लिए अर्ध-संरचित डेटा का उपयोग कर सकती हैं।

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