Tutto quello che devi sapere sui dati semi-strutturati con esempi di dati semi-strutturati

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Tutto ciò che devi sapere sui dati semistrutturati con esempi di dati semistrutturati

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I dati venivano solitamente archiviati in fogli di calcolo o database in modo ordinato e organizzato. I dati sono diventati diversificati dopo l'avvento del cloud, delle app mobili, delle pagine Web e dei dispositivi IoT. Tali dati, se estratti in modo efficace, possono rivelarsi altamente efficaci per le aziende.

I big data comprendono un volume elevato e un'enorme varietà di dati. Esistono tre tipi di Big Data, ovvero dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

I dati semistrutturati si riferiscono al tipo di dati che non seguono una struttura tabulare rigida o fissa e non sono archiviati nei modelli di dati convenzionali. I dati semistrutturati si trovano nel mezzo di dati strutturati e non strutturati.

I dati strutturati sono quantificabili e possono essere compresi sia dagli esseri umani che dalle macchine. I dati non strutturati, invece, comprendono dati non numerici che i computer non possono comprendere.

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Che cosa sono i dati semistrutturati?

I dati semistrutturati, noti anche come dati parzialmente strutturati, non si trovano in un database relazionale. Tuttavia, i dati hanno una certa struttura a causa della presenza di metadati, elementi semantici e proprietà organizzative che ci consentono di analizzarli.

I metadati sono una piccola porzione di un file che contiene tutte le informazioni come la creazione dei dati, l'ora, la dimensione del file, la lunghezza, i dati del mittente/destinatario e molto altro. I dati semistrutturati possono essere ricercati o analizzati con i relativi metadati.

Quali sono le caratteristiche dei dati semistrutturati?

Alcune delle principali caratteristiche dei dati semistrutturati sono:

Banca Dati

I dati non vengono archiviati in un modello di database ma hanno ancora una struttura. I dati semistrutturati non possono essere archiviati come righe e colonne nel database.

Metadati

I dati sono raggruppati per tag ed elementi (Metadati). I dati semistrutturati sono difficili da gestire in quanto contengono metadati insufficienti. I dati contengono metadati insufficienti, il che rende difficile l'automazione.

Raggruppamento

Le entità possono variare in attributi e proprietà all'interno dello stesso gruppo. Tuttavia, gli attributi possono differire in termini di dimensioni e tipo.

Entità di dati simili sono raggruppate insieme.

gerarchia

I dati semistrutturati mancano di gerarchia, il che rende difficile l'utilizzo dei programmi per computer.

Quali sono le fonti dei dati semistrutturati?

Alcune delle fonti di dati semistrutturati sono:

Le Lingue

XML (Extensible Markup Language)

XML viene utilizzato per ordinare i dati in una forma gerarchica. XML è un linguaggio di markup creato dal World Wide Web Consortium ed è disponibile come software open source. Rende i dati leggibili sia dagli esseri umani che dalle macchine.

XML ci consente di creare tag o lingua auto-descrittivi personalizzati che corrispondono all'applicazione. Alcune delle applicazioni di XML sono:

XML aiuta a semplificare la creazione di documenti HTML per siti Web di grandi dimensioni. XML aiuta a scambiare informazioni tra siti Web e sistemi.

L'aspetto migliore di XML è che qualsiasi tipo di dato può essere espresso attraverso di esso.

Codice HTML (Hypertext Markup Language)

Il linguaggio di markup o HTML è un linguaggio di markup standard simile a XML. Tuttavia, visualizza i dati su un browser Web rispetto a XML, che trasmette solo i dati.

L'HTML viene utilizzato dai programmatori per creare pagine Web e visualizzare immagini o testo sullo schermo con l'aiuto di elementi HTML.

I dati all'interno delle immagini non sono strutturati. Il browser web riceve prima i documenti HTML da un server web e poi li converte in pagine web visualizzabili. HTML aiuta a definire e organizzare i dati e renderli leggibili dagli utenti.

SGML (linguaggio di markup generalizzato standard)

SGML è uno standard internazionale per la definizione di linguaggi di markup derivati da Generalized Markup Languages (GML) SGML è stato sviluppato dall'International Organization for Standards (ISO) nel 1986. SGML fondamentalmente consente agli utenti di lavorare su formati standardizzati. HTML è un'applicazione di SGML.

CSV (valori separati da virgola)

Valori separati da virgola o CSV è un file di testo che contiene dati separati da virgole. CSV è utilizzato da programmi di fogli di calcolo come Excel. Ogni nuova riga in CSV rappresenta una nuova riga del database e ogni riga contiene uno o più valori separati da virgole.

CSV aiuta a trasferire i dati presenti nei file XLSX ad altri programmi che non supportano tali formati. Ad esempio, puoi trasferire il. Dati XLSX in un file CSV e quindi caricarli su un software online. Puoi anche importare i contatti in un file CSV e quindi aprirlo su un'altra piattaforma di posta elettronica. CSV è supportato da molte piattaforme come Microsoft Excel, Apple Numbers, Fogli Google, Blocco note, ecc.

JSON (notazione oggetto JavaScript)

JSON è uno scambio di dati e un formato di testo open source indipendente dalla lingua. JSON è derivato da JavaScript ed è facile da leggere dagli esseri umani. Macchine o computer possono facilmente analizzarlo e generarlo. JSON è sintatticamente identico al codice, il che lo rende familiare a quelli appartenenti alla famiglia dei linguaggi, come C++, C#, JavaScript, Perl, Python, ecc.

Emails

Avro

Avro è una rete di serializzazione dei dati creata da Avro Apache per il suo progetto Apache Hadoop. Avro utilizza il formato JSON per organizzare e serializzare i dati in formato binario. Avro utilizza due tipi di schema per strutturare i dati.

Uno è realizzato per l'editing umano, noto come Avro IDL, e l'altro è realizzato per l'editing automatico basato su JSON. AVRO utilizza JSON per definire tipi di dati e protocolli e serializza i dati in un formato binario compatto.

ORC (riga colonnare ottimizzata)

Il formato file ORC (Ottimized Row Columnar) viene utilizzato per archiviare i dati Hive in modo efficiente. È più avanzato di altri formati di file Hive e migliora le prestazioni durante la lettura, l'archiviazione o il trasferimento di dati da parte di Hive.

Pacchetti TCP/IP

Transmission Control Protocol (TCP) è uno standard di comunicazione che consente a programmi e software per computer di ricevere e inviare messaggi attraverso una rete. È specificamente progettato per inviare pacchetti e garantire una consegna regolare e affidabile di messaggi e dati.

File compressi

Linguaggi di marcatura

Pagina web

Parquet

Integrazione di dati da diverse fonti

Quali sono i molteplici vantaggi e svantaggi dell'utilizzo di dati semi-strutturati?

I vantaggi e gli svantaggi dei dati semistrutturati sono:

Vantaggi

Schema fisso

I dati semistrutturati non si limitano al database rigido.

Flessibilità

I dati sono altamente flessibili in quanto lo schema può essere modificato.

Funzionalità

I dati semistrutturati supportano gli utenti che non possono utilizzare SQL.

Aspetti strutturali

I dati semistrutturati possono essere visti come dati strutturati.

usabilità

I dati semistrutturati possono facilmente gestire l'eterogeneità delle fonti.

Evolution

Il semi-strutturato può evolversi nel tempo man mano che vengono aggiunti sempre più attributi.

Svantaggi

Nessuna struttura

La struttura semi-strutturata non ha una struttura che rende difficile l'archiviazione dei dati.

Interpretazione inefficace

I dati mancano di schema, quindi diventa difficile interpretare le relazioni tra i dati.

Query inefficienti

Le query nei dati semistrutturati sono meno efficienti rispetto ai dati strutturati.

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Quali sono i problemi incontrati nell'archiviazione di dati semi-strutturati?

I problemi incontrati nella memorizzazione di dati semistrutturati sono:

Poiché i dati semistrutturati hanno una struttura irrazionale, diventa difficile interpretare le relazioni tra i dati.
Poiché schema e dati sono fortemente dipendenti l'uno dall'altro, qualsiasi modifica nelle query cambia anche lo schema.
La differenza tra schema e dati è molto difficile da notare, rendendo difficile la progettazione della struttura dei dati.
I dati semistrutturati sono difficili da memorizzare; pertanto, il suo costo di stoccaggio è estremamente elevato.
I dati semistrutturati vengono generati in grandi volumi, il che richiede un software potente ed efficace.

Quali sono le soluzioni per l'archiviazione di dati semi-strutturati?

Alcune delle soluzioni plausibili in risposta alle difficoltà sono:

I dati semistrutturati possono essere archiviati in DBMS, appositamente creato per esso.
I dati semistrutturati possono essere visualizzati tramite XML. XML consente agli utenti di modificare gli attributi, i tag e gli elementi e di aiutare a memorizzare i dati in forma gerarchica.
Un altro modo per archiviare dati semi-strutturati è tramite il modello di scambio di oggetti (OEM).
RDBMS aiuta a memorizzare i dati semistrutturati mappandoli allo schema relazionale.

Come estrarre informazioni da dati semistrutturati?

I dati semi-strutturati mancano di una struttura adeguata, rendendo complicata l'indicizzazione dei dati. Pertanto i dati possono essere estratti da:

Utilizzo di modelli basati su grafici come OEM per indicizzare i dati.
OEM utilizza una tecnica di modellazione dei dati che aiuta a memorizzare e indicizzare i dati nel modello basato su grafici. Inoltre, è relativamente più facile trovare i dati nel modello
XML memorizza i dati in una forma gerarchica che ne consente l'indicizzazione.
È inoltre possibile utilizzare vari strumenti di mining per indicizzare i dati.

Differenza tra dati strutturati e semistrutturati

Alcune delle principali differenze tra i dati strutturati e semi-strutturati sono:

1. Tecnologia

I dati strutturati si basano su tabelle di database relazionali, mentre i dati semistrutturati si basano su XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Gestione delle transazioni

I dati strutturati comprendono transazioni maturate e molteplici tecniche di concorrenza. I dati semistrutturati non contengono dati maturi ma sono derivati da DBMS.

3. Gestione della versione

Il controllo delle versioni su righe e tabelle è possibile nei dati strutturati. Il controllo delle versioni su grafici e tabelle è possibile nei dati semistrutturati.

4. Flessibilità

I dati strutturati hanno uno schema rigido e dipendono da esso. I dati semistrutturati hanno uno schema meno dipendente ed è altamente flessibile.

5. Scalabilità

Il ridimensionamento dei dati strutturati è molto complesso. Ridimensionare i dati semistrutturati è facile.

6. Robustezza

I dati strutturati sono molto robusti, mentre i dati semistrutturati non sono molto robusti.

7. Domande

I dati strutturati consentono l'unione complessa di query. I dati semistrutturati comprendono query da modalità anonime.

8. Organizzazione

I dati strutturati possono essere facilmente organizzati, mentre i semi-strutturati mancano di struttura rendendo difficile l'organizzazione.

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Esempi di dati semistrutturati

Alcuni degli esempi di prim'ordine di dati semistrutturati sono:

Immagini / video

Quando si scatta una foto con il telefono cellulare, l'immagine viene memorizzata in base a timestamp, data e informazioni nella galleria. Successivamente, puoi rinominare l'immagine o classificare le immagini in un gruppo separato.

E-mail

Le e-mail comprendono informazioni strutturate relative a mittente, destinatario, oggetto e data, che vengono automaticamente classificate in Posta in arrivo, Spam o Posta in uscita. I dati all'interno delle e-mail non sono strutturati e possono essere ricercati tramite parole chiave.

Facebook organizza i dati in gruppi, pagine o Marketplace ma i commenti, i contenuti e i Mi piace sono semi-strutturati. Allo stesso modo, i tweet su Twitter e le immagini/video su Instagram, Pinterest e YouTube sono dati semi-strutturati.

Dati semi-strutturati generati dalla macchina

I dati sensoriali come gli aggiornamenti meteorologici, le previsioni, le condizioni del traffico, le immagini satellitari e le riprese video sono esempi di dati semi-strutturati.

Scambio elettronico di dati (EDI)

EDI è una trasmissione elettronica di documenti aziendali che sono stati precedentemente trasmessi tramite documenti come fatture o ordini di acquisto. EDI utilizza più formati standard come ANSI, EDIFACT, TRADACOMS ed ebXML. Affinché un'azienda possa utilizzare EDI, deve utilizzare il formato standard.

EDI consente una trasmissione efficiente e soluzioni convenienti. I dati all'interno di EDI non sono strutturati.

Database NoSQL

NoSQL (non solo linguaggio di query strutturato) si riferisce a database non relazionali utilizzati per archiviare dati strutturati e non strutturati. NoSQL è ideale per i dati non strutturati in quanto ha un'elevata scalabilità e semplifica la ricerca di dati non strutturati.

Qual è il miglior esempio di dati semistrutturati?

Il miglior esempio di email di dati semi-strutturate. Un'e-mail aziendale indirizzata ai clienti comprende dettagli specifici come ora, data, dettagli del prodotto, dimensione del file, ecc., che vengono riconosciuti dall'algoritmo. Tuttavia, dettagli specifici come la modifica dei nomi e delle specifiche dei prodotti potrebbero non essere riconosciuti dall'algoritmo.

Come analizzare i dati semistrutturati?

Prima dell'avvento delle tecniche di apprendimento automatico, l'analisi dei dati semistrutturati era un po' complicata poiché le persone dovevano cercare e ordinare i dati manualmente. La tecnologia di apprendimento automatico guidata dall'intelligenza artificiale può scomporre e analizzare efficacemente i dati semistrutturati in pochi secondi.

Attualmente sono disponibili varie tecniche in grado di analizzare facilmente i dati semistrutturati. Ad esempio, un'analisi degli argomenti è una tecnica di apprendimento automatico che scansiona e legge in modo efficiente migliaia di documenti, e-mail, post sui social media, ecc. e li classifica per argomento, data o argomento.

Un'altra tecnica, l'analisi del sentimento, ti consente di scansionare i documenti e analizzarli per polarità di opinione come positiva, negativa o neutra.

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I dati semi-strutturati di Excel sono?

Excel è una piattaforma dati strutturata in quanto i dati vengono ordinati in celle predefinite in righe e colonne riconosciute dall'algoritmo. Poiché i dati strutturati dipendono dal modello di dati, Excel è una piattaforma strutturata.

Che cos'è un esempio di dati non strutturati?

I dati non strutturati sono un tipo di dati che non seguono una sequenza strutturale e non sono ordinati in righe e colonne. Esempi di dati non strutturati includono video, file audio, immagini o post sui social media.

CSV è strutturato o semistrutturato?

CSV è un file di testo semistrutturato che contiene tabelle gerarchiche e non ha lo stesso livello di organizzazione dei dati strutturati.

Chi utilizza i dati semistrutturati?

Molte aziende utilizzano dati semistrutturati per vari scopi. Ad esempio, un'attività di ristorazione può chiedere ai propri clienti recensioni online. Il contenuto delle recensioni è un dato non strutturato, mentre il numero di clienti che pubblicano le recensioni è un dato strutturato. La combinazione di dati numerici e contenuti fornisce alle aziende dati semi-strutturati, che possono utilizzare per acquisire conoscenze approfondite.

Dove archiviare i dati semistrutturati?

I dati semistrutturati possono essere archiviati tramite:

Sistema di gestione del database

DBMS ti aiuta ad analizzare, archiviare, trasferire e modificare i dati. Esiste uno speciale software DBMS progettato per gestire i dati semi-strutturati.

Sistema di gestione di database relazionale

RDBMS è un tipo di DBMS che memorizza i dati in forma tabellare.

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Il PDF è un tipo di dati semistrutturati?

Il PDF è un tipo di dati semistrutturati in quanto è un'immagine. Il contenuto potrebbe non essere strutturato, ma poiché pdf è un'immagine contiene informazioni strutturate come data, timestamp o nomi utente che rendono i file pdf semi-strutturati.

Le piattaforme di social media comprendono post e immagini/video caricati dagli utenti che rendono difficile la decifrazione da parte dei computer. Le piattaforme di social media assegnano metadati al rispettivo post di ciascun utente, che contiene le informazioni relative a quel post rendendolo leggibile dai computer.

Che cosa sono i dati strutturati?

I dati strutturati sono un tipo di Big Data che ha un formato predefinito e segue una struttura organizzativa. I dati strutturati sono dati quantitativi che si adattano alle righe e alle colonne del database relazionale e dei fogli di calcolo. Ad esempio, numeri di carta di credito, date, indirizzi, geolocalizzazione, ecc.

I dati strutturati sono facilmente letti dalle macchine e rapidamente compresi dalle persone che lavorano con il sistema di gestione dei database relazionali. Il linguaggio utilizzato per gestire i dati strutturati è noto come

Linguaggio di query strutturato o SQL. SQL è stato sviluppato da IBM negli anni '1970, utile per gestire le relazioni dei dati all'interno dei database.

Vantaggi dei dati strutturati

Alcuni dei principali vantaggi dei dati strutturati sono:

Facile leggibilità

Il miglior vantaggio dei dati strutturati è che sono facilmente riconoscibili da macchine e algoritmi. La natura organizzata dei dati strutturati semplifica l'analisi e la gestione delle query.

Utilizzo efficace

I dati strutturati possono essere facilmente compresi e utilizzati dalle aziende. Non è necessario che abbiano una comprensione e una conoscenza approfondita delle diverse relazioni dei dati.

Più strumenti

Poiché i dati strutturati esistono da anni, esistono virtualmente molte piattaforme e strumenti diversi in grado di analizzare e accedere ai dati strutturati.

Svantaggi dei dati strutturati

Alcuni degli svantaggi dei dati strutturati sono:

Meno flessibilità

Poiché i dati strutturati hanno un formato predefinito e organizzato, diventa difficile utilizzare i dati in varie occasioni limitandone la flessibilità.

Archiviazione limitata

I dati strutturati vengono archiviati nei data warehouse. Qualsiasi modifica dei dati aggiornerà tutti i dati strutturati. Ciò richiede tempo, costi e risorse per fare ammenda.

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Che cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati sono un tipo di Big Data qualitativo che non segue uno schema strutturale o ha un'organizzazione. La gestione e l'analisi dei dati non strutturati è un po' difficile con i metodi di apprendimento automatico tradizionali.

Ad esempio, file audio, attività, post sui social media e immagini satellitari, ecc., sono tipi di dati non strutturati. I dati non strutturati sono gestiti dal linguaggio di query di ricerca non relazionale NoSQL Database.

Vantaggi dei dati non strutturati

Alcuni dei vantaggi dei dati non strutturati sono:

Accumulo veloce

I dati non strutturati possono essere facilmente raccolti e gestiti rispetto ai dati strutturati o semistrutturati.

Archiviazione Data Lake

I dati non strutturati possono essere archiviati in data lake cloud che consentono enormi opzioni di archiviazione. I data lake cloud sono convenienti in quanto forniscono un metodo pay per use.

Svantaggi dei dati non strutturati

Alcuni degli svantaggi dei dati non strutturati sono:

Richiede esperienza

Lo svantaggio più significativo dei dati non strutturati è che un utente aziendale medio non può comprendere o analizzare i dati non strutturati. Questo perché i dati non strutturati non seguono uno schema prestabilito. Un data scientist esperto può gestire i dati non strutturati.

Strumenti specializzati

Oltre alle competenze, i dati non strutturati richiedono strumenti specializzati progettati specificamente per i dati non strutturati. Questi strumenti hanno una varietà limitata, quindi gli utenti hanno opzioni limitate da considerare.

Differenza tra dati strutturati e non strutturati

Impiego

I dati strutturati possono essere gestiti dai titolari di attività commerciali. I dati non strutturati sono gestiti da un data scientist.

Schema

I dati strutturati hanno uno schema in scrittura. I dati non strutturati hanno uno schema in lettura.

Archiviazione

I dati strutturati o quantificati sono comunemente archiviati nei data warehouse. I dati non strutturati vengono archiviati in data lake cloud.

Formato

I dati strutturati hanno un formato predefinito. I dati non strutturati hanno un formato nativo.

Tipi di dati

I dati strutturati hanno tipi di dati selezionati. I dati non strutturati hanno molti tipi conglomerati.

quantificazione

I dati strutturati sono dati quantitativi che comprendono numeri e valori. I dati non strutturati sono dati qualitativi, che includono sensori, audio e video.

Lingua

I dati strutturati vengono utilizzati nell'apprendimento automatico. I dati non strutturati vengono utilizzati nel data mining e nell'elaborazione del linguaggio naturale.

fonti

I dati strutturati provengono da server Web, registri, moduli online, ecc. I dati non strutturati provengono da e-mail, messaggi o documenti Word.

Spazio di archiviazione

I dati strutturati richiedono meno spazio di archiviazione. I dati non strutturati richiedono più spazio di archiviazione.

Scalabilità

I dati strutturati sono altamente scalabili. I dati non strutturati sono meno scalabili.

Conclusione

I dati semistrutturati hanno una serie di vantaggi per l'azienda se si cerca di capirli. Può mancare di struttura e organizzazione, ma fornisce preziosi feedback e approfondimenti ai clienti. Le aziende possono utilizzare dati semistrutturati per tenere traccia delle recensioni, del coinvolgimento e del comportamento online dei propri clienti.

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Timestamp: 15 Giugno 2022

Timestamp: 7 giugno 2023

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