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半構造化データの例を使用した半構造化データについて知っておくべきことすべて

タイムスタンプ：15年2022月8日25:XNUMX AM

半構造化データの例を使用した半構造化データについて知っておくべきことすべて

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データは通常、スプレッドシートまたはデータベースにきちんと整理された方法で保存されていました。 クラウド、モバイルアプリ、ウェブページ、IoTデバイスの登場後、データは多様化しています。 このようなデータは、効果的にマイニングされると、企業にとって非常に効果的であることが証明されます。

ビッグデータは、大量かつ多種多様なデータで構成されています。 ビッグデータには、構造化データ、半構造化データ、非構造化データのXNUMX種類があります。

半構造化データとは、固定または固定の表形式に従わず、従来のデータモデルに保存されない種類のデータを指します。 半構造化データは、構造化データと非構造化データの中間にあります。

構造化されたデータは定量化可能であり、人間と機械の両方が理解できます。 一方、非構造化データは、コンピューターが理解できない非数値データで構成されています。

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半構造化データとは何ですか？

半構造化データ（部分構造化データとも呼ばれます）は、リレーショナルデータベースにはありません。 ただし、メタデータ、セマンティック要素、およびデータの分析を可能にする組織プロパティが存在するため、データにはある程度の構造があります。

メタデータは、データの作成、時間、ファイルサイズ、長さ、送信者/受信者のデータなどのすべての情報を含むファイルの小さな部分です。 半構造化データは、そのメタデータを使用して検索または分析できます。

半構造化データの特徴は何ですか？

半構造化データの主な特徴は次のとおりです。

データベース

データはデータベースモデルに保存されませんが、それでも何らかの構造があります。 半構造化データを行および列としてデータベースに保存することはできません。

データはタグと要素（メタデータ）によってグループ化されます。 半構造化データはメタデータが不十分なため、管理が困難です。 データに含まれるメタデータが不十分なため、自動化が困難です。

グループ化

エンティティは、同じグループ内の属性とプロパティが異なる場合があります。 ただし、属性はサイズとタイプが異なる場合があります。

データの類似したエンティティは一緒にグループ化されます。

階層

半構造化データには階層がないため、コンピュータープログラムでの使用が困難です。

半構造化データのソースは何ですか？

半構造化データのソースのいくつかは次のとおりです。

ESL, ビジネスESL <br> 中国語/フランス語、その他

XML（Extensible Markup Language）

XMLは、データを階層形式でソートするために使用されます。 XMLは、World Wide Web Consortiumによって作成されたマークアップ言語であり、オープンソースソフトウェアとして利用できます。 これにより、人間と機械の両方がデータを読み取ることができます。

XMLを使用すると、アプリケーションに一致するカスタムの自己記述型タグまたは言語を作成できます。 XMLのアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

XMLは、大規模なWebサイトのHTMLドキュメントの作成を簡素化するのに役立ちます。 XMLは、Webサイトとシステム間で情報を交換するのに役立ちます。

XMLの最も優れた点は、あらゆるタイプのデータをXMLで表現できることです。

HTMLコード（ハイパーテキストマークアップ言語）

マークアップ言語またはHTMLは、XMLに似た標準のマークアップ言語です。 ただし、データを送信するだけのXMLとは異なり、Webブラウザにデータを表示します。

HTMLは、プログラマーがWebページを作成し、HTML要素を使用して画面に画像やテキストを表示するために使用されます。

画像内のデータは構造化されていません。 Webブラウザは最初にWebサーバーからHTMLドキュメントを受信し、次にそれらを表示可能なWebページに変換します。 HTMLは、データを定義および整理し、ユーザーが読みやすくするのに役立ちます。

SGML（標準の一般化マークアップ言語）

SGMLは、Generalized Markup Languages（GML）から派生したマークアップ言語を定義するための国際標準です。SGMLは、1986年に国際標準化機構（ISO）によって開発されました。SGMLを使用すると、基本的にユーザーは標準化された形式で作業できます。 HTMLはSGMLのアプリケーションです。

CSV（カンマ区切り値）

カンマ区切り値またはCSVは、カンマで区切られたデータを含むテキストファイルです。 CSVは、Excelなどのスプレッドシートプログラムで使用されます。 CSVの新しい各行は、新しいデータベース行を表し、各行には、コンマで区切られたXNUMXつ以上の値が含まれます。

CSVは、XLSXファイルに存在するデータをそのような形式をサポートしていない他のプログラムに転送するのに役立ちます。 たとえば、を転送できます。 XLSXデータをCSVファイルに保存してから、オンラインソフトウェアにアップロードします。 連絡先をCSVファイルにインポートして、別のメールプラットフォームで開くこともできます。 CSVは、Microsoft Excel、Apple Numbers、Googleスプレッドシート、メモ帳などの多くのプラットフォームでサポートされています。

JSON（JavaScriptオブジェクト表記）

JSONは、データ交換および言語に依存しないオープンソースのテキスト形式です。 JSONはJavaScriptから派生しており、人間が読みやすいものです。 マシンまたはコンピューターは、それを簡単に解析および生成できます。 JSONは構文的にコードと同じであり、C ++、C＃、JavaScript、Perl、Pythonなどの言語族に属する言語に馴染みがあります。

メール

アブロ

Avroは、ApacheHadoopプロジェクトのためにAvroApacheによって作成されたデータシリアル化ネットワークです。 Avroは、JSON形式を使用して、データをバイナリ形式で整理およびシリアル化します。 Avroは、XNUMX種類のスキーマを使用してデータを構造化します。

XNUMXつはAvroIDLとして知られる人間による編集用に作成され、もうXNUMXつはJSONに基づくマシン編集用に作成されています。 AVROはJSONを使用してデータ型とプロトコルを定義し、コンパクトなバイナリ形式でデータをシリアル化します。

ORC（Optimized Row Columnar）

最適化された行列（ORC）ファイル形式は、Hiveデータを効率的に保存するために使用されます。 他のHiveファイル形式よりも高度であり、Hiveがデータを読み取ったり、保存したり、転送したりするときのパフォーマンスが向上します。

TCP/IPパケット

伝送制御プロトコル（TCP）は、コンピュータープログラムとソフトウェアがネットワークを介してメッセージを送受信できるようにする通信規格です。 パケットを送信し、メッセージとデータのスムーズで信頼性の高い配信を保証するように特別に設計されています。

zipファイル

マークアップ言語

ウェブページ

寄せ木細工の床

さまざまなソースからのデータ統合

半構造化データを使用することの複数の長所と短所は何ですか？

半構造化データの長所と短所は次のとおりです。

Advantages

固定スキーマ

半構造化データは、リジッドデータベースに限定されません。

柔軟性

スキーマを変更できるため、データは非常に柔軟です。

Functionality

半構造化データは、SQLを使用できないユーザーをサポートします。

構造的側面

半構造化データは、構造化データとして表示できます。

使いやすさ

半構造化データは、ソースの不均一性を簡単に処理できます。

進化

半構造化は、属性が追加されるにつれて、時間の経過とともに進化する可能性があります。

デメリット

構造なし

半構造化には構造がないため、データの保存が困難です。

効果のない解釈

データにはスキーマがないため、データ間の関係を解釈することが困難になります。

非効率的なクエリ

半構造化データのクエリは、構造化データと比較して効率が低くなります。

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半構造化データの保存で直面する問題は何ですか？

半構造化データの保存で直面する問題は次のとおりです。

  • 半構造化データは不合理な構造であるため、データ間の関係を解釈することが困難になります。
  • スキーマとデータは相互に大きく依存しているため、クエリを変更するとスキーマも変更されます。
  • スキーマとデータの違いに気付くのは非常に難しく、データの構造を設計するのは困難です。
  • 半構造化データは保存が困難です。 したがって、その保管コストは非常に高くなります。
  • 半構造化データは大量に生成されるため、強力で効果的なソフトウェアが必要です。

半構造化データを保存するためのソリューションは何ですか？

困難に対応するもっともらしい解決策のいくつかは次のとおりです。

  • 半構造化データは、そのために特別に作成されたDBMSに保存できます。
  • 半構造化データはXMLでレンダリングできます。 XMLを使用すると、ユーザーは属性、タグ、および要素を変更して、データを階層形式で保存できます。
  • 半構造化データを保存する別の方法は、オブジェクト交換モデル（OEM）を使用することです。
  • RDBMSは、半構造化データをリレーショナルスキーマにマッピングすることにより、データの保存に役立ちます。

半構造化データから情報を抽出する方法は？

半構造化データには適切な構造がないため、データのインデックス作成が複雑になります。 したがって、データは次の方法で抽出できます。

  • OEMなどのグラフベースのモデルを使用してデータにインデックスを付けます。
  • OEMは、グラフベースのモデルにデータを保存してインデックスを作成するのに役立つデータモデリング手法を使用しています。 また、モデル内のデータを見つけるのは比較的簡単です
  • XMLは、データを階層形式で格納し、インデックスを作成できるようにします。
  • さまざまなマイニングツールを使用して、データにインデックスを付けることもできます。

構造化データと半構造化データの違い

構造化データと半構造化データの違いは次のとおりです。

1。 技術

構造化データはリレーショナルデータベーステーブルに基づいていますが、半構造化データはXML / RDF（Resource Description Framework）に基づいています。

2. トランザクション管理

構造化データは、成熟したトランザクションと複数の同時実行技術で構成されます。 半構造化データには成熟したデータは含まれていませんが、DBMSから派生しています。

3.バージョン管理

構造化データでは、行とテーブルのバージョン管理が可能です。 半構造化データでは、グラフや表のバージョン管理が可能です。

4。 柔軟性

構造化データには厳密なスキーマがあり、それに依存しています。 半構造化データはスキーマへの依存度が低く、柔軟性が高くなっています。

5 スケーラビリティ

構造化データのスケーリングは非常に複雑です。 半構造化データのスケーリングは簡単です。

6 堅牢性

構造化データは非常に堅牢ですが、半構造化データはそれほど堅牢ではありません。

7.クエリ

構造化データにより、クエリの複雑な結合が可能になります。 半構造化データは、匿名モードからのクエリで構成されます。

8。 組織

構造化データは簡単に整理できますが、半構造化には構造がないため、整理が困難です。

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半構造化データの例

半構造化データの一流の例のいくつかは次のとおりです。

画像/ビデオ

携帯電話で写真を撮ると、画像はタイムスタンプ、日付、情報ごとにギャラリーに保存されます。 その後、画像の名前を変更したり、画像を別のグループに分類したりできます。

メール

電子メールは、送信者、受信者、件名、および日付に関する構造化された情報で構成され、これらは自動的に受信トレイ、スパム、または送信トレイに分類されます。 メール内のデータは構造化されておらず、キーワードで検索できます。

ソーシャルメディアプラットフォーム

Facebookはデータをグループ、ページ、またはマーケットプレイスに編成しますが、コメント、コンテンツ、いいねは半構造化されています。 同様に、Twitterのツイート、Instagram、Pinterest、YouTubeの画像/動画は半構造化されたデータです。

機械で生成された半構造化データ

天気の最新情報、予報、交通状況、衛星画像、ビデオ映像などの感覚データは、半構造化データの例です。

電子データ交換（EDI）

EDIは、以前は請求書や発注書などの書類を介して送信されたビジネスドキュメントの電子送信です。 EDIは、ANSI、EDIFACT、TRADACOMS、ebXMLなどの複数の標準形式を使用します。 企業がEDIを使用するには、標準形式を使用する必要があります。

EDIにより、効率的な伝送と費用効果の高いソリューションが可能になります。 EDI内のデータは構造化されていません。

NoSQLデータベース

NoSQL（構造化クエリ言語だけでなく）は、構造化データと非構造化データの両方を格納するために使用される非リレーショナルデータベースを指します。 NoSQLはスケーラビリティが高く、非構造化データの検索が容易になるため、非構造化データに最適です。

半構造化データの最良の例は何ですか？

半構造化データメールの最良の例。 顧客宛てのビジネスメールには、時間、日付、製品の詳細、ファイルサイズなど、アルゴリズムによって認識される特定の詳細が含まれています。 ただし、製品名や仕様の変更などの特定の詳細は、アルゴリズムによって認識されない場合があります。

半構造化データを分析する方法は？

機械学習技術が登場する前は、半構造化データの分析は、人々がデータを手動で検索して並べ替える必要があったため、少し複雑でした。 AIに基づく機械学習テクノロジーは、半構造化データを数秒で効果的に分解して分析できます。

半構造化データを簡単に分析できるさまざまな手法が現在利用可能です。 たとえば、トピック分析は、何千ものドキュメント、電子メール、ソーシャルメディアの投稿などを効率的にスキャンして読み取り、トピック、日付、または主題ごとに分類する機械学習技術です。

別の手法である感情分析を使用すると、ドキュメントをスキャンして、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの意見の極性を分析できます。

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Excelは半構造化データですか？

Excelは、アルゴリズムによって認識される行と列の事前定義されたセルにデータが並べ替えられるため、構造化されたデータプラットフォームです。 構造化データはデータモデルに依存するため、Excelは構造化プラットフォームです。

非構造化データの例とは何ですか？

非構造化データは、構造シーケンスに従わず、行と列に並べ替えられないタイプのデータです。 非構造化データの例には、ビデオ、オーディオファイル、画像、ソーシャルメディアの投稿などがあります。

CSVは構造化されていますか、それとも半構造化されていますか？

CSVは、階層テーブルを含む半構造化テキストファイルであり、構造化データと同じレベルの編成はありません。

半構造化データを使用するのは誰ですか？

多くの企業は、さまざまな目的で半構造化データを使用しています。 たとえば、レストランのビジネスでは、顧客にオンラインレビューを依頼する場合があります。 レビュー内のコンテンツは非構造化データですが、レビューを投稿する顧客の数は構造化データです。 数値データとコンテンツを組み合わせることで、企業は半構造化データを取得し、それを使用して詳細な知識を得ることができます。

半構造化データをどこに保存しますか？

半構造化データは、次の方法で保存できます。

データベース管理システム

DBMSは、データの分析、保存、転送、および変更を支援します。 半構造化データを管理するために設計された特別なDBMSソフトウェアがあります。

リレーショナルデータベース管理システム

RDBMSは、データを表形式で格納するDBMSの一種です。

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PDFは半構造化データの一種ですか？

PDFは、画像であるため、半構造化データの一種です。 コンテンツは構造化されていない可能性がありますが、pdfは画像であるため、日付、タイムスタンプ、ユーザー名などの構造化された情報が含まれているため、pdfファイルは半構造化されています。

ソーシャルメディアプラットフォームは構造化されていますか、それとも非構造化されていますか？

ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーによってアップロードされた投稿と写真/ビデオで構成されているため、コンピューターがそれらを解読することは困難です。 ソーシャルメディアプラットフォームは、各ユーザーのそれぞれの投稿にメタデータを割り当てます。メタデータには、その投稿に関する情報が含まれており、コンピューターで読み取り可能になります。

構造化データとは何ですか？

構造化データは、事前定義された形式を持ち、組織構造に従うビッグデータの一種です。 構造化データは、リレーショナルデータベースとスプレッドシートの行と列に適合する定量的なデータです。 たとえば、クレジットカード番号、日付、住所、地理的位置など。

構造化データは、マシンによって簡単に読み取られ、リレーショナルデータベース管理システムを使用する人々によって迅速に理解されます。 構造化データの管理に使用される言語は、

構造化照会言語またはSQL。 SQLは1970年代にIBMによって開発されました。これは、データベース内のデータの関係を処理するのに役立ちます。

構造化データの利点

構造化データの最高の利点のいくつかは次のとおりです。

読みやすさ

構造化データの最大の利点は、マシンやアルゴリズムによって簡単に認識できることです。 構造化データは整理されているため、クエリの分析と管理が容易になります。

有効な使い方

構造化データは、企業が簡単に理解して使用できます。 データのさまざまな関係に関する深い理解と知識を持っている必要はありません。

その他のツール

構造化データは何年も前から存在しているため、構造化データを分析してアクセスできるさまざまなプラットフォームやツールが事実上あります。

構造化データのデメリット

構造化データの欠点のいくつかは次のとおりです。

柔軟性が低い

構造化データは事前​​定義され整理された形式であるため、さまざまな場面でデータを使用することが困難になり、柔軟性が制限されます。

限られたストレージ

構造化データはデータウェアハウスに保存されます。 データを変更すると、すべての構造化データが更新されます。 これには、修正を行うための時間、コスト、およびリソースが必要です。

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非構造化データとは何ですか？

非構造化データは、構造パターンに従わない、または組織化されていないタイプの定性的ビッグデータです。 非構造化データの管理と分析は、従来の機械学習手法では少し困難です。

たとえば、オーディオファイル、アクティビティ、ソーシャルメディアの投稿、衛星画像などは、非構造化データの一種です。 非構造化データは、非リレーショナル検索クエリ言語のNoSQLデータベースによって管理されます。

非構造化データの利点

非構造化データの利点のいくつかは次のとおりです。

高速蓄積

非構造化データは、構造化データまたは半構造化データと比較して、簡単に収集および管理できます。

データレイクストレージ

非構造化データはクラウドデータレイクに保存できるため、大規模なストレージオプションが可能になります。 クラウドデータレイクは、従量制の方法を提供するため、費用対効果が高くなります。

非構造化データのデメリット

非構造化データの欠点のいくつかは次のとおりです。

専門知識が必要

非構造化データの最も重大な欠点は、平均的なビジネスユーザーが非構造化データを理解または分析できないことです。 これは、非構造化データが設定されたパターンに従っていないためです。 専門のデータサイエンティストは、非構造化データを管理できます。

専用工具

専門知識に加えて、非構造化データには、非構造化データ用に特別に設計された専用のツールが必要です。 これらのツールは種類が限られているため、ユーザーが検討できるオプションは限られています。

構造化データと非構造化データの違い

使用法

構造化データは、ビジネスオーナーが管理できます。 非構造化データは、データサイエンティストによって管理されています。

スキーマ

構造化データにはスキーマの書き込みがあります。 非構造化データにはスキーマが読み取られています。

Storage

構造化または定量化されたデータは、通常、データウェアハウスに保存されます。 非構造化データはクラウドデータレイクに保存されます。

フォーマット

構造化データには事前定義された形式があります。 非構造化データにはネイティブ形式があります。

データ型

構造化データには、選択されたデータ型があります。 非構造化データには多くの複合型があります。

定量化

構造化データは、数値と値で構成される定量的なデータです。 非構造化データは、センサー、オーディオ、ビデオを含む定性的なデータです。

言語設定

構造化データは機械学習で使用されます。 非構造化データは、データマイニングと自然言語処理で使用されます。

ソース

構造化データは、Webサーバー、ログ、オンラインフォームなどから提供されます。非構造化データは、電子メール、メッセージ、またはワードドキュメントから提供されます。

収納スペース

構造化データに必要なストレージスペースは少なくて済みます。 非構造化データには、より多くのストレージスペースが必要です。

スケーラビリティ

構造化データは非常にスケーラブルです。 非構造化データはスケーラブルではありません。

まとめ

半構造化データは、それを理解しようとすると、ビジネスに多くのメリットをもたらします。 構造と組織が不足している可能性がありますが、貴重な顧客フィードバックと洞察を提供します。 企業は半構造化データを使用して、顧客のレビュー、エンゲージメント、オンライン行動を追跡できます。

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