Alt du trenger å vite om semi-strukturerte data med semi-strukturerte data eksempler

Publisert av Platon

Følgere: 0

Alt du trenger å vite om semi-strukturerte data med semi-strukturerte data eksempler

Ser du etter en dataautomatiseringsløsning? Se ikke lenger!

.cta-first-blue{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fet; skriftstørrelse: 16px; linjehøyde: 24px; polstring: 12px 24px; bakgrunn: #546fff; farge: hvit; høyde: 56px; tekstjustering: venstre; display: inline-flex; flex-retning: rad; -moz-box-align: senter; align-items: center; bokstavavstand: 0px; boksstørrelse: border-box; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #546fff !viktig; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrunn:hvit; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #546fff !viktig; } .cta-second-black{ overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; font-weight: fet; skriftstørrelse: 16px; linjehøyde: 24px; polstring: 12px 24px; bakgrunn: hvit; farge: #333; høyde: 56px; tekstjustering: venstre; display: inline-flex; flex-retning: rad; -moz-box-align: senter; align-items: center; bokstavavstand: 0px; boksstørrelse: border-box; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #333 !viktig; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrunn:#333; overgang: alle 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktig; kantlinje: solid #333 !viktig; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; polstring-høyre: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Data ble vanligvis lagret i regneark eller databaser på en ryddig og organisert måte. Data har blitt mangfoldig etter bruken av skyen, mobilapper, nettsider og IoT-enheter. Slike data, når de utvinnes effektivt, kan vise seg å være svært effektive for bedrifter.

Big data omfatter et høyt volum og et stort utvalg av data. Det finnes tre typer Big Data, dvs. strukturert, semi-strukturert og ustrukturert data.

Semistrukturerte data refererer til den typen data som ikke følger en stiv eller fast tabellstruktur og som ikke er lagret i konvensjonelle datamodeller. Semistrukturerte data ligger i midten av strukturerte og ustrukturerte data.

Strukturerte data er kvantifiserbare og kan forstås av både mennesker og maskiner. Ustrukturerte data, derimot, omfatter ikke-numeriske data som datamaskiner ikke kan forstå.

var contentsTitle = "Innholdsfortegnelse"; // Sett tittelen din her, for å unngå å lage en overskrift til den senere var ToC = “

«+innholdstittel+»

"; ToC += “

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

Hva er semi-strukturerte data?

Halvstrukturerte data, også kjent som delvis strukturerte data, finnes ikke i en relasjonsdatabase. Imidlertid har dataene en viss struktur på grunn av tilstedeværelsen av metadata, semantiske elementer og organisatoriske egenskaper som lar oss analysere dem.

Metadata er en liten del av en fil som inneholder all informasjon som dataoppretting, tid, filstørrelse, lengde, avsender/mottakerdata og mye mer. Semistrukturerte data kan søkes i eller analyseres med sine metadata.

Hva er kjennetegnene til semistrukturerte data?

Noen av hovedkarakteristikkene til semistrukturerte data er:

Database

Data lagres ikke i en databasemodell, men har fortsatt en viss struktur. Semistrukturerte data kan ikke lagres som rader og kolonner i databasen.

metadata

Dataene er gruppert etter tagger og elementer (metadata). Semistrukturerte data er vanskelige å administrere siden de inneholder utilstrekkelig metadata. Dataene inneholder utilstrekkelig metadata, noe som gjør automatisering vanskelig.

gruppering

Enhetene kan variere i attributter og egenskaper innenfor samme gruppe. Attributtene kan imidlertid variere når det gjelder størrelse og type.

Lignende dataenheter er gruppert sammen.

hierarki

Semistrukturerte data mangler hierarki, noe som gjør det vanskelig for dataprogrammer å bruke.

Hva er kildene til semi-strukturerte data?

Noen av kildene til semistrukturerte data er:

språk

XML (Extensible Markup Language)

XML brukes til å sortere data i hierarkisk form. XML er et merkespråk som ble laget av World Wide Web Consortium og er tilgjengelig som åpen kildekode-programvare. Det gjør dataene lesbare for både mennesker og maskiner.

XML lar oss lage egendefinerte selvbeskrivende tagger eller språk som matcher applikasjonen. Noen av applikasjonene til XML er:

XML hjelper til med å forenkle opprettelsen av HTML-dokumenter for store nettsteder. XML hjelper til med å utveksle informasjon mellom nettsider og systemer.

Det beste med XML er at alle typer data kan uttrykkes gjennom den.

HTML-kode (Hypertext Markup Language)

Markup Language eller HTML er et standard markup-språk som ligner på XML. Imidlertid viser den data på en nettleser sammenlignet med XML, som bare overfører dataene.

HTML brukes av programmerere til å lage nettsider og viser bilder eller tekst på skjermen ved hjelp av HTML-elementer.

Dataene i bildene er ustrukturerte. Nettleseren mottar først HTML-dokumentene fra en webserver og konverterer dem deretter til visningsbare nettsider. HTML hjelper til med å definere og organisere dataene og gjøre dem lesbare for brukerne.

SGML (Standard Generalized Markup Language)

SGML er en internasjonal standard for å definere markup-språk som er avledet fra Generalized Markup Languages (GML) SGML ble utviklet av International Organization for Standards (ISO) i 1986. SGML lar i utgangspunktet brukere jobbe med standardiserte formater. HTML er en applikasjon av SGML.

CSV (kommaseparerte verdier)

Comma Separated Values eller CSV er en tekstfil som inneholder data atskilt med komma. CSV brukes av regnearkprogrammer som Excel. Hver ny linje i CSV representerer en ny databaserad, og hver rad inneholder én eller flere verdier atskilt med komma.

CSV hjelper til med å overføre data som finnes i XLSX-filer til andre programmer som ikke støtter slike formater. Du kan for eksempel overføre. XLSX-data til en CSV-fil, og last den deretter opp til en nettbasert programvare. Du kan også importere kontakter til en CSV-fil og deretter åpne den på en annen e-postplattform. CSV støttes av mange plattformer som Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notisblokk, etc.

JSON (JavaScript-objektnotasjon)

JSON er et datautveksling og språkuavhengig tekstformat med åpen kildekode. JSON er avledet fra JavaScript og er lett å lese av mennesker. Maskiner eller datamaskiner kan enkelt analysere og generere det. JSON er syntaktisk identisk med kode, noe som gjør den kjent for de som tilhører språkfamilien, som C++, C#, JavaScript, Perl, Python, etc.

E-post

Avro

Avro er et dataserialiseringsnettverk laget av Avro Apache for Apache Hadoop-prosjektet. Avro bruker JSON-format for å organisere og serialisere dataene i et binært format. Avro bruker to typer skjemaer for å strukturere dataene.

Den ene er laget for menneskelig redigering, kjent som Avro IDL, og den andre er laget for maskinredigering basert på JSON. AVRO bruker JSON for å definere datatyper og protokoller og serialiserer data i et kompakt binært format.

ORC (Optimized Row Columnar)

Optimized Row Columnar (ORC) filformat brukes til å lagre Hive-data effektivt. Den er mer avansert enn andre Hive-filformater og forbedrer ytelsen når Hive leser, lagrer eller overfører data.

TCP/IP-pakker

Transmission Control Protocol (TCP) er en kommunikasjonsstandard som lar dataprogrammer og programvare motta og sende meldinger over et nettverk. Den er spesielt utviklet for å sende pakker og sikre jevn og pålitelig levering av meldinger og data.

Zippede filer

Markeringsspråk

nettsider

parkett

Dataintegrasjon fra ulike kilder

Hva er de mange fordelene og ulempene ved å bruke semi-strukturerte data?

Fordelene og ulempene med semistrukturerte data er:

Fordeler

Fast skjema

De semistrukturerte dataene er ikke begrenset til den stive databasen.

fleksibilitet

Dataene er svært fleksible da skjemaet kan endres.

Funksjonalitet

Semistrukturerte data støtter brukere som ikke kan bruke SQL.

Strukturelle aspekter

Semistrukturerte data kan sees på som strukturerte data.

Usability

Semistrukturerte data kan enkelt håndtere kildenes heterogenitet.

Evolution

Semistrukturert kan utvikle seg over tid ettersom flere og flere attributter legges til den.

Ulemper

Ingen struktur

Semi-strukturert mangler struktur som gjør det vanskelig å lagre data.

Ineffektiv tolkning

Data mangler skjema, så det blir vanskelig å tolke relasjonene mellom dataene.

Ineffektive spørringer

Spørringer i semistrukturerte data er mindre effektive sammenlignet med strukturerte data.

Lyst til å skrap data fra PDF dokumenter, konvertere PDF til XML or automatisere bordutvinning? Sjekk ut Nanonets' PDF-skrape or PDF-parser å konvertere PDF-filer til databasen innganger!

Prøv Nanonets gratis

Hva er problemene med å lagre semi-strukturerte data?

Problemene med å lagre semistrukturerte data er:

Siden semistrukturerte data har en irrasjonell struktur, blir det vanskelig å tolke sammenhengene mellom data.
Siden skjema og data er svært avhengige av hverandre, endrer enhver endring i spørringer også skjemaet.
Forskjellen mellom skjema og data er svært vanskelig å legge merke til, noe som gjør det vanskelig å designe strukturen til data.
De semistrukturerte dataene er vanskelige å lagre; Derfor er lagringskostnadene ekstremt høye.
De semistrukturerte dataene genereres i store volumer, noe som krever kraftig og effektiv programvare.

Hva er løsningene for lagring av semi-strukturerte data?

Noen av de plausible løsningene som svar på vanskelighetene er:

Semistrukturerte data kan lagres i DBMS, som er spesielt laget for det.
Semistrukturerte data kan gjengis med XML. XML lar brukerne endre attributtene, taggene og elementene og hjelpe til med å lagre dataene i hierarkisk form.
En annen måte å lagre semistrukturerte data på er gjennom Object Exchange Model (OEM).
RDBMS hjelper til med å lagre de semistrukturerte dataene ved å tilordne dem til relasjonsskjemaet.

Hvordan trekke ut informasjon fra semi-strukturerte data?

De semistrukturerte dataene mangler en skikkelig struktur som gjør det komplisert å indeksere dataene. Derfor kan data trekkes ut ved å:

Bruke grafbaserte modeller som OEM for å indeksere dataene.
OEM bruker en datamodelleringsteknikk som hjelper til med å lagre og indeksere dataene i den grafbaserte modellen. Dessuten er det relativt lettere å finne dataene i modellen
XML lagrer dataene i en hierarkisk form som gjør at de kan indekseres.
Ulike gruveverktøy kan også brukes til å indeksere dataene.

Forskjellen mellom strukturerte og semistrukturerte data

Noen av de førsteklasses forskjellene mellom de strukturerte og semistrukturerte dataene er:

1. Teknologi

Strukturerte data er basert på relasjonsdatabasetabeller, mens semistrukturerte data er basert på XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Transaksjonsstyring

Strukturerte data omfatter modne transaksjoner og flere samtidighetsteknikker. Semistrukturerte data inneholder ikke modne data, men er avledet fra DBMS.

3. Versjonsbehandling

Versjonering over rader og tabeller er mulig i strukturerte data. Versjonering over grafer og tabeller er mulig i semistrukturerte data.

4. Fleksibilitet

Strukturerte data har et rigid skjema og avhenger av det. De semistrukturerte dataene har et mindre avhengig skjema og er svært fleksible.

5. Skalerbarhet

Skalering av strukturerte data er svært komplisert. Det er enkelt å skalere semistrukturerte data.

6. Robusthet

Strukturerte data er veldig robuste, mens semistrukturerte data ikke er veldig robuste.

7. Spørsmål

Strukturerte data tillater komplekse sammenføyninger av spørringer. Semistrukturerte data omfatter spørringer fra anonyme moduser.

8. Organisasjon

Strukturerte data kan enkelt organiseres, mens semistrukturerte mangler struktur som gjør det vanskelig å organisere dem.

Ønsker du å automatisere repeterende manuelle oppgaver? Sjekk vår Nanonets arbeidsflyt-baserte dokumentbehandlingsprogramvare. Trekk ut data fra fakturaer, identitetskort eller et hvilket som helst dokument på autopilot!

Prøv Nanonets gratis

Eksempler på semistrukturerte data

Noen av de førsteklasses eksemplene på semistrukturerte data er:

Bilder/videoer

Når du tar et bilde med mobiltelefonen, lagres bildet etter tidsstempel, dato og informasjon i galleriet. Etterpå kan du gi bildet nytt navn eller kategorisere bilder i en egen gruppe.

Epost

E-poster inneholder strukturert informasjon om avsender, mottaker, emne og dato, som automatisk klassifiseres i innboks, spam eller utboks. Dataene i e-postene er ustrukturerte og kan søkes via nøkkelord.

Facebook organiserer data i grupper, sider eller Marketplace, men kommentarene, innholdet og likes er semi-strukturert. Tilsvarende er tweets på Twitter og bilder/videoer på Instagram, Pinterest og YouTube semistrukturerte data.

Maskingenerert semistrukturerte data

Sensoriske data som væroppdateringer, prognoser, trafikkforhold, satellittbilder og videoopptak er eksempler på semistrukturerte data.

Elektronisk datautveksling (EDI)

EDI er en elektronisk overføring av forretningsdokumenter som tidligere ble overført via papirer som fakturaer eller innkjøpsordrer. EDI bruker flere standardformater som ANSI, EDIFACT, TRADACOMS og ebXML. For at en bedrift skal bruke EDI, må de bruke standardformatet.

EDI tillater effektiv overføring og kostnadseffektive løsninger. Dataene i EDI er ustrukturerte.

NoSQL-database

NoSQL (ikke bare strukturert spørringsspråk) refererer til ikke-relasjonelle databaser som brukes til å lagre både strukturerte og ustrukturerte data. NoSQL er ideell for ustrukturerte data da den har høy skalerbarhet og gjør det lettere å søke i ustrukturerte data.

Hva er det beste eksemplet på semi-strukturerte data?

Det beste eksemplet på semistrukturerte data-e-poster. En bedrifts-e-post adressert til kunder omfatter spesifikke detaljer som tid, dato, produktdetaljer, filstørrelse osv., som gjenkjennes av algoritmen. Imidlertid kan det hende at spesifikke detaljer som å endre produktnavn og spesifikasjoner ikke gjenkjennes av algoritmen.

Hvordan analysere semi-strukturerte data?

Før bruken av maskinlæringsteknikker var det litt komplisert å analysere semistrukturerte data ettersom folk måtte søke og sortere dataene manuelt. Den AI-veiledede maskinlæringsteknologien kan effektivt bryte ned og analysere semistrukturerte data i løpet av sekunder.

Det er forskjellige teknikker tilgjengelig nå som enkelt kan analysere semistrukturerte data. For eksempel er en emneanalyse en maskinlæringsteknikk som effektivt skanner og leser gjennom tusenvis av dokumenter, e-poster, innlegg på sosiale medier osv., og kategoriserer dem etter emne, dato eller emne.

En annen teknikk, sentimentanalyse, lar deg skanne dokumentene og analysere dem for meningspolaritet som positiv, negativ eller nøytral.

Vil du bruke robotisert prosessautomatisering? Sjekk ut Nanonets arbeidsflytbasert dokumentbehandlingsprogramvare. Ingen kode. Ingen problemfri plattform.

Prøv Nanonets gratis

Er Excel semi-strukturerte data?

Excel er en strukturert dataplattform da dataene er sortert i forhåndsdefinerte celler i rader og kolonner som gjenkjennes av algoritmen. Siden strukturerte data avhenger av datamodellen, er excel derfor en strukturert plattform.

Hva er et eksempel på ustrukturerte data?

Ustrukturerte data er en type data som ikke følger en strukturell sekvens og ikke er sortert i rader og kolonner. Eksempler på ustrukturerte data inkluderer video, lydfiler, bilder eller innlegg i sosiale medier.

Er CSV strukturert eller semi-strukturert?

CSV er en semistrukturert tekstfil som inneholder hierarkiske tabeller og ikke har samme organiseringsnivå som strukturerte data.

Hvem bruker semi-strukturerte data?

Mange virksomheter bruker semistrukturerte data til ulike formål. For eksempel kan en restaurantbedrift spørre kundene sine om anmeldelser på nettet. Innholdet i anmeldelsene er ustrukturerte data, mens antallet kunder som legger ut anmeldelsene er strukturerte data. Ved å kombinere de numeriske dataene og innholdet får bedriftene semistrukturerte data, som de kan bruke for å få dybdekunnskap.

Hvor skal du lagre semistrukturerte data?

Semistrukturerte data kan lagres via:

Databasesystem

DBMS hjelper deg med å analysere, lagre, overføre og endre data. Det er en spesiell DBMS-programvare designet for å administrere semistrukturerte data.

Relasjonelt databasestyringssystem

RDBMS er en type DBMS som lagrer data i tabellform.

Hvis du jobber med fakturaer og kvitteringer eller bekymrer deg for ID-verifisering, sjekk ut Nanonets online OCR or PDF-tekstuttrekk for å trekke ut tekst fra PDF-dokumenter gratis. Klikk nedenfor for å lære mer om Nanonets Enterprise Automation Solution.

Prøv Nanonets gratis

Er PDF en type semi-strukturerte data?

PDF er en type semistrukturert data ettersom det er et bilde. Innholdet i det kan være ustrukturert, men siden pdf er et bilde inneholder det strukturert informasjon som dato, tidsstempel eller brukernavn som gjør pdf-filer semistrukturert.

Sosiale medieplattformer består av innlegg og bilder/videoer som lastes opp av brukere, noe som gjør det vanskelig for datamaskiner å tyde dem. Sosiale medieplattformer tildeler metadata til hver brukers respektive innlegg, som inneholder informasjon om det innlegget som gjør det lesbart for datamaskiner.

Hva er strukturerte data?

Strukturert data er en type Big Data som har et forhåndsdefinert format og følger en organisasjonsstruktur. Strukturerte data er kvantitative data som passer til radene og kolonnene i relasjonsdatabasen og regnearkene. For eksempel kredittkortnummer, datoer, adresser, geolokalisering osv.

Strukturerte data leses enkelt av maskiner og forstås raskt av personer som jobber med relasjonsdatabasestyringssystemet. Språket som brukes til å administrere strukturerte data er kjent som

Structured Query Language eller SQL. SQL ble utviklet av IBM på 1970-tallet, noe som er nyttig for å håndtere relasjoner mellom dataene i databaser.

Fordeler med strukturerte data

Noen av de førsteklasses fordelene med strukturert data er:

Enkel lesbarhet

Den beste fordelen med strukturerte data er at de lett gjenkjennes av maskiner og algoritmer. Den organiserte naturen til strukturerte data gjør det enklere å analysere og administrere spørringer.

Effektiv bruk

Strukturerte data kan lett forstås og brukes av bedrifter. De trenger ikke å ha en inngående forståelse og kunnskap om de forskjellige relasjonene til dataene.

Flere verktøy

Siden strukturert data har eksistert i årevis, er det praktisk talt mange forskjellige plattformer og verktøy som kan analysere og få tilgang til strukturerte data.

Ulemper med strukturerte data

Noen av ulempene med strukturerte data er:

Mindre fleksibilitet

Siden de strukturerte dataene har et forhåndsdefinert og organisert format, blir det vanskelig å bruke dataene ved ulike anledninger, noe som begrenser dens fleksibilitet.

Begrenset lagringsplass

Strukturerte data lagres i datavarehus. Enhver endring i dataene vil oppdatere alle strukturerte data. Dette tar tid, kostnader og ressurser å rette opp.

Ønsker du å automatisere repeterende manuelle oppgaver? Spar tid, innsats og penger samtidig som du øker effektiviteten!

Prøv Nanonets gratis

Hva er ustrukturerte data?

Ustrukturerte data er en type kvalitativ Big Data som ikke følger et strukturelt mønster eller har noen organisasjon. Å administrere og analysere ustrukturerte data er litt vanskelig med de tradisjonelle maskinlæringsmetodene.

For eksempel er lydfiler, aktivitet, innlegg i sosiale medier og satellittbilder osv. typer ustrukturerte data. Ustrukturerte data administreres av det ikke-relasjonelle søkespråket NoSQL Database.

Fordeler med ustrukturerte data

Noen av fordelene med ustrukturerte data er:

Rask akkumulering

Ustrukturerte data kan enkelt samles inn og administreres sammenlignet med strukturerte eller semistrukturerte data.

Data Lake-lagring

Ustrukturerte data kan lagres i skydatasjøer som muliggjør enorme lagringsmuligheter. Skydatainnsjøer er kostnadseffektive ettersom de tilbyr betal per bruk-metode.

Ulemper med ustrukturerte data

Noen av ulempene med ustrukturerte data er:

Krever kompetanse

Den viktigste ulempen med ustrukturerte data er at en gjennomsnittlig forretningsbruker ikke kan forstå eller analysere ustrukturerte data. Dette er fordi ustrukturerte data ikke følger et fastsatt mønster. En ekspert dataforsker kan administrere ustrukturerte data.

Spesialiserte verktøy

I tillegg til ekspertise, krever ustrukturerte data spesialiserte verktøy utviklet spesielt for ustrukturerte data. Disse verktøyene er begrenset i variasjon, så brukerne har begrensede alternativer å vurdere.

Forskjellen mellom strukturerte og ustrukturerte data

bruk

Strukturerte data kan administreres av bedriftseiere. Ustrukturerte data administreres av en dataforsker.

Skjema

Strukturerte data har skjema på skriving. Ustrukturerte data har skjema som leses.

oppbevaring

Strukturerte eller kvantifiserte data lagres vanligvis i datavarehus. Ustrukturerte data lagres på skydatasjøer.

dannet

Strukturerte data har et forhåndsdefinert format. Ustrukturerte data har et innebygd format.

Datatyper

Strukturerte data har utvalgte datatyper. Ustrukturerte data har mange konglomererte typer.

kvantifisering

Strukturerte data er kvantitative data som omfatter tall og verdier. Ustrukturerte data er kvalitative data, som inkluderer sensorer, lyd og video.

Språk

Strukturerte data brukes i maskinlæring. Ustrukturerte data brukes i data mining og naturlig språkbehandling.

Kilder

Strukturerte data hentes fra webservere, logger, elektroniske skjemaer osv. Ustrukturerte data hentes fra e-poster, meldinger eller word-dokumenter.

Oppbevaringsplass

Strukturerte data krever mindre lagringsplass. Ustrukturerte data krever mer lagringsplass.

skalerbarhet

Strukturerte data er svært skalerbare. Ustrukturerte data er mindre skalerbare.

konklusjonen

Semistrukturerte data har en rekke fordeler for virksomheten hvis man prøver å forstå det. Det kan mangle struktur og organisering, men gir verdifull tilbakemelding og innsikt fra kunder. Bedrifter kan bruke semistrukturerte data for å spore kundenes anmeldelser, engasjement og atferd på nettet.

var contentsTitle = "Innholdsfortegnelse"; // Sett tittelen din her, for å unngå å lage en overskrift til den senere var ToC = “

«+innholdstittel+»

"; ToC += “

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

Nanonetter online OCR & OCR API har mange interessante bruk saker that kan optimalisere forretningsytelsen, spare kostnader og øke veksten. Finne ut hvordan Nanonets' brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.

Tidstempel: Juni 15, 2022

Tidstempel: Juni 7, 2023

Publisert av Platon

De 5 beste virtuelle kredittkortene i 2024

Den beste e-postparseren i 2022

Hvordan foreta entreprenørbetalinger i QuickBooks?

Motta betalinger med Quickbooks

Den ultimate automasjonsveiledningen for kontaktsenter

Hovedbankavstemmingsjournaloppføringer | Guide og tips

Hvordan gjøre leverandørgjeld om til et profittsenter?

Om Oss

Vertikal søk og Ai

Plattform

Hold kontakten

Logg inn

«+innholdstittel+»

Hva er semi-strukturerte data?

Hva er kjennetegnene til semistrukturerte data?

Database

metadata

gruppering

hierarki

Hva er kildene til semi-strukturerte data?

språk

XML (Extensible Markup Language)

HTML-kode (Hypertext Markup Language)

SGML (Standard Generalized Markup Language)

CSV (kommaseparerte verdier)

JSON (JavaScript-objektnotasjon)

E-post

Avro

ORC (Optimized Row Columnar)

TCP/IP-pakker

Zippede filer

Markeringsspråk

nettsider

parkett

Dataintegrasjon fra ulike kilder

Hva er de mange fordelene og ulempene ved å bruke semi-strukturerte data?

Fordeler

Fast skjema

fleksibilitet

Funksjonalitet

Strukturelle aspekter

Usability

Evolution

Ulemper

Ingen struktur

Ineffektiv tolkning

Ineffektive spørringer

Hva er problemene med å lagre semi-strukturerte data?

Hva er løsningene for lagring av semi-strukturerte data?

Hvordan trekke ut informasjon fra semi-strukturerte data?

Forskjellen mellom strukturerte og semistrukturerte data

1. Teknologi

2. Transaksjonsstyring

3. Versjonsbehandling

4. Fleksibilitet

5. Skalerbarhet

6. Robusthet

7. Spørsmål

8. Organisasjon

Eksempler på semistrukturerte data

Bilder/videoer

Epost

Sosiale medieplattformer

Maskingenerert semistrukturerte data

Elektronisk datautveksling (EDI)

NoSQL-database

Hva er det beste eksemplet på semi-strukturerte data?

Hvordan analysere semi-strukturerte data?

Er Excel semi-strukturerte data?

Hva er et eksempel på ustrukturerte data?

Er CSV strukturert eller semi-strukturert?

Hvem bruker semi-strukturerte data?

Hvor skal du lagre semistrukturerte data?

Databasesystem

Relasjonelt databasestyringssystem

Er PDF en type semi-strukturerte data?

Er sosiale medieplattformer strukturerte eller ustrukturerte?

Hva er strukturerte data?

Fordeler med strukturerte data

Enkel lesbarhet

Effektiv bruk

Flere verktøy

Ulemper med strukturerte data

Mindre fleksibilitet

Begrenset lagringsplass

Hva er ustrukturerte data?

Fordeler med ustrukturerte data

Rask akkumulering

Data Lake-lagring

Ulemper med ustrukturerte data

Krever kompetanse

Spesialiserte verktøy