Tudo o que você precisa saber sobre dados semiestruturados com exemplos de dados semiestruturados PlatoBlockchain Data Intelligence. Pesquisa vertical. Ai.

Tudo o que você precisa saber sobre dados semiestruturados com exemplos de dados semiestruturados

Carimbo de data / hora: 15 de junho de 2022 8h25

Tudo o que você precisa saber sobre dados semiestruturados com exemplos de dados semiestruturados

Procurando uma solução de automação de dados? Não procure mais!

Experimente Nanonets gratuitamente

.cta-first-blue{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: #546ff; cor branca; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundo: branco; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-segundo-preto{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: branco; cor: #333; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .cta-second-black:hover{ color:white; fundo:#333; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .column1{ largura mínima: 240px; max-width: fit-conteúdo; preenchimento-direito: 4%; } .column2{ largura mínima: 200px; max-width: fit-conteúdo; } .cta-main{ display: flex; }

Os dados geralmente eram armazenados em planilhas ou bancos de dados de forma limpa e organizada. Os dados se tornaram diversos após o advento da nuvem, aplicativos móveis, páginas da Web e dispositivos IoT. Esses dados, quando extraídos de forma eficaz, podem ser altamente eficazes para as empresas.

Big data compreende um alto volume e uma enorme variedade de dados. Existem três tipos de Big Data, ou seja, dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Dados semiestruturados referem-se ao tipo de dados que não seguem uma estrutura tabular rígida ou fixa e não são armazenados em modelos de dados convencionais. Os dados semiestruturados estão no meio dos dados estruturados e não estruturados.

Os dados estruturados são quantificáveis ​​e podem ser compreendidos tanto por seres humanos quanto por máquinas. Os dados não estruturados, por outro lado, compreendem dados não numéricos que os computadores não podem entender.

var contentTitle = “Índice”; // Defina seu título aqui, para evitar criar um título para ele mais tarde var ToC = “

“+conteúdoTítulo+”

“; ToC + = “

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

O que são dados semiestruturados?

Dados semiestruturados, também conhecidos como dados parcialmente estruturados, não são encontrados em um banco de dados relacional. No entanto, os dados possuem alguma estrutura devido à presença de metadados, elementos semânticos e propriedades organizacionais que permitem analisá-los.

Metadados são uma pequena parte de um arquivo que contém todas as informações, como criação de dados, hora, tamanho do arquivo, comprimento, dados do remetente/destinatário e muito mais. Dados semiestruturados podem ser pesquisados ​​ou analisados ​​com seus metadados.

Quais são as características dos dados semiestruturados?

Algumas das principais características dos dados semiestruturados são:

banco de dados

Os dados não são armazenados em um modelo de banco de dados, mas ainda possuem alguma estrutura. Dados semiestruturados não podem ser armazenados como linhas e colunas no banco de dados.

metadados

Os dados são agrupados por tags e elementos (Metadados). Os dados semiestruturados são difíceis de gerenciar, pois contêm metadados insuficientes. Os dados contêm metadados insuficientes, o que dificulta a automação.

Agrupamento

As entidades podem variar em atributos e propriedades dentro do mesmo grupo. No entanto, os atributos podem diferir em termos de tamanho e tipo.

Entidades semelhantes de dados são agrupadas.

Hierarquia

Dados semiestruturados carecem de hierarquia, dificultando o uso de programas de computador.

Quais são as fontes de dados semiestruturados?

Algumas das fontes de dados semiestruturados são:

Idiomas

XML (Extensible Markup Language)

XML é usado para classificar dados de forma hierárquica. XML é uma linguagem de marcação que foi criada pelo World Wide Web Consortium e está disponível como software de código aberto. Isso torna os dados legíveis por seres humanos e máquinas.

O XML nos permite criar tags autodescritivas personalizadas ou linguagem que correspondam ao aplicativo. Algumas das aplicações do XML são:

XML ajuda a simplificar a criação de documentos HTML para grandes sites. XML ajuda a trocar informações entre sites e sistemas.

O melhor aspecto do XML é que qualquer tipo de dado pode ser expresso por meio dele.

Código HTML (Hypertext Markup Language)

A linguagem de marcação ou HTML é uma linguagem de marcação padrão semelhante ao XML. No entanto, ele exibe dados em um navegador da Web em comparação ao XML, que apenas transmite os dados.

HTML é usado por programadores para criar páginas da web e exibe imagens ou texto na tela com a ajuda de elementos HTML.

Os dados dentro das imagens não são estruturados. O navegador da Web primeiro recebe os documentos HTML de um servidor da Web e os converte em páginas da Web exibíveis. O HTML ajuda a definir e organizar os dados e torná-los legíveis pelos usuários.

SGML (Linguagem de Marcação Generalizada Padrão)

SGML é um padrão internacional para definir linguagens de marcação derivadas de Generalized Markup Languages ​​(GML). SGML foi desenvolvido pela International Organization for Standards (ISO) em 1986. SGML basicamente permite que os usuários trabalhem em formatos padronizados. HTML é uma aplicação de SGML.

CSV (valores separados por vírgula)

Valores separados por vírgula ou CSV é um arquivo de texto que contém dados separados por vírgulas. CSV é usado por programas de planilhas como o Excel. Cada nova linha em CSV representa uma nova linha de banco de dados e cada linha contém um ou mais valores separados por vírgulas.

O CSV ajuda a transferir dados presentes em arquivos XLSX para outros programas que não suportam esses formatos. Por exemplo, você pode transferir o arquivo. dados XLSX para um arquivo CSV e, em seguida, carregue-os em um software online. Você também pode importar contatos para um arquivo CSV e abri-lo em outra plataforma de e-mail. O CSV é suportado por muitas plataformas, como Microsoft Excel, Apple Numbers, Planilhas Google, Bloco de Notas, etc.

JSON (Notação de Objeto JavaScript)

JSON é um intercâmbio de dados e formato de texto de código aberto independente de idioma. JSON é derivado do JavaScript e é fácil de ler por seres humanos. Máquinas ou computadores podem facilmente analisá-lo e gerá-lo. JSON é sintaticamente idêntico ao código, tornando-o familiar para aquelas pertencentes à família de linguagens, como C++, C#, JavaScript, Perl, Python, etc.

E-mails

Avro

Avro é uma rede de serialização de dados criada pela Avro Apache para seu Projeto Apache Hadoop. O Avro usa o formato JSON para organizar e serializar os dados em formato binário. O Avro usa dois tipos de esquema para estruturar os dados.

Um é feito para edição humana, conhecido como Avro IDL, e o outro é feito para edição de máquina com base em JSON. O AVRO usa JSON para definir tipos de dados e protocolos e serializa dados em um formato binário compacto.

ORC (colunar de linha otimizada)

O formato de arquivo ORC (Otimizado Row Columnar) é usado para armazenar dados do Hive com eficiência. É mais avançado do que outros formatos de arquivo do Hive e melhora o desempenho quando o Hive está lendo, armazenando ou transferindo dados.

Pacotes TCP/IP

O Transmission Control Protocol (TCP) é um padrão de comunicação que permite que programas de computador e software recebam e enviem mensagens em uma rede. Ele é projetado especificamente para enviar pacotes e garantir a entrega suave e confiável de mensagens e dados.

Arquivos compactados

Linguagens de marcação

Páginas da Web

Parquete

Integração de dados de diferentes fontes

Quais são as múltiplas vantagens e desvantagens de usar dados semiestruturados?

As vantagens e desvantagens dos dados semiestruturados são:

Vantagens

Esquema Fixo

Os dados semiestruturados não se limitam ao banco de dados rígido.

Flexibilidade

Os dados são altamente flexíveis, pois o esquema pode ser alterado.

Funcionalidade

Dados semiestruturados suportam usuários que não podem usar SQL.

Aspectos estruturais

Dados semiestruturados podem ser vistos como dados estruturados.

Usabilidade

Dados semiestruturados podem lidar facilmente com a heterogeneidade de fontes.

Evolução

A semiestruturada pode evoluir com o tempo à medida que mais e mais atributos são adicionados a ela.

Desvantagens

Sem estrutura

Semiestruturado carece de estrutura dificultando o armazenamento de dados.

Interpretação ineficaz

Os dados carecem de esquema, por isso torna-se difícil interpretar as relações entre os dados.

Consultas ineficientes

Consultas em dados semiestruturados são menos eficientes em comparação com dados estruturados.

Quer raspar dados de PDF documentos, converter PDF para XML or extração automática de tabelas? Confira Nanonets Raspador de PDF or analisador de PDF converter PDFs para banco de dados entradas!

Experimente Nanonets gratuitamente

.cta-first-blue{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: #546ff; cor branca; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundo: branco; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-segundo-preto{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: branco; cor: #333; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .cta-second-black:hover{ color:white; fundo:#333; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .column1{ largura mínima: 240px; max-width: fit-conteúdo; preenchimento-direito: 4%; } .column2{ largura mínima: 200px; max-width: fit-conteúdo; } .cta-main{ display: flex; }

Quais são os problemas enfrentados no armazenamento de dados semiestruturados?

Os problemas enfrentados no armazenamento de dados semiestruturados são:

  • Como os dados semiestruturados possuem uma estrutura irracional, torna-se difícil interpretar as relações entre os dados.
  • Como o esquema e os dados são altamente dependentes um do outro, qualquer alteração nas consultas também altera o esquema.
  • A diferença entre esquema e dados é muito difícil de perceber, tornando difícil projetar a estrutura dos dados.
  • Os dados semiestruturados são difíceis de armazenar; portanto, seu custo de armazenamento é extremamente alto.
  • Os dados semiestruturados são gerados em grandes volumes, o que requer um software poderoso e eficaz.

Quais são as soluções para armazenar dados semiestruturados?

Algumas das soluções plausíveis em resposta às dificuldades são:

  • Dados semiestruturados podem ser armazenados em SGBD, que é especialmente criado para isso.
  • Dados semiestruturados podem ser renderizados por XML. O XML permite que os usuários alterem os atributos, tags e elementos e ajudem a armazenar os dados de forma hierárquica.
  • Outra maneira de armazenar dados semiestruturados é por meio do Object Exchange Model (OEM).
  • O RDBMS ajuda a armazenar os dados semiestruturados mapeando-os para o esquema relacional.

Como extrair informações de dados semiestruturados?

Os dados semiestruturados carecem de uma estrutura adequada, dificultando a indexação dos dados. Portanto, os dados podem ser extraídos por:

  • Usando modelos baseados em gráficos, como OEM, para indexar os dados.
  • O OEM usa uma técnica de modelagem de dados que ajuda a armazenar e indexar os dados no modelo baseado em gráfico. Além disso, é relativamente mais fácil encontrar os dados no modelo
  • XML armazena os dados em uma forma hierárquica que permite que sejam indexados.
  • Várias ferramentas de mineração também podem ser usadas para indexar os dados.

Diferença entre dados estruturados e semiestruturados

Algumas das principais diferenças entre os dados estruturados e semiestruturados são:

1. Tecnologia

Os dados estruturados são baseados em tabelas de banco de dados relacionais, enquanto os dados semiestruturados são baseados em XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Gestão de transações

Os dados estruturados compreendem transações maduras e várias técnicas de simultaneidade. Os dados semiestruturados não contêm dados maduros, mas são derivados do DBMS.

3. Gerenciamento de versões

O controle de versão em linhas e tabelas é possível em dados estruturados. Versionamento em gráficos e tabelas é possível em dados semiestruturados.

4. Flexibilidade

Os dados estruturados têm um esquema rígido e dependem dele. Os dados semiestruturados têm um esquema menos dependente e são altamente flexíveis.

5. escalabilidade

O dimensionamento de dados estruturados é muito complexo. Dimensionar dados semiestruturados é fácil.

6. Robustez

Os dados estruturados são muito robustos, enquanto os dados semiestruturados não são muito robustos.

7. Consultas

Dados estruturados permitem a junção complexa de consultas. Dados semiestruturados compreendem consultas de modos anônimos.

8. Organização

Os dados estruturados podem ser facilmente organizados, enquanto os semiestruturados carecem de estrutura, dificultando a organização.

Quer automatizar tarefas manuais repetitivas? Verifique nosso software de processamento de documentos baseado em fluxo de trabalho Nanonets. Extraia dados de faturas, carteiras de identidade ou qualquer documento no piloto automático!

Experimente Nanonets gratuitamente

.cta-first-blue{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: #546ff; cor branca; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundo: branco; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-segundo-preto{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: branco; cor: #333; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .cta-second-black:hover{ color:white; fundo:#333; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .column1{ largura mínima: 240px; max-width: fit-conteúdo; preenchimento-direito: 4%; } .column2{ largura mínima: 200px; max-width: fit-conteúdo; } .cta-main{ display: flex; }

Exemplos de dados semiestruturados

Alguns dos melhores exemplos de dados semiestruturados são:

Imagens / Vídeos

Quando você tira uma foto com seu celular, a imagem é armazenada por carimbo de data/hora, data e informações na galeria. Depois, você pode renomear a imagem ou categorizar imagens em um grupo separado.

E-mail

Os e-mails incluem informações estruturadas sobre remetente, destinatário, assunto e data, que são automaticamente classificadas em Caixa de entrada, Spam ou Caixa de saída. Os dados nos e-mails não são estruturados e podem ser pesquisados ​​por meio de palavras-chave.

Sociais plataformas de mídia

O Facebook organiza os dados em grupos, páginas ou Marketplace, mas os comentários, conteúdo e curtidas são semiestruturados. Da mesma forma, tweets no Twitter e imagens/vídeos no Instagram, Pinterest e YouTube são dados semiestruturados.

Dados semiestruturados gerados por máquina

Dados sensoriais como atualizações meteorológicas, previsões, condições de tráfego, imagens de satélite e imagens de vídeo são exemplos de dados semiestruturados.

Intercâmbio Eletrônico de Dados (EDI)

EDI é uma transmissão eletrônica de documentos comerciais que foram transmitidos anteriormente por meio de documentos como faturas ou pedidos de compra. O EDI usa vários formatos padrão, como ANSI, EDIFACT, TRADACOMS e ebXML. Para uma empresa usar o EDI, ela deve usar o formato padrão.

EDI permite transmissão eficiente e soluções econômicas. Os dados dentro do EDI não são estruturados.

Banco de dados NoSQL

NoSQL (não apenas linguagem de consulta estruturada) refere-se a bancos de dados não relacionais que são usados ​​para armazenar dados estruturados e não estruturados. O NoSQL é ideal para dados não estruturados, pois possui alta escalabilidade e facilita a pesquisa de dados não estruturados.

Qual é o melhor exemplo de dados semiestruturados?

O melhor exemplo de e-mails de dados semiestruturados. Um e-mail comercial endereçado aos clientes inclui detalhes específicos como hora, data, detalhes do produto, tamanho do arquivo etc., que são reconhecidos pelo algoritmo. No entanto, detalhes específicos, como alterar nomes de produtos e especificações, podem não ser reconhecidos pelo algoritmo.

Como analisar dados semiestruturados?

Antes do advento das técnicas de aprendizado de máquina, analisar dados semiestruturados era um pouco complicado, pois as pessoas precisavam pesquisar e classificar os dados manualmente. A tecnologia de aprendizado de máquina guiada por IA pode efetivamente decompor e analisar dados semiestruturados em segundos.

Existem várias técnicas disponíveis agora que podem facilmente analisar dados semiestruturados. Por exemplo, uma análise de tópicos é uma técnica de aprendizado de máquina que verifica e lê com eficiência milhares de documentos, e-mails, postagens de mídia social etc., e os categoriza por tópico, data ou assunto.

Outra técnica, a análise de sentimentos, permite digitalizar os documentos e analisá-los quanto à polaridade da opinião, como positiva, negativa ou neutra.

Quer usar a automação de processos robóticos? Confira o software de processamento de documentos baseado em fluxo de trabalho Nanonets. Nenhum código. Sem plataforma de aborrecimentos.

Experimente Nanonets gratuitamente

.cta-first-blue{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: #546ff; cor branca; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundo: branco; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-segundo-preto{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: branco; cor: #333; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .cta-second-black:hover{ color:white; fundo:#333; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .column1{ largura mínima: 240px; max-width: fit-conteúdo; preenchimento-direito: 4%; } .column2{ largura mínima: 200px; max-width: fit-conteúdo; } .cta-main{ display: flex; }

Excel é dados semiestruturados?

O Excel é uma plataforma de dados estruturados, pois os dados são classificados em células predefinidas em linhas e colunas que são reconhecidas pelo algoritmo. Como os dados estruturados dependem do modelo de dados, o Excel é uma plataforma estruturada.

O que é exemplo de dados não estruturados?

Dados não estruturados são um tipo de dados que não seguem uma sequência estrutural e não são classificados em linhas e colunas. Exemplos de dados não estruturados incluem vídeos, arquivos de áudio, imagens ou postagens em mídias sociais.

O CSV é Estruturado ou Semiestruturado?

CSV é um arquivo de texto semiestruturado que contém tabelas hierárquicas e não possui o mesmo nível de organização dos dados estruturados.

Quem usa dados semiestruturados?

Muitas empresas usam dados semiestruturados para diversos fins. Por exemplo, uma empresa de restaurantes pode solicitar avaliações on-line a seus clientes. O conteúdo das avaliações são dados não estruturados, enquanto o número de clientes que publicam as avaliações são dados estruturados. A combinação de dados numéricos e conteúdo fornece às empresas dados semiestruturados, que podem ser usados ​​para obter conhecimento aprofundado.

Onde armazenar dados semiestruturados?

Os dados semiestruturados podem ser armazenados por meio de:

Sistema de gerenciamento de banco de dados

O DBMS ajuda você a analisar, armazenar, transferir e modificar dados. Existe um software especial de SGBD projetado para gerenciar os dados semiestruturados.

Sistema de gerenciamento de banco de dados relacional

RDBMS é um tipo de DBMS que armazena dados em forma de tabela.

Se você trabalha com faturas e recibos ou se preocupa com a verificação de identidade, confira Nanonets OCR on-line or Extrator de texto PDF para extrair texto de documentos PDF de graça. Clique abaixo para saber mais sobre Solução de automação empresarial Nanonets.

Experimente Nanonets gratuitamente

.cta-first-blue{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: #546ff; cor branca; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundo: branco; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-segundo-preto{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: branco; cor: #333; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .cta-second-black:hover{ color:white; fundo:#333; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .column1{ largura mínima: 240px; max-width: fit-conteúdo; preenchimento-direito: 4%; } .column2{ largura mínima: 200px; max-width: fit-conteúdo; } .cta-main{ display: flex; }

O PDF é um tipo de dados semiestruturados?

PDF é um tipo de dados semiestruturados, pois é uma imagem. O conteúdo nele pode ser não estruturado, mas como o pdf é uma imagem, ele contém informações estruturadas, como data, carimbo de data/hora ou nomes de usuário, o que torna os arquivos pdf semiestruturados.

As plataformas de mídia social são estruturadas ou não estruturadas?

As plataformas de mídia social compreendem postagens e fotos/vídeos que são enviados pelos usuários, dificultando a decifração dos computadores. As plataformas de mídia social atribuem metadados à respectiva postagem de cada usuário, que contém as informações sobre essa postagem, tornando-a legível por computadores.

O que são dados estruturados?

Dados estruturados são um tipo de Big Data que possui um formato predefinido e segue uma estrutura organizacional. Dados estruturados são dados quantitativos que se ajustam às linhas e colunas do banco de dados relacional e das planilhas. Por exemplo, números de cartão de crédito, datas, endereços, geolocalização, etc.

Dados estruturados são facilmente lidos por máquinas e rapidamente compreendidos por pessoas que trabalham com o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional. A linguagem usada para gerenciar dados estruturados é conhecida como

Linguagem de consulta estruturada ou SQL. O SQL foi desenvolvido pela IBM na década de 1970, o que é útil para lidar com relacionamentos de dados em bancos de dados.

Vantagens dos dados estruturados

Algumas das principais vantagens dos dados estruturados são:

Fácil legibilidade

A melhor vantagem dos dados estruturados é que eles são facilmente reconhecidos por máquinas e algoritmos. A natureza organizada dos dados estruturados facilita a análise e o gerenciamento de consultas.

Uso efetivo

Os dados estruturados podem ser facilmente compreendidos e usados ​​pelas empresas. Eles não precisam ter uma compreensão e conhecimento profundos sobre as diferentes relações dos dados.

Mais ferramentas

Como os dados estruturados existem há anos, existem praticamente muitas plataformas e ferramentas diferentes que podem analisar e acessar dados estruturados.

Desvantagens dos dados estruturados

Algumas das desvantagens dos dados estruturados são:

Menos flexibilidade

Como os dados estruturados possuem um formato pré-definido e organizado, torna-se difícil utilizar os dados em diversas ocasiões limitando sua flexibilidade.

Armazenamento limitado

Os dados estruturados são armazenados em data warehouses. Qualquer alteração nos dados atualizará todos os dados estruturados. Isso leva tempo, custo e recursos para fazer as pazes.

Quer automatizar tarefas manuais repetitivas? Economize tempo, esforço e dinheiro enquanto aumenta a eficiência!

Experimente Nanonets gratuitamente

.cta-first-blue{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: #546ff; cor branca; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; fundo: branco; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #546fff !importante; } .cta-segundo-preto{ transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; raio da borda: 0px; intensidade da fonte: Negrito; tamanho da fonte: 16px; altura da linha: 24px; preenchimento: 12px 24px; fundo: branco; cor: #333; altura: 56px; alinhamento de texto: esquerda; exibição: inline-flex; direção flexível: linha; -moz-box-align: centro; alinhar-itens: centro; espaçamento entre letras: 0px; dimensionamento de caixa: caixa de borda; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .cta-second-black:hover{ color:white; fundo:#333; transição: todos 0.1s cúbico-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; largura da borda:2px !importante; borda: sólido #333 !importante; } .column1{ largura mínima: 240px; max-width: fit-conteúdo; preenchimento-direito: 4%; } .column2{ largura mínima: 200px; max-width: fit-conteúdo; } .cta-main{ display: flex; }

O que são dados não estruturados?

Os dados não estruturados são um tipo de Big Data qualitativo que não segue um padrão estrutural ou possui qualquer organização. Gerenciar e analisar dados não estruturados é um pouco difícil com os métodos tradicionais de aprendizado de máquina.

Por exemplo, arquivos de áudio, atividades, postagens de mídia social e imagens de satélite, etc., são tipos de dados não estruturados. Os dados não estruturados são gerenciados pelo banco de dados NoSQL da linguagem de consulta de pesquisa não relacional.

Vantagens dos dados não estruturados

Algumas das vantagens dos dados não estruturados são:

Acumulação Rápida

Dados não estruturados podem ser facilmente coletados e gerenciados em comparação com dados estruturados ou semiestruturados.

Armazenamento do Data Lake

Dados não estruturados podem ser armazenados em data lakes na nuvem, o que permite opções de armazenamento em massa. Os data lakes em nuvem são econômicos, pois fornecem o método de pagamento por uso.

Desvantagens dos dados não estruturados

Algumas das desvantagens dos dados não estruturados são:

Requer experiência

A desvantagem mais significativa dos dados não estruturados é que um usuário de negócios médio não consegue entender ou analisar dados não estruturados. Isso ocorre porque os dados não estruturados não seguem um padrão definido. Um cientista de dados especialista pode gerenciar dados não estruturados.

Ferramentas Especializadas

Além da experiência, os dados não estruturados requerem ferramentas especializadas projetadas especificamente para dados não estruturados. Essas ferramentas são limitadas em variedade, portanto, os usuários têm opções limitadas a serem consideradas.

Diferença entre dados estruturados e não estruturados

Uso

Os dados estruturados podem ser gerenciados por proprietários de empresas. Os dados não estruturados são gerenciados por um cientista de dados.

Esquema

Dados estruturados têm esquema on-write. Dados não estruturados têm esquema em leitura.

Armazenamento

Dados estruturados ou quantificados são comumente armazenados em data warehouses. Dados não estruturados são armazenados em data lakes na nuvem.

Formato

Os dados estruturados têm um formato predefinido. Os dados não estruturados têm um formato nativo.

Tipos de dados

Os dados estruturados têm tipos de dados selecionados. Os dados não estruturados têm muitos tipos conglomerados.

Quantificação

Dados estruturados são dados quantitativos que compreendem números e valores. Dados não estruturados são dados qualitativos, que incluem sensores, áudio e vídeo.

Língua

Dados estruturados são usados ​​no aprendizado de máquina. Dados não estruturados são usados ​​em mineração de dados e processamento de linguagem natural.

Fontes

Os dados estruturados são originados de servidores da web, logs, formulários online, etc. Os dados não estruturados são originados de e-mails, mensagens ou documentos do Word.

Espaço de armazenamento

Dados estruturados requerem menos espaço de armazenamento. Dados não estruturados requerem mais espaço de armazenamento.

AMPLIAR

Os dados estruturados são altamente escaláveis. Dados não estruturados são menos escaláveis.

Conclusão

Dados semiestruturados têm uma série de benefícios para o negócio se tentarmos entendê-los. Pode não ter estrutura e organização, mas fornece feedback e insights valiosos do cliente. As empresas podem usar dados semiestruturados para rastrear as avaliações, o engajamento e o comportamento online de seus clientes.

var contentTitle = “Índice”; // Defina seu título aqui, para evitar criar um título para ele mais tarde var ToC = “

“+conteúdoTítulo+”

“; ToC + = “

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

Nanoredes API OCR e OCR online tem muitos interessantes casos de uso tIsso pode otimizar o desempenho do seu negócio, economizar custos e impulsionar o crescimento. Descobrir como os casos de uso da Nanonets podem se aplicar ao seu produto.

Carimbo de hora:

Mais de IA e aprendizado de máquina