Vse, kar morate vedeti o polstrukturiranih podatkih s primeri polstrukturiranih podatkov PlatoBlockchain Data Intelligence. Navpično iskanje. Ai.

Vse, kar morate vedeti o polstrukturiranih podatkih s primeri polstrukturiranih podatkov

Časovni žig: 15. junij 2022 8:25

Vse, kar morate vedeti o polstrukturiranih podatkih s primeri polstrukturiranih podatkov

Iščete rešitev za avtomatizacijo podatkov? Ne iščite več!

Poskusite Nanonets brezplačno

.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Podatki so bili običajno shranjeni v preglednicah ali zbirkah podatkov na urejen in organiziran način. Podatki so po prihodu oblaka, mobilnih aplikacij, spletnih strani in naprav IoT postali raznoliki. Takšni podatki se lahko ob učinkovitem pridobivanju izkažejo za zelo učinkovite za podjetja.

Veliki podatki obsegajo velik obseg in ogromno različnih podatkov. Obstajajo tri vrste velikih podatkov, in sicer strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani podatki.

Polstrukturirani podatki se nanašajo na vrsto podatkov, ki ne sledijo togi ali fiksni tabelarični strukturi in niso shranjeni v običajnih podatkovnih modelih. Polstrukturirani podatki so sredi strukturiranih in nestrukturiranih podatkov.

Strukturirani podatki so merljivi in ​​jih lahko razumejo tako ljudje kot stroji. Po drugi strani pa nestrukturirani podatki obsegajo neštevilčne podatke, ki jih računalniki ne razumejo.

var contentsTitle = “Kazalo”; // Tukaj nastavite naslov, da se izognete kasnejšemu ustvarjanju naslova var ToC = “

“+contentsTitle+”

“; ToC += “

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

Kaj so polstrukturirani podatki?

Polstrukturiranih podatkov, znanih tudi kot delno strukturirani podatki, ni v relacijski bazi podatkov. Vendar imajo podatki določeno strukturo zaradi prisotnosti metapodatkov, semantičnih elementov in organizacijskih lastnosti, ki nam omogočajo njihovo analizo.

Metapodatki so majhen del datoteke, ki vsebuje vse informacije, kot so ustvarjanje podatkov, čas, velikost datoteke, dolžina, podatki o pošiljatelju/prejemniku in še veliko več. Polstrukturirane podatke je mogoče iskati ali analizirati z njihovimi metapodatki.

Kakšne so značilnosti polstrukturiranih podatkov?

Nekatere glavne značilnosti polstrukturiranih podatkov so:

Baze podatkov

Podatki niso shranjeni v modelu baze podatkov, vendar imajo še vedno določeno strukturo. Polstrukturiranih podatkov v bazi podatkov ni mogoče shraniti kot vrstice in stolpce.

metapodatki

Podatki so razvrščeni po oznakah in elementih (metapodatki). Polstrukturirane podatke je težko upravljati, saj vsebujejo premalo metapodatkov. Podatki vsebujejo premalo metapodatkov, kar oteži avtomatizacijo.

Združevanje

Entitete se lahko razlikujejo po atributih in lastnostih znotraj iste skupine. Vendar se atributi lahko razlikujejo glede na velikost in vrsto.

Podobne entitete podatkov so združene skupaj.

Hierarhija

Polstrukturirani podatki nimajo hierarhije, zaradi česar jih računalniški programi težko uporabljajo.

Kateri so viri polstrukturiranih podatkov?

Nekateri viri polstrukturiranih podatkov so:

jeziki

XML (razširljiv označevalni jezik)

XML se uporablja za razvrščanje podatkov v hierarhični obliki. XML je označevalni jezik, ki ga je ustvaril World Wide Web Consortium in je na voljo kot odprtokodna programska oprema. Omogoča, da podatke berejo tako ljudje kot stroji.

XML nam omogoča ustvarjanje samoopisnih oznak ali jezika po meri, ki ustreza aplikaciji. Nekatere od aplikacij XML so:

XML pomaga poenostaviti ustvarjanje dokumentov HTML za velika spletna mesta. XML pomaga pri izmenjavi informacij med spletnimi mesti in sistemi.

Najboljši vidik XML je, da je mogoče z njim izraziti katero koli vrsto podatkov.

HTML koda (Hypertext Markup Language)

Označevalni jezik ali HTML je standardni označevalni jezik, ki je podoben XML-ju. Vendar prikazuje podatke v spletnem brskalniku v primerjavi z XML, ki samo prenaša podatke.

Programerji HTML uporabljajo za ustvarjanje spletnih strani in s pomočjo elementov HTML prikazujejo slike ali besedilo na zaslonu.

Podatki na slikah so nestrukturirani. Spletni brskalnik najprej prejme dokumente HTML s spletnega strežnika in jih nato pretvori v spletne strani, ki jih je mogoče prikazati. HTML pomaga definirati in organizirati podatke ter narediti berljive za uporabnike.

SGML (standardni splošni označevalni jezik)

SGML je mednarodni standard za definiranje označevalnih jezikov, ki izhajajo iz generaliziranih označevalnih jezikov (GML). SGML je leta 1986 razvila Mednarodna organizacija za standarde (ISO). SGML uporabnikom v bistvu omogoča delo s standardiziranimi formati. HTML je aplikacija SGML.

CSV (vrednosti, ločene z vejico)

Comma Separated Values ​​ali CSV je besedilna datoteka, ki vsebuje podatke, ločene z vejicami. CSV uporabljajo programi za preglednice, kot je Excel. Vsaka nova vrstica v CSV predstavlja novo vrstico zbirke podatkov in vsaka vrstica vsebuje eno ali več vrednosti, ločenih z vejicami.

CSV pomaga pri prenosu podatkov v datotekah XLSX v druge programe, ki ne podpirajo takih formatov. Na primer, lahko prenesete. Podatke XLSX v datoteko CSV in jih nato naložite v spletno programsko opremo. Stike lahko tudi uvozite v datoteko CSV in jo nato odprete na drugi e-poštni platformi. CSV podpirajo številne platforme, kot so Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad itd.

JSON (JavaScript Object Notation)

JSON je odprtokodna besedilna oblika za izmenjavo podatkov in jezika. JSON je izpeljan iz JavaScripta in ga ljudje zlahka berejo. Stroji ali računalniki ga zlahka razčlenijo in ustvarijo. JSON je sintaktično enak kodi, zaradi česar je znan tistim, ki pripadajo družini jezikov, kot so C++, C#, JavaScript, Perl, Python itd.

E-pošta

Avro

Avro je omrežje za serializacijo podatkov, ki ga je ustvaril Avro Apache za svoj projekt Apache Hadoop. Avro uporablja format JSON za organizacijo in serializacijo podatkov v binarni obliki. Avro za strukturiranje podatkov uporablja dve vrsti shem.

Ena je narejena za človeško urejanje, znana kot Avro IDL, druga pa za strojno urejanje na podlagi JSON. AVRO uporablja JSON za definiranje tipov podatkov in protokolov ter serializira podatke v kompaktni binarni obliki.

ORC (optimizirana vrstica, stolpec)

Format datoteke Optimized Row Columnar (ORC) se uporablja za učinkovito shranjevanje podatkov Hive. Je naprednejši od drugih formatov datotek Hive in izboljša zmogljivost, ko Hive bere, shranjuje ali prenaša podatke.

TCP/IP paketi

Protokol za nadzor prenosa (TCP) je komunikacijski standard, ki računalniškim programom in programski opremi omogoča prejemanje in pošiljanje sporočil po omrežju. Zasnovan je posebej za pošiljanje paketov in zagotavlja nemoteno in zanesljivo dostavo sporočil in podatkov.

Stisnjene datoteke

Označevalni jeziki

Spletne strani

Parket

Integracija podatkov iz različnih virov

Katere so številne prednosti in slabosti uporabe polstrukturiranih podatkov?

Prednosti in slabosti polstrukturiranih podatkov so:

prednosti

Fiksna shema

Polstrukturirani podatki niso omejeni na togo bazo podatkov.

prilagodljivost

Podatki so zelo prilagodljivi, saj je shemo mogoče spreminjati.

funkcionalnost

Polstrukturirani podatki podpirajo uporabnike, ki ne morejo uporabljati SQL.

Strukturni vidiki

Polstrukturirane podatke si lahko ogledate kot strukturirane podatke.

Uporabnost

Polstrukturirani podatki se zlahka spopadejo s heterogenostjo virov.

Evolution

Polstrukturirano se lahko sčasoma razvija, saj se mu doda vedno več atributov.

Slabosti

Brez strukture

Polstrukturirano nima strukture, kar otežuje shranjevanje podatkov.

Neučinkovita interpretacija

Podatki nimajo sheme, zato je težko razlagati razmerja med podatki.

Neučinkovite poizvedbe

Poizvedbe v polstrukturiranih podatkih so manj učinkovite v primerjavi s strukturiranimi podatki.

Želite strganje podatkov iz PDF dokumentov, pretvori PDF v XML or avtomatizirati ekstrakcijo tabele? Oglejte si Nanonets Strgalo za PDF or Razčlenjevalnik PDF spreobrniti PDF v bazo podatkov vpisi!

Poskusite Nanonets brezplačno

.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Kakšne so težave pri shranjevanju polstrukturiranih podatkov?

Težave, s katerimi se srečujemo pri shranjevanju polstrukturiranih podatkov, so:

  • Ker imajo polstrukturirani podatki iracionalno strukturo, postane težko razlagati razmerja med podatki.
  • Ker so shema in podatki močno odvisni drug od drugega, vsaka sprememba v poizvedbah spremeni tudi shemo.
  • Razliko med shemo in podatki je zelo težko opaziti, zato je težko načrtovati strukturo podatkov.
  • Polstrukturirane podatke je težko shraniti; zato so stroški njegovega skladiščenja izjemno visoki.
  • Polstrukturirani podatki se generirajo v velikih količinah, kar zahteva zmogljivo in učinkovito programsko opremo.

Kakšne so rešitve za shranjevanje polstrukturiranih podatkov?

Nekatere verjetne rešitve za odpravo težav so:

  • Polstrukturirane podatke je mogoče shraniti v DBMS, ki je posebej ustvarjen zanje.
  • Polstrukturirane podatke lahko upodobi XML. XML omogoča uporabnikom spreminjanje atributov, oznak in elementov ter pomoč pri shranjevanju podatkov v hierarhični obliki.
  • Drug način shranjevanja polstrukturiranih podatkov je model izmenjave objektov (OEM).
  • RDBMS pomaga pri shranjevanju polstrukturiranih podatkov tako, da jih preslika v relacijsko shemo.

Kako izluščiti informacije iz polstrukturiranih podatkov?

Polstrukturirani podatki nimajo ustrezne strukture, zaradi česar je indeksiranje podatkov zapleteno. Zato je podatke mogoče pridobiti z:

  • Uporaba modelov, ki temeljijo na grafih, kot je OEM, za indeksiranje podatkov.
  • OEM uporablja tehniko modeliranja podatkov, ki pomaga shranjevati in indeksirati podatke v modelu, ki temelji na grafu. Prav tako je relativno lažje najti podatke v modelu
  • XML shranjuje podatke v hierarhični obliki, ki omogoča njihovo indeksiranje.
  • Za indeksiranje podatkov je mogoče uporabiti tudi različna orodja za rudarjenje.

Razlika med strukturiranimi in polstrukturiranimi podatki

Nekatere od vrhunskih razlik med strukturiranimi in polstrukturiranimi podatki so:

1. Tehnologija

Strukturirani podatki temeljijo na tabelah relacijske baze podatkov, medtem ko polstrukturirani podatki temeljijo na XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Upravljanje transakcij

Strukturirani podatki obsegajo dozorele transakcije in več sočasnih tehnik. Polstrukturirani podatki ne vsebujejo zrelih podatkov, ampak izhajajo iz DBMS.

3. Upravljanje različic

Različice nad vrsticami in tabelami so možne v strukturiranih podatkih. V delno strukturiranih podatkih je možno spreminjanje različic preko grafov in tabel.

4. Prilagodljivost

Strukturirani podatki imajo togo shemo in so od nje odvisni. Polstrukturirani podatki imajo manj odvisno shemo in so zelo prilagodljivi.

5. Prilagodljivost

Skaliranje strukturiranih podatkov je zelo zapleteno. Skaliranje polstrukturiranih podatkov je preprosto.

6. Robustnost

Strukturirani podatki so zelo robustni, medtem ko polstrukturirani podatki niso zelo robustni.

7. Poizvedbe

Strukturirani podatki omogočajo kompleksno združevanje poizvedb. Polstrukturirani podatki obsegajo poizvedbe iz anonimnih načinov.

8. Organizacija

Strukturirane podatke je mogoče enostavno organizirati, medtem ko polstrukturiranim primanjkuje strukture, zaradi česar jih je težko organizirati.

Želite avtomatizirati ponavljajoča se ročna opravila? Preverite našo programsko opremo za obdelavo dokumentov, ki temelji na delovnem toku Nanonets. Izvlecite podatke iz računov, osebnih izkaznic ali katerega koli dokumenta na avtopilotu!

Poskusite Nanonets brezplačno

.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Primeri polstrukturiranih podatkov

Nekaj ​​vrhunskih primerov polstrukturiranih podatkov je:

Slike/videoposnetki

Ko posnamete sliko z mobilnim telefonom, se slika shrani s časovnim žigom, datumom in informacijami v galeriji. Nato lahko sliko preimenujete ali slike kategorizirate v ločeno skupino.

E-pošta

E-poštna sporočila vsebujejo strukturirane informacije o pošiljatelju, prejemniku, zadevi in ​​datumu, ki so samodejno razvrščeni v mapo »Prejeto«, »Vsiljena pošta« ali »Odpošlji«. Podatki v e-pošti so nestrukturirani in jih je mogoče iskati prek ključnih besed.

Social Media platforme

Facebook organizira podatke v skupine, strani ali Marketplace, vendar so komentarji, vsebina in všečki delno strukturirani. Podobno so tviti na Twitterju in slike/videoposnetki na Instagramu, Pinterestu in YouTubu polstrukturirani podatki.

Strojno ustvarjeni polstrukturirani podatki

Senzorični podatki, kot so vremenske napovedi, napovedi, prometne razmere, satelitske slike in video posnetki, so primeri polstrukturiranih podatkov.

Elektronska izmenjava podatkov (EDI)

EDI je elektronski prenos poslovnih dokumentov, ki so bili prej posredovani preko papirjev, kot so računi ali naročilnice. EDI uporablja več standardnih formatov, kot so ANSI, EDIFACT, TRADACOMS in ebXML. Da podjetje uporablja EDI, mora uporabljati standardni format.

EDI omogoča učinkovit prenos in stroškovno učinkovite rešitve. Podatki v EDI so nestrukturirani.

Baza podatkov NoSQL

NoSQL (ne samo jezik strukturiranih poizvedb) se nanaša na nerelacijske baze podatkov, ki se uporabljajo za shranjevanje tako strukturiranih kot nestrukturiranih podatkov. NoSQL je idealen za nestrukturirane podatke, saj ima visoko razširljivost in olajša iskanje po nestrukturiranih podatkih.

Kaj je najboljši primer polstrukturiranih podatkov?

Najboljši primer e-pošte s polstrukturiranimi podatki. Poslovni e-poštni naslov, naslovljen na stranke, vsebuje posebne podrobnosti, kot so čas, datum, podrobnosti o izdelku, velikost datoteke itd., ki jih prepozna algoritem. Vendar pa algoritem morda ne bo prepoznal določenih podrobnosti, kot je spreminjanje imen izdelkov in specifikacij.

Kako analizirati polstrukturirane podatke?

Pred pojavom tehnik strojnega učenja je bilo analiziranje polstrukturiranih podatkov nekoliko zapleteno, saj so morali ljudje ročno iskati in razvrščati podatke. Tehnologija strojnega učenja, vodena z umetno inteligenco, lahko učinkovito razčleni in analizira delno strukturirane podatke v nekaj sekundah.

Zdaj so na voljo različne tehnike, s katerimi je mogoče enostavno analizirati polstrukturirane podatke. Na primer, analiza tem je tehnika strojnega učenja, ki učinkovito skenira in prebere na tisoče dokumentov, e-poštnih sporočil, objav v družabnih medijih itd. ter jih razvrsti po temi, datumu ali predmetu.

Druga tehnika, analiza razpoloženja, vam omogoča skeniranje dokumentov in njihovo analizo glede polarnosti mnenj, kot so pozitivna, negativna ali nevtralna.

Želite uporabiti robotsko avtomatizacijo procesov? Oglejte si programsko opremo za obdelavo dokumentov Nanonets, ki temelji na delovnem toku. Brez kode. Platforma brez težav.

Poskusite Nanonets brezplačno

.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Ali so Excelovi polstrukturirani podatki?

Excel je strukturirana podatkovna platforma, saj so podatki razvrščeni v vnaprej določene celice v vrsticah in stolpcih, ki jih prepozna algoritem. Ker so strukturirani podatki odvisni od podatkovnega modela, je excel strukturirana platforma.

Kaj je primer nestrukturiranih podatkov?

Nestrukturirani podatki so vrsta podatkov, ki ne sledijo strukturnemu zaporedju in niso razvrščeni v vrstice in stolpce. Primeri nestrukturiranih podatkov vključujejo videoposnetke, zvočne datoteke, slike ali objave v družbenih medijih.

Ali je CSV strukturiran ali polstrukturiran?

CSV je polstrukturirana besedilna datoteka, ki vsebuje hierarhične tabele in nima enake ravni organizacije kot strukturirani podatki.

Kdo uporablja polstrukturirane podatke?

Številna podjetja uporabljajo polstrukturirane podatke za različne namene. Na primer, restavracija lahko svoje stranke prosi za spletne ocene. Vsebina v ocenah je nestrukturiran podatek, medtem ko je število strank, ki objavljajo ocene, strukturiran podatek. Kombinacija numeričnih podatkov in vsebine daje podjetjem polstrukturirane podatke, ki jih lahko uporabijo za pridobivanje poglobljenega znanja.

Kam shraniti polstrukturirane podatke?

Polstrukturirane podatke je mogoče shraniti prek:

Sistem za upravljanje podatkovnih baz

DBMS vam pomaga analizirati, shranjevati, prenašati in spreminjati podatke. Za upravljanje polstrukturiranih podatkov obstaja posebna programska oprema DBMS.

Relacijski sistem za upravljanje podatkovnih baz

RDBMS je vrsta DBMS, ki shranjuje podatke v obliki tabele.

Če delate z računi in potrdili ali vas skrbi preverjanje osebnih dokumentov, si oglejte Nanonets spletni OCR or Ekstraktor besedila PDF za ekstrahiranje besedila iz dokumentov PDF zastonj. Kliknite spodaj, če želite izvedeti več o Rešitev za avtomatizacijo podjetij Nanonets.

Poskusite Nanonets brezplačno

.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Ali je PDF vrsta polstrukturiranih podatkov?

PDF je vrsta polstrukturiranih podatkov, saj je slika. Vsebina v njem je morda nestrukturirana, a ker je pdf slika, vsebuje strukturirane informacije, kot so datum, časovni žig ali uporabniška imena, zaradi česar so datoteke pdf polstrukturirane.

Ali so platforme družbenih medijev strukturirane ali nestrukturirane?

Platforme družbenih medijev obsegajo objave in slike/videoposnetke, ki jih naložijo uporabniki, zaradi česar jih računalniki težko razvozlajo. Platforme družbenih medijev dodelijo metapodatke posamezni objavi vsakega uporabnika, ki vsebuje informacije o tej objavi, zaradi česar je berljiva z računalniki.

Kaj so strukturirani podatki?

Strukturirani podatki so vrsta velikih podatkov, ki imajo vnaprej določeno obliko in sledijo organizacijski strukturi. Strukturirani podatki so kvantitativni podatki, ki ustrezajo vrsticam in stolpcem relacijske baze podatkov in preglednic. Na primer številke kreditnih kartic, datumi, naslovi, geolokacija itd.

Stroji zlahka berejo strukturirane podatke, ljudje, ki delajo s sistemom za upravljanje relacijskih baz podatkov, pa jih hitro razumejo. Jezik, ki se uporablja za upravljanje strukturiranih podatkov, je znan kot

Structured Query Language ali SQL. SQL je razvil IBM v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja, kar je v pomoč pri obdelavi odnosov podatkov v bazah podatkov.

Prednosti strukturiranih podatkov

Nekatere od vrhunskih prednosti strukturiranih podatkov so:

Enostavna berljivost

Najboljša prednost strukturiranih podatkov je, da jih stroji in algoritmi zlahka prepoznajo. Organizirana narava strukturiranih podatkov olajša analizo in upravljanje poizvedb.

Učinkovita uporaba

Podjetja zlahka razumejo in uporabljajo strukturirane podatke. Ni jim treba imeti poglobljenega razumevanja in znanja o različnih odnosih podatkov.

Več orodij

Ker so strukturirani podatki prisotni že leta, obstaja tako rekoč veliko različnih platform in orodij, ki lahko analizirajo in dostopajo do strukturiranih podatkov.

Slabosti strukturiranih podatkov

Nekatere slabosti strukturiranih podatkov so:

Manjša prilagodljivost

Ker imajo strukturirani podatki vnaprej določeno in organizirano obliko, postane težje uporabiti podatke ob različnih priložnostih, kar omejuje njihovo prilagodljivost.

Omejeno shranjevanje

Strukturirani podatki so shranjeni v podatkovnih skladiščih. Vsaka sprememba podatkov bo posodobila vse strukturirane podatke. To zahteva čas, stroške in sredstva, da se popravi.

Želite avtomatizirati ponavljajoča se ročna opravila? Prihranite čas, trud in denar ter hkrati povečajte učinkovitost!

Poskusite Nanonets brezplačno

.cta-first-blue{ prehod: vse 0.1 s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: #546fff; barva: bela; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-first-blue:hover{ barva:#546fff; ozadje: belo; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; obroba: trdna #546fff !pomembno; } .cta-second-black{ prehod: vse 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; polmer obrobe: 0px; teža pisave: krepko; velikost pisave: 16px; višina vrstice: 24px; oblazinjenje: 12px 24px; ozadje: belo; barva: #333; višina: 56px; poravnava besedila: levo; zaslon: inline-flex; flex-direction: vrstica; -moz-box-align: center; align-items: center; razmik med črkami: 0px; velikost škatle: border-box; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .cta-second-black:hover{ barva:bela; ozadje:#333; prehod: vse 0.1 s cubic-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; border-width:2px !pomembno; meja: polna #333 !pomembno; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; oblazinjenje-desno: 4 %; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Kaj so nestrukturirani podatki?

Nestrukturirani podatki so vrsta kvalitativnih velikih podatkov, ki ne sledijo strukturnemu vzorcu ali nimajo nobene organizacije. Upravljanje in analiziranje nestrukturiranih podatkov je pri tradicionalnih metodah strojnega učenja nekoliko težavno.

Na primer, zvočne datoteke, dejavnosti, objave v družbenih medijih in satelitski posnetki itd. so vrste nestrukturiranih podatkov. Nestrukturirane podatke upravlja nerelacijski jezik iskalnih poizvedb NoSQL Database.

Prednosti nestrukturiranih podatkov

Nekatere prednosti nestrukturiranih podatkov so:

Hitro kopičenje

Nestrukturirane podatke je mogoče enostavno zbirati in upravljati v primerjavi s strukturiranimi ali polstrukturiranimi podatki.

Shranjevanje podatkovnega jezera

Nestrukturirane podatke je mogoče shraniti v podatkovnih jezerih v oblaku, kar omogoča ogromne možnosti shranjevanja. Podatkovna jezera v oblaku so stroškovno učinkovita, saj zagotavljajo način plačila na uporabo.

Slabosti nestrukturiranih podatkov

Nekatere slabosti nestrukturiranih podatkov so:

Zahteva strokovnost

Najpomembnejša pomanjkljivost nestrukturiranih podatkov je, da povprečen poslovni uporabnik nestrukturiranih podatkov ne more razumeti ali analizirati. To je zato, ker nestrukturirani podatki ne sledijo določenemu vzorcu. Strokovni podatkovni znanstvenik lahko upravlja nestrukturirane podatke.

Specializirana orodja

Nestrukturirani podatki poleg strokovnega znanja zahtevajo specializirana orodja, zasnovana posebej za nestrukturirane podatke. Raznolikost teh orodij je omejena, zato imajo uporabniki na voljo omejene možnosti.

Razlika med strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki

Uporaba

Strukturirane podatke lahko upravljajo lastniki podjetij. Nestrukturirane podatke upravlja podatkovni znanstvenik.

Shema

Strukturirani podatki imajo shemo za pisanje. Nestrukturirani podatki imajo shemo pri branju.

skladiščenje

Strukturirani ali kvantificirani podatki so običajno shranjeni v podatkovnih skladiščih. Nestrukturirani podatki so shranjeni v podatkovnih jezerih v oblaku.

oblikovana

Strukturirani podatki imajo vnaprej določeno obliko. Nestrukturirani podatki imajo izvorni format.

Vrste podatkov

Strukturirani podatki imajo izbrane vrste podatkov. Nestrukturirani podatki imajo veliko konglomeriranih vrst.

Kvantifikacija

Strukturirani podatki so kvantitativni podatki, ki vsebujejo števila in vrednosti. Nestrukturirani podatki so kvalitativni podatki, ki vključujejo senzorje, zvok in video.

Jezik

Strukturirani podatki se uporabljajo pri strojnem učenju. Nestrukturirani podatki se uporabljajo pri rudarjenju podatkov in obdelavi naravnega jezika.

Viri

Strukturirani podatki izvirajo iz spletnih strežnikov, dnevnikov, spletnih obrazcev itd. Nestrukturirani podatki izvirajo iz e-pošte, sporočil ali dokumentov Word.

prostor za shranjevanje

Strukturirani podatki zahtevajo manj prostora za shranjevanje. Nestrukturirani podatki zahtevajo več prostora za shranjevanje.

Prilagodljivost

Strukturirani podatki so zelo razširljivi. Nestrukturirani podatki so manj razširljivi.

zaključek

Polstrukturirani podatki imajo številne koristi za podjetje, če jih poskušamo razumeti. Morda nima strukture in organizacije, vendar zagotavlja dragocene povratne informacije in vpogled strank. Podjetja lahko uporabljajo polstrukturirane podatke za sledenje ocenam, angažiranosti in spletnemu vedenju svojih strank.

var contentsTitle = “Kazalo”; // Tukaj nastavite naslov, da se izognete kasnejšemu ustvarjanju naslova var ToC = “

“+contentsTitle+”

“; ToC += “

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

Nanoneti spletni OCR in OCR API imajo veliko zanimivih primeri uporabe tkapa bi lahko optimizirala vašo poslovno uspešnost, prihranila stroške in spodbudila rast. Ugotovite kako se lahko primeri uporabe Nanonetov nanašajo na vaš izdelek.

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje