Allt du behöver veta om semistrukturerade data med semistrukturerade dataexempel

---

Letar du efter en dataautomatiseringslösning? Kolla inte vidare!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

---

Data lagrades vanligtvis i kalkylblad eller databaser på ett snyggt och organiserat sätt. Data har blivit mångsidig efter tillkomsten av molnet, mobilappar, webbsidor och IoT-enheter. Sådan data, när den bryts effektivt, kan visa sig vara mycket effektiv för företag.

Big data omfattar en hög volym och ett enormt utbud av data. Det finns tre typer av Big Data, dvs strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data.

Semistrukturerad data avser den typ av data som inte följer en stel eller fast tabellstruktur och som inte lagras i konventionella datamodeller. Semistrukturerad data ligger i mitten av strukturerad och ostrukturerad data.

Strukturerad data är kvantifierbar och kan förstås av både människor och maskiner. Ostrukturerad data, å andra sidan, består av icke-numeriska data som datorer inte kan förstå.

var contentsTitle = "Innehållsförteckning"; // Ställ in din titel här, för att undvika att göra en rubrik till den senare var ToC = “

“+contentTitle+”

"; ToC += “

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

---

Vad är semistrukturerad data?

Halvstrukturerad data, även känd som partiellt strukturerad data, finns inte i en relationsdatabas. Däremot har data en viss struktur på grund av närvaron av metadata, semantiska element och organisatoriska egenskaper som gör att vi kan analysera dem.

Metadata är en liten del av en fil som innehåller all information såsom skapande av data, tid, filstorlek, längd, avsändar-/mottagaredata och mycket mer. Semistrukturerad data kan sökas eller analyseras med dess metadata.

Vad kännetecknar halvstrukturerade data?

Några av de viktigaste egenskaperna hos semistrukturerad data är:

Databas

Data lagras inte i en databasmodell men har ändå en viss struktur. Semistrukturerad data kan inte lagras som rader och kolumner i databasen.

metadata

Data grupperas efter taggar och element (metadata). Semistrukturerad data är svår att hantera eftersom den innehåller otillräcklig metadata. Datan innehåller otillräcklig metadata, vilket försvårar automatisering.

gruppering

Entiteterna kan variera i attribut och egenskaper inom samma grupp. Attributen kan dock skilja sig åt vad gäller storlek och typ.

Liknande dataenheter grupperas tillsammans.

Hierarki

Semistrukturerad data saknar hierarki, vilket gör det svårt för datorprogram att använda.

Vilka är källorna till halvstrukturerade data?

Några av källorna till semistrukturerad data är:

Språk

XML (Extensible Markup Language)

XML används för att sortera data i hierarkisk form. XML är ett märkningsspråk som skapades av World Wide Web Consortium och är tillgängligt som öppen källkod. Det gör data läsbar för både människor och maskiner.

XML tillåter oss att skapa anpassade självbeskrivande taggar eller språk som matchar applikationen. Några av applikationerna för XML är:

XML hjälper till att förenkla skapandet av HTML-dokument för stora webbplatser. XML hjälper till att utbyta information mellan webbplatser och system.

Den bästa aspekten med XML är att alla typer av data kan uttryckas genom den.

HTML-kod (Hypertext Markup Language)

Markup Language eller HTML är ett standardspråk som liknar XML. Däremot visar den data på en webbläsare jämfört med XML, som bara överför data.

HTML används av programmerare för att skapa webbsidor och visar bilder eller text på skärmen med hjälp av HTML-element.

Datan i bilderna är ostrukturerad. Webbläsaren tar först emot HTML-dokumenten från en webbserver och konverterar dem sedan till visningsbara webbsidor. HTML hjälper till att definiera och organisera data och göra den läsbar för användarna.

SGML (Standard Generalized Markup Language)

SGML är en internationell standard för att definiera märkningsspråk som härrör från Generalized Markup Languages ​​(GML) SGML utvecklades av International Organization for Standards (ISO) 1986. SGML tillåter i princip användare att arbeta med standardiserade format. HTML är en tillämpning av SGML.

CSV (kommaseparerade värden)

Kommaseparerade värden eller CSV är en textfil som innehåller data separerade med kommatecken. CSV används av kalkylprogram som Excel. Varje ny rad i CSV representerar en ny databasrad och varje rad innehåller ett eller flera värden separerade med kommatecken.

CSV hjälper till att överföra data som finns i XLSX-filer till andra program som inte stöder sådana format. Du kan till exempel överföra. XLSX-data till en CSV-fil och ladda sedan upp den till en onlineprogramvara. Du kan också importera kontakter till en CSV-fil och sedan öppna den på en annan e-postplattform. CSV stöds av många plattformar som Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad, etc.

JSON (JavaScript Object Notation)

JSON är ett datautbyte och språkoberoende textformat med öppen källkod. JSON kommer från JavaScript och är lätt att läsa av människor. Maskiner eller datorer kan enkelt analysera och generera det. JSON är syntaktisk identisk med kod, vilket gör den bekant för de som tillhör språkfamiljen, såsom C++, C#, JavaScript, Perl, Python, etc.

E-post

Avro

Avro är ett dataserialiseringsnätverk skapat av Avro Apache för sitt Apache Hadoop-projekt. Avro använder JSON-format för att organisera och serialisera data i ett binärt format. Avro använder två typer av scheman för att strukturera data.

Den ena är gjord för mänsklig redigering, känd som Avro IDL, och den andra är gjord för maskinredigering baserad på JSON. AVRO använder JSON för att definiera datatyper och protokoll och serialiserar data i ett kompakt binärt format.

ORC (Optimized Row Columnar)

Filformatet Optimized Row Columnar (ORC) används för att lagra Hive-data effektivt. Det är mer avancerat än andra Hive-filformat och förbättrar prestandan när Hive läser, lagrar eller överför data.

TCP/IP-paket

Transmission Control Protocol (TCP) är en kommunikationsstandard som tillåter datorprogram och programvara att ta emot och skicka meddelanden över ett nätverk. Den är speciellt utformad för att skicka paket och säkerställa smidig och pålitlig leverans av meddelanden och data.

Zippade filer

Markup-språk

webbsidor

Parkett

Dataintegration från olika källor

Vilka är de många fördelarna och nackdelarna med att använda semistrukturerade data?

Fördelarna och nackdelarna med semistrukturerad data är:

Fördelar

Fast schema

De semistrukturerade data är inte begränsade till den stela databasen.

Flexibilitet

Uppgifterna är mycket flexibla eftersom schemat kan ändras.

Funktionalitet

Semistrukturerad data stöder användare som inte kan använda SQL.

Strukturella aspekter

Semistrukturerad data kan ses som strukturerad data.

användbarhet

Semistrukturerad data kan enkelt hantera källors heterogenitet.

evolution

Halvstrukturerad kan utvecklas över tiden när fler och fler attribut läggs till den.

Nackdelar

Ingen struktur

Halvstrukturerad saknar struktur vilket gör det svårt att lagra data.

Ineffektiv tolkning

Data saknar schema, så det blir svårt att tolka sambanden mellan data.

Ineffektiva frågor

Frågor i semistrukturerad data är mindre effektiva jämfört med strukturerad data.

---

Vill skrapa data från PDF dokument, konvertera PDF till XML or automatisera bordsextraktion? Kolla in Nanonets' PDF-skrapa or PDF-tolkare att konvertera PDF-filer till databasen inlägg!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

---

Vilka är problemen med att lagra halvstrukturerade data?

Problemen med att lagra semistrukturerad data är:

• Eftersom semistrukturerad data har en irrationell struktur blir det svårt att tolka sambanden mellan data.
• Eftersom schema och data är starkt beroende av varandra, ändrar alla ändringar i frågor också schemat.
• Skillnaden mellan schema och data är mycket svår att märka, vilket gör det svårt att utforma strukturen för data.
• Den semistrukturerade datan är svår att lagra; därför är dess lagringskostnad extremt hög.
• Den semistrukturerade datan genereras i stora volymer, vilket kräver kraftfull och effektiv mjukvara.

Vilka är lösningarna för att lagra halvstrukturerad data?

Några av de rimliga lösningarna som svar på svårigheterna är:

• Semistrukturerad data kan lagras i DBMS, som är speciellt skapat för det.
• Semistrukturerad data kan renderas med XML. XML tillåter användare att ändra attribut, taggar och element och hjälpa till att lagra data i hierarkisk form.
• Ett annat sätt att lagra semi-strukturerad data är genom Object Exchange Model (OEM).
• RDBMS hjälper till att lagra semistrukturerad data genom att mappa den till relationsschemat.

Hur extraherar man information från halvstrukturerade data?

Den semistrukturerade datan saknar en ordentlig struktur vilket gör det komplicerat att indexera datan. Därför kan uppgifterna extraheras genom:

• Använder grafbaserade modeller som OEM för att indexera data.
• OEM använder en datamodelleringsteknik som hjälper till att lagra och indexera data i den grafbaserade modellen. Dessutom är det relativt lättare att hitta data i modellen
• XML lagrar data i en hierarkisk form som gör att den kan indexeras.
• Olika gruvverktyg kan också användas för att indexera data.

Skillnaden mellan strukturerad och halvstrukturerad data

Några av de bästa skillnaderna mellan strukturerad och semistrukturerad data är:

1. Teknologi

Strukturerad data baseras på relationsdatabastabeller, medan semistrukturerad data baseras på XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Transaktionshantering

Strukturerad data omfattar mognadstransaktioner och flera samtidiga tekniker. Semistrukturerad data innehåller inte mogen data utan härleds från DBMS.

3. Versionshantering

Versionering över rader och tabeller är möjligt i strukturerad data. Versionering över grafer och tabeller är möjligt i semistrukturerad data.

4. Flexibilitet

Strukturerad data har ett stelbent schema och beror på det. Den semistrukturerade datan har ett mindre beroende schema och är mycket flexibel.

5. skalbarhet

Att skala strukturerad data är mycket komplext. Det är enkelt att skala semistrukturerad data.

6. Robusthet

Strukturerad data är mycket robust, medan semistrukturerad data inte är särskilt robust.

7. Frågor

Strukturerad data möjliggör komplex sammanfogning av frågor. Semistrukturerad data består av frågor från anonyma lägen.

8. Organisation

Strukturerad data kan enkelt organiseras, medan semi-strukturerad saknar struktur vilket gör det svårt att organisera det.

---

Vill du automatisera repetitiva manuella uppgifter? Kontrollera vår Nanonets arbetsflödesbaserade dokumentbehandlingsprogramvara. Extrahera data från fakturor, identitetskort eller vilket dokument som helst på autopilot!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

---

Exempel på halvstrukturerade data

Några av de förstklassiga exemplen på semistrukturerad data är:

Bilder/videor

När du tar en bild med din mobiltelefon lagras bilden av dess tidsstämpel, datum och information i galleriet. Efteråt kan du byta namn på bilden eller kategorisera bilder i en separat grupp.

E-postadress

E-postmeddelanden innehåller strukturerad information om avsändare, mottagare, ämne och datum, som automatiskt klassificeras i Inkorg, Skräppost eller Utkorg. Datan i mejlen är ostrukturerad och kan sökas via nyckelord.

Sociala medierna

Facebook organiserar data i grupper, sidor eller Marketplace men kommentarerna, innehållet och likes är semi-strukturerade. På liknande sätt är tweets på Twitter och bilder/videor på Instagram, Pinterest och YouTube semistrukturerade data.

Maskingenererad semistrukturerad data

Sensoriska data som väderuppdateringar, prognoser, trafikförhållanden, satellitbilder och videofilmer är exempel på semistrukturerad data.

Elektroniskt datautbyte (EDI)

EDI är en elektronisk överföring av affärsdokument som tidigare överförts via papper som fakturor eller inköpsorder. EDI använder flera standardformat som ANSI, EDIFACT, TRADACOMS och ebXML. För att ett företag ska kunna använda EDI måste de använda standardformatet.

EDI möjliggör effektiv överföring och kostnadseffektiva lösningar. Data i EDI är ostrukturerad.

NoSQL-databas

NoSQL (inte bara strukturerat frågespråk) hänvisar till icke-relationella databaser som används för att lagra både strukturerad och ostrukturerad data. NoSQL är idealiskt för ostrukturerad data eftersom den har hög skalbarhet och gör det lättare att söka i ostrukturerad data.

Vilket är det bästa exemplet på halvstrukturerade data?

Det bästa exemplet på semistrukturerade data-e-postmeddelanden. Ett företags-e-postmeddelande adresserat till kunder innehåller specifika detaljer som tid, datum, produktdetaljer, filstorlek, etc., som känns igen av algoritmen. Men specifika detaljer som att ändra produktnamn och specifikationer kanske inte känns igen av algoritmen.

Hur analyserar man semistrukturerad data?

Innan tillkomsten av maskininlärningstekniker var det lite komplicerat att analysera semi-strukturerad data eftersom människor var tvungna att söka och sortera data manuellt. Den AI-styrda maskininlärningstekniken kan effektivt bryta ner och analysera semistrukturerad data inom några sekunder.

Det finns olika tekniker tillgängliga nu som enkelt kan analysera semistrukturerad data. Till exempel är en ämnesanalys en maskininlärningsteknik som effektivt skannar och läser igenom tusentals dokument, e-postmeddelanden, inlägg på sociala medier, etc., och kategoriserar dem efter ämne, datum eller ämne.

En annan teknik, sentimentanalys, låter dig skanna dokumenten och analysera dem för åsiktspolaritet som positiv, negativ eller neutral.

---

Vill du använda robotprocessautomation? Kolla in Nanonets arbetsflödesbaserade dokumentbehandlingsprogram. Ingen kod. Ingen krångel plattform.

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

---

Är Excel halvstrukturerad data?

Excel är en strukturerad dataplattform då data sorteras i fördefinierade celler i rader och kolumner som känns igen av algoritmen. Eftersom strukturerad data beror på datamodellen är excel därför en strukturerad plattform.

Vad är exempel på ostrukturerad data?

Ostrukturerad data är en typ av data som inte följer en strukturell sekvens och inte sorteras i rader och kolumner. Exempel på ostrukturerad data inkluderar video, ljudfiler, bilder eller inlägg på sociala medier.

Är CSV strukturerad eller halvstrukturerad?

CSV är en semistrukturerad textfil som innehåller hierarkiska tabeller och som inte har samma organisationsnivå som strukturerad data.

Vem använder semistrukturerad data?

Många företag använder semistrukturerad data för olika ändamål. Till exempel kan ett restaurangföretag be sina kunder om onlinerecensioner. Innehållet i recensionerna är ostrukturerad data, medan antalet kunder som lägger upp recensionerna är strukturerad data. Genom att kombinera numerisk data och innehåll ger företagen semistrukturerad data, som de kan använda för att få fördjupad kunskap.

Var lagrar man halvstrukturerad data?

Semistrukturerad data kan lagras via:

Databashanteringssystem

DBMS hjälper dig att analysera, lagra, överföra och ändra data. Det finns en speciell DBMS-mjukvara utformad för att hantera semistrukturerad data.

Relationsdatabashanteringssystem

RDBMS är en typ av DBMS som lagrar data i tabellform.

---

Om du arbetar med fakturor och kvitton eller oroar dig för ID-verifiering, kolla in Nanonets online OCR or PDF-textextraktion för att extrahera text från PDF-dokument gratis. Klicka nedan för att lära dig mer om Nanonets Enterprise Automation Solution.

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

---

Är PDF en typ av halvstrukturerad data?

PDF är en typ av semistrukturerad data eftersom det är en bild. Innehållet i den kan vara ostrukturerat, men eftersom pdf är en bild innehåller den strukturerad information som datum, tidsstämpel eller användarnamn som gör pdf-filer halvstrukturerade.

Är sociala medieplattformar strukturerade eller ostrukturerade?

Sociala medieplattformar består av inlägg och bilder/videor som laddas upp av användare vilket gör det svårt för datorer att dechiffrera dem. Sociala medieplattformar tilldelar metadata till varje användares respektive inlägg, som innehåller information om det inlägget vilket gör det läsbart för datorer.

Vad är strukturerad data?

Strukturerad data är en typ av Big Data som har ett fördefinierat format och följer en organisationsstruktur. Strukturerad data är kvantitativ data som passar raderna och kolumnerna i relationsdatabasen och kalkylbladen. Till exempel kreditkortsnummer, datum, adresser, geolokalisering etc.

Strukturerad data är lätt att läsa av maskiner och snabbt förstås av personer som arbetar med relationsdatabashanteringssystemet. Språket som används för att hantera strukturerad data är känt som

Structured Query Language eller SQL. SQL utvecklades av IBM på 1970-talet, vilket är användbart för att hantera relationer mellan data i databaser.

Fördelar med strukturerad data

Några av de främsta fördelarna med strukturerad data är:

Lättläsbarhet

Den bästa fördelen med strukturerad data är att den lätt känns igen av maskiner och algoritmer. Den organiserade karaktären hos strukturerad data gör det lättare att analysera och hantera frågor.

Effektiv användning

Strukturerad data kan lätt förstås och användas av företag. De behöver inte ha en djupgående förståelse och kunskap om de olika relationerna mellan data.

Fler verktyg

Eftersom strukturerad data har funnits i flera år finns det praktiskt taget många olika plattformar och verktyg som kan analysera och komma åt strukturerad data.

Nackdelar med strukturerad data

Några av nackdelarna med strukturerad data är:

Mindre flexibilitet

Eftersom den strukturerade datan har ett fördefinierat och organiserat format blir det svårt att använda datan vid olika tillfällen vilket begränsar dess flexibilitet.

Begränsad lagring

Strukturerad data lagras i datalager. Alla ändringar i data uppdaterar all strukturerad data. Detta tar tid, kostnader och resurser för att rätta till.

---

Vill du automatisera repetitiva manuella uppgifter? Spara tid, ansträngning och pengar samtidigt som du ökar effektiviteten!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: #546fff; färg vit; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; bakgrund:vit; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kant: fast #546fff !viktigt; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radie: 0px; font-weight: fet; teckenstorlek: 16px; linjehöjd: 24px; stoppning: 12px 24px; bakgrund: vit; färg: #333; höjd: 56px; text-align: vänster; display: inline-flex; flex-riktning: rad; -moz-box-align: center; align-items: center; bokstavsmellanrum: 0px; box-storlek: border-box; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .cta-second-black:hover{ color:white; bakgrund:#333; övergång: alla 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !viktigt; kantlinje: fast #333 !viktigt; } .column1{ min-width: 240px; max-width: passform-innehåll; stoppning-höger: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: passform-innehåll; } .cta-main{ display: flex; }

---

Vad är ostrukturerad data?

Ostrukturerad data är en typ av kvalitativ Big Data som inte följer ett strukturellt mönster eller har någon organisation. Att hantera och analysera ostrukturerad data är lite svårt med de traditionella maskininlärningsmetoderna.

Till exempel är ljudfiler, aktivitet, inlägg på sociala medier och satellitbilder etc. typer av ostrukturerad data. Ostrukturerad data hanteras av det icke-relationella sökfrågespråket NoSQL Database.

Fördelar med ostrukturerad data

Några av fördelarna med ostrukturerad data är:

Snabb ackumulering

Ostrukturerad data kan enkelt samlas in och hanteras jämfört med strukturerad eller semistrukturerad data.

Data Lake-lagring

Ostrukturerad data kan lagras i molndatasjöar vilket möjliggör enorma lagringsalternativ. Molndatasjöar är kostnadseffektiva eftersom de tillhandahåller en metod för att betala per användning.

Nackdelar med ostrukturerad data

Några av nackdelarna med ostrukturerad data är:

Kräver expertis

Den största nackdelen med ostrukturerad data är att en genomsnittlig affärsanvändare inte kan förstå eller analysera ostrukturerad data. Detta beror på att ostrukturerad data inte följer ett fastställt mönster. En expert dataforskare kan hantera ostrukturerad data.

Specialiserade verktyg

Utöver expertis kräver ostrukturerad data specialiserade verktyg utformade specifikt för ostrukturerad data. Dessa verktyg är begränsade i variation, så användarna har begränsade alternativ att överväga.

Skillnaden mellan strukturerad och ostrukturerad data

Användning

Strukturerad data kan hanteras av företagare. Ostrukturerad data hanteras av en datavetare.

Schema

Strukturerad data har schema på skrivning. Ostrukturerad data har ett schema som läses.

lagring

Strukturerad eller kvantifierad data lagras vanligtvis i datalager. Ostrukturerad data lagras på molndatasjöar.

bildad

Strukturerad data har ett fördefinierat format. Ostrukturerad data har ett inbyggt format.

Datatyper

Strukturerad data har utvalda datatyper. Ostrukturerad data har många konglomererade typer.

Kvantifiering

Strukturerad data är kvantitativ data som omfattar siffror och värden. Ostrukturerad data är kvalitativ data, som inkluderar sensorer, ljud och video.

Språk

Strukturerad data används i maskininlärning. Ostrukturerad data används i datautvinning och naturlig språkbehandling.

Källor

Strukturerad data hämtas från webbservrar, loggar, onlineformulär etc. Ostrukturerad data hämtas från e-post, meddelanden eller word-dokument.

Lagringsutrymme

Strukturerad data kräver mindre lagringsutrymme. Ostrukturerad data kräver mer lagringsutrymme.

skalbarhet

Strukturerad data är mycket skalbar. Ostrukturerad data är mindre skalbar.

Slutsats

Semistrukturerad data har en mängd fördelar för verksamheten om man försöker förstå den. Det kan sakna struktur och organisation men ger värdefull feedback och insikter från kunderna. Företag kan använda semistrukturerad data för att spåra sina kunders recensioner, engagemang och onlinebeteende.

---

var contentsTitle = "Innehållsförteckning"; // Ställ in din titel här, för att undvika att göra en rubrik till den senare var ToC = “

“+contentTitle+”

"; ToC += “

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

Nanonetter online OCR & OCR API har många intressanta använd fall that skulle kunna optimera ditt företags resultat, spara kostnader och öka tillväxten. Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan gälla din produkt.

Kom igång

---

• Myntsmart. Europas bästa bitcoin- och kryptobörs.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. FRI TILLGÅNG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis provperiod.
• Källa: https://nanonets.com/blog/everything-you-need-to-know-about-semi-structured-data-with-semi-structured-data-examples/