Усе, що вам потрібно знати про напівструктуровані дані з прикладами напівструктурованих даних PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Все, що вам потрібно знати про напівструктуровані дані з прикладами напівструктурованих даних

Мітка часу: 15 червня 2022 8:25

Все, що вам потрібно знати про напівструктуровані дані з прикладами напівструктурованих даних

Шукаєте рішення для автоматизації даних? Далі не шукай!

Спробуйте Nanonets безкоштовно

.cta-first-blue{ перехід: усі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: #546fff; колір: білий; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон: білий; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } Перехід .cta-second-black{: всі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: білий; колір: #333; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; відступ праворуч: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Дані зазвичай зберігалися в електронних таблицях або базах даних акуратним і організованим способом. Дані стали різноманітними після появи хмари, мобільних додатків, веб-сторінок та пристроїв Інтернету речей. Такі дані, якщо їх ефективно видобути, можуть виявитися високоефективними для бізнесу.

Великі дані включають великий обсяг і величезну різноманітність даних. Існує три типи великих даних, тобто структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані.

Напівструктуровані дані відносяться до типу даних, які не підтримують жорстку або фіксовану табличну структуру і не зберігаються в звичайних моделях даних. Напівструктуровані дані знаходяться в середині структурованих і неструктурованих даних.

Структуровані дані піддаються кількісному виміру, і їх можуть зрозуміти як люди, так і машини. З іншого боку, неструктуровані дані містять нечислові дані, які комп’ютери не можуть зрозуміти.

var contentsTitle = «Зміст»; // Встановіть тут свою назву, щоб уникнути створення заголовка для нього пізніше var ToC = “

“+contentsTitle+”

“; ToC += “

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

Що таке напівструктуровані дані?

Напівструктуровані дані, також відомі як частково структуровані дані, не містяться в реляційній базі даних. Однак дані мають певну структуру завдяки наявності метаданих, семантичних елементів та організаційних властивостей, які дозволяють нам їх аналізувати.

Метадані – це невелика частина файлу, яка містить всю інформацію, таку як створення даних, час, розмір файлу, довжина, дані відправника/одержувача та багато іншого. Напівструктуровані дані можна шукати або аналізувати за допомогою метаданих.

Які характеристики напівструктурованих даних?

Деякі з основних характеристик напівструктурованих даних:

Database

Дані не зберігаються в моделі бази даних, але все ще мають певну структуру. Напівструктуровані дані не можуть зберігатися в базі даних у вигляді рядків і стовпців.

метадані

Дані групуються за тегами та елементами (Метадані). Напівструктурованими даними важко керувати, оскільки вони містять недостатню кількість метаданих. Дані містять недостатньо метаданих, що ускладнює автоматизацію.

Групування

Сутності можуть відрізнятися за атрибутами та властивостями в межах однієї групи. Однак атрибути можуть відрізнятися за розміром і типом.

Подібні об’єкти даних групуються разом.

Ієрархія

Напівструктуровані дані не мають ієрархії, що ускладнює використання комп’ютерних програм.

Які джерела напівструктурованих даних?

Деякі з джерел напівструктурованих даних:

мови

XML (розширювана мова розмітки)

XML використовується для сортування даних в ієрархічній формі. XML — це мова розмітки, створена консорціумом World Wide Web і доступна як програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом. Це робить дані доступними як для людей, так і для машин.

XML дозволяє нам створювати власні самоописні теги або мову, які відповідають додатку. Деякі з застосувань XML:

XML допомагає спростити створення документів HTML для великих веб-сайтів. XML допомагає обмінюватися інформацією між веб-сайтами та системами.

Найкращим аспектом XML є те, що будь-який тип даних може бути виражений через нього.

HTML-код (мова гіпертекстової розмітки)

Мова розмітки або HTML — це стандартна мова розмітки, подібна до XML. Однак він відображає дані у веб-браузері порівняно з XML, який лише передає дані.

HTML використовується програмістами для створення веб-сторінок і відображення зображень або тексту на екрані за допомогою елементів HTML.

Дані на зображеннях неструктуровані. Веб-браузер спочатку отримує HTML-документи з веб-сервера, а потім перетворює їх у веб-сторінки для відображення. HTML допомагає визначити та впорядкувати дані та зробити їх доступними для читання користувачами.

SGML (стандартна узагальнена мова розмітки)

SGML – це міжнародний стандарт для визначення мов розмітки, які є похідними від загальних мов розмітки (GML). SGML був розроблений Міжнародною організацією зі стандартів (ISO) у 1986 році. SGML в основному дозволяє користувачам працювати зі стандартизованими форматами. HTML - це додаток SGML.

CSV (значення, розділені комами)

Значення, розділені комами або CSV – це текстовий файл, який містить дані, розділені комами. CSV використовується програмами для роботи з електронними таблицями, такими як Excel. Кожен новий рядок у CSV представляє новий рядок бази даних, і кожен рядок містить одне або кілька значень, розділених комами.

CSV допомагає передавати дані, присутні у файлах XLSX, до інших програм, які не підтримують такі формати. Наприклад, ви можете передати. Дані XLSX у файл CSV, а потім завантажте їх у онлайн-програму. Ви також можете імпортувати контакти у файл CSV, а потім відкрити його на іншій платформі електронної пошти. CSV підтримується багатьма платформами, такими як Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Блокнот тощо.

JSON (нотація об'єктів JavaScript)

JSON — це обмін даними та незалежний від мови текстовий формат із відкритим вихідним кодом. JSON є похідним від JavaScript і легко читається людьми. Машини або комп’ютери можуть легко аналізувати та генерувати його. JSON синтаксично ідентичний коду, що робить його знайомим для тих, хто належить до сімейства мов, таких як C++, C#, JavaScript, Perl, Python тощо.

Листи

Avro

Avro — це мережа серіалізації даних, створена Avro Apache для свого проекту Apache Hadoop. Avro використовує формат JSON для організації та серіалізації даних у двійковому форматі. Avro використовує два типи схем для структурування даних.

Один створений для редагування людьми, відомий як Avro IDL, а інший створений для машинного редагування на основі JSON. AVRO використовує JSON для визначення типів даних і протоколів і серіалізує дані в компактному двійковому форматі.

ORC (оптимізований стовпець рядків)

Формат файлу Optimized Row Columnar (ORC) використовується для ефективного зберігання даних Hive. Він є більш досконалим, ніж інші формати файлів Hive, і покращує продуктивність, коли Hive читає, зберігає або передає дані.

Пакети TCP/IP

Протокол керування передачею (TCP) — це стандарт зв’язку, який дозволяє комп’ютерним програмам і програмному забезпеченню отримувати та надсилати повідомлення через мережу. Він спеціально розроблений для надсилання пакетів і забезпечення плавної та надійної доставки повідомлень і даних.

Заархівовані файли

Мови розмітки

Веб-сторінка

паркет

Інтеграція даних з різних джерел

Які численні переваги та недоліки використання напівструктурованих даних?

Переваги та недоліки напівструктурованих даних:

Переваги

Виправлена ​​схема

Напівструктуровані дані не обмежуються жорсткою базою даних.

Гнучкість

Дані дуже гнучкі, оскільки схему можна змінити.

Функціональність

Напівструктуровані дані підтримують користувачів, які не можуть використовувати SQL.

Структурні аспекти

Напівструктуровані дані можна розглядати як структуровані дані.

Юзабіліті

Напівструктуровані дані можуть легко впоратися з неоднорідністю джерел.

Evolution

Напівструктурований може розвиватися з часом, оскільки до нього додається все більше і більше атрибутів.

Недоліки

Немає структури

Напівструктуровані не мають структури, що ускладнює зберігання даних.

Неефективне тлумачення

Дані не мають схеми, тому стає важко інтерпретувати зв’язки між даними.

Неефективні запити

Запити в напівструктурованих даних менш ефективні в порівнянні зі структурованими даними.

Хочете, щоб видалити дані з PDF документи, конвертувати PDF в XML or автоматизувати вилучення таблиці? Перегляньте Nanonets Скребок для PDF or Парсер PDF конвертувати PDF-файли в базу даних записи!

Спробуйте Nanonets безкоштовно

.cta-first-blue{ перехід: усі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: #546fff; колір: білий; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон: білий; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } Перехід .cta-second-black{: всі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: білий; колір: #333; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; відступ праворуч: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Які проблеми виникають при зберіганні напівструктурованих даних?

Проблеми, з якими стикаються при зберіганні напівструктурованих даних:

  • Оскільки напівструктуровані дані мають ірраціональну структуру, стає важко інтерпретувати зв’язки між даними.
  • Оскільки схема і дані сильно залежать один від одного, будь-які зміни в запитах також змінюють схему.
  • Різницю між схемою та даними дуже важко помітити, що ускладнює розробку структури даних.
  • Напівструктуровані дані важко зберігати; тому вартість його зберігання надзвичайно висока.
  • Напівструктуровані дані генеруються у великих обсягах, що вимагає потужного та ефективного програмного забезпечення.

Які існують рішення для зберігання напівструктурованих даних?

Деякі з правдоподібних рішень у відповідь на труднощі:

  • Напівструктуровані дані можуть зберігатися в спеціально створеній для них СУБД.
  • Напівструктуровані дані можуть бути відтворені за допомогою XML. XML дозволяє користувачам змінювати атрибути, теги та елементи та допомагає зберігати дані в ієрархічній формі.
  • Інший спосіб зберігання напівструктурованих даних - це модель обміну об'єктами (OEM).
  • СУБД допомагає зберігати напівструктуровані дані, зіставляючи їх з реляційною схемою.

Як отримати інформацію з напівструктурованих даних?

Напівструктуровані дані не мають належної структури, що ускладнює індексацію даних. Отже, дані можна отримати за допомогою:

  • Використання моделей на основі графіків, таких як OEM, для індексації даних.
  • OEM використовує техніку моделювання даних, яка допомагає зберігати та індексувати дані в моделі на основі графіка. Крім того, відносно легше знайти дані в моделі
  • XML зберігає дані в ієрархічній формі, що дозволяє їх індексувати.
  • Для індексації даних також можна використовувати різні інструменти для видобутку.

Різниця між структурованими та напівструктурованими даними

Деякі з першокласних відмінностей між структурованими та напівструктурованими даними:

1. Технологія

Структуровані дані базуються на таблицях реляційної бази даних, тоді як напівструктуровані дані базуються на XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Управління транзакціями

Структуровані дані включають дозрілі транзакції та кілька методів паралельності. Напівструктуровані дані не містять зрілих даних, а походять із СУБД.

3. Управління версіями

У структурованих даних можлива версія для рядків і таблиць. Версій для графіків і таблиць можливий у напівструктурованих даних.

4. Гнучкість

Структуровані дані мають жорстку схему і залежать від неї. Напівструктуровані дані мають менш залежну схему і дуже гнучкі.

5. Масштабованість

Масштабування структурованих даних дуже складне. Масштабувати напівструктуровані дані легко.

6. Міцність

Структуровані дані дуже надійні, тоді як напівструктуровані дані не дуже надійні.

7. Запити

Структуровані дані дозволяють комплексне об’єднання запитів. Напівструктуровані дані містять запити з анонімних режимів.

8. Організація

Структуровані дані можна легко організувати, тоді як напівструктуровані не мають структури, що ускладнює їх організацію.

Хочете автоматизувати повторювані ручні завдання? Перевірте наше програмне забезпечення для обробки документів на основі робочого процесу Nanonets. Витягуйте дані з рахунків-фактур, посвідчень особи або будь-якого документа на автопілоті!

Спробуйте Nanonets безкоштовно

.cta-first-blue{ перехід: усі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: #546fff; колір: білий; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон: білий; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } Перехід .cta-second-black{: всі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: білий; колір: #333; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; відступ праворуч: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Приклади напівструктурованих даних

Деякі з першокласних прикладів напівструктурованих даних:

Зображення / Відео

Коли ви фотографуєте за допомогою мобільного телефону, зображення зберігається за міткою часу, датою та інформацією в галереї. Після цього ви можете перейменувати зображення або класифікувати зображення в окрему групу.

Електронна адреса

Електронні листи містять структуровану інформацію щодо відправника, одержувача, тему та дату, які автоматично класифікуються на папки "Вхідні", "Спам" або "Вихідні". Дані в електронних листах неструктуровані і їх можна шукати за ключовими словами.

Соціальні медіа-платформ

Facebook організовує дані в групи, сторінки або Marketplace, але коментарі, вміст і оцінки «подобається» є напівструктурованими. Аналогічно, твіти в Twitter і зображення/відео в Instagram, Pinterest і YouTube є напівструктурованими даними.

Машинно згенеровані напівструктуровані дані

Прикладами напівструктурованих даних є сенсорні дані, як-от оновлення погоди, прогнози, умови дорожнього руху, супутникові зображення та відеоматеріали.

Електронний обмін даними (EDI)

EDI — це електронна передача ділових документів, які раніше передавались за допомогою таких документів, як рахунки-фактури або замовлення на покупку. EDI використовує кілька стандартних форматів, таких як ANSI, EDIFACT, TRADACOMS і ebXML. Щоб компанія могла використовувати EDI, вони повинні використовувати стандартний формат.

EDI забезпечує ефективну передачу та економічні рішення. Дані в EDI є неструктурованими.

База даних NoSQL

NoSQL (не тільки мова структурованих запитів) відноситься до нереляційних баз даних, які використовуються для зберігання як структурованих, так і неструктурованих даних. NoSQL ідеально підходить для неструктурованих даних, оскільки має високу масштабованість і полегшує пошук неструктурованих даних.

Який найкращий приклад напівструктурованих даних?

Найкращий приклад електронних листів із напівструктурованими даними. Ділова електронна пошта, адресована клієнтам, містить конкретні дані, такі як час, дата, деталі продукту, розмір файлу тощо, які розпізнаються алгоритмом. Проте алгоритм може не розпізнати певні деталі, наприклад зміну назв продуктів і специфікацій.

Як аналізувати напівструктуровані дані?

До появи техніки машинного навчання аналіз напівструктурованих даних був дещо складним, оскільки людям доводилося шукати та сортувати дані вручну. Технологія машинного навчання під керуванням штучного інтелекту може ефективно розбивати й аналізувати напівструктуровані дані за лічені секунди.

Зараз доступні різні методики, які дозволяють легко аналізувати напівструктуровані дані. Наприклад, тематичний аналіз — це техніка машинного навчання, яка ефективно сканує й читає тисячі документів, електронних листів, дописів у соціальних мережах тощо та класифікує їх за темою, датою чи темою.

Інший метод, аналіз настроїв, дозволяє сканувати документи та аналізувати їх на полярність думок, наприклад позитивну, негативну чи нейтральну.

Хочете використовувати роботизовану автоматизацію процесів? Ознайомтеся з програмним забезпеченням для обробки документів на основі робочого процесу Nanonets. Без коду. Платформа без проблем.

Спробуйте Nanonets безкоштовно

.cta-first-blue{ перехід: усі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: #546fff; колір: білий; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон: білий; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } Перехід .cta-second-black{: всі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: білий; колір: #333; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; відступ праворуч: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Чи є Excel напівструктурованими даними?

Excel є платформою структурованих даних, оскільки дані сортуються у попередньо визначених клітинках у рядках і стовпцях, які розпізнаються алгоритмом. Оскільки структуровані дані залежать від моделі даних, то excel є структурованою платформою.

Що таке приклад неструктурованих даних?

Неструктуровані дані – це тип даних, який не відповідає структурній послідовності та не сортується на рядки та стовпці. Прикладами неструктурованих даних є відео, аудіофайли, зображення або публікації в соціальних мережах.

CSV структурований чи напівструктурований?

CSV — це напівструктурований текстовий файл, який містить ієрархічні таблиці і не має такого рівня організації, як структуровані дані.

Хто використовує напівструктуровані дані?

Багато підприємств використовують напівструктуровані дані для різних цілей. Наприклад, ресторанний бізнес може запитати у своїх клієнтів відгуки в Інтернеті. Вміст відгуків – це неструктуровані дані, тоді як кількість клієнтів, які публікують відгуки, – це структуровані дані. Поєднання числових даних і вмісту дає компаніям напівструктуровані дані, які вони можуть використовувати для отримання глибоких знань.

Де зберігати напівструктуровані дані?

Напівструктуровані дані можна зберігати за допомогою:

Система управління базами даних

СУБД допомагає аналізувати, зберігати, передавати та змінювати дані. Для управління напівструктурованими даними розроблено спеціальне програмне забезпечення СУБД.

Система управління реляційними базами даних

СУБД — це тип СУБД, що зберігає дані в табличній формі.

Якщо ви працюєте з рахунками-фактурами та квитанціями або турбуєтеся про перевірку посвідчення особи, перегляньте Nanonets онлайн OCR or Екстрактор тексту PDF для вилучення тексту з документів PDF безкоштовно. Натисніть нижче, щоб дізнатися більше про Рішення для автоматизації підприємства Nanonets.

Спробуйте Nanonets безкоштовно

.cta-first-blue{ перехід: усі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: #546fff; колір: білий; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон: білий; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } Перехід .cta-second-black{: всі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: білий; колір: #333; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; відступ праворуч: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Чи є PDF типом напівструктурованих даних?

PDF є типом напівструктурованих даних, оскільки це зображення. Вміст у ньому може бути неструктурованим, але оскільки pdf є зображенням, воно містить структуровану інформацію, таку як дата, мітка часу або імена користувачів, що робить файли pdf напівструктурованими.

Платформи соціальних медіа структуровані чи неструктуровані?

Платформи соціальних медіа містять дописи та зображення/відео, які завантажують користувачі, що ускладнює комп’ютерам їх розшифровку. Платформи соціальних медіа призначають метадані відповідній публікації кожного користувача, яка містить інформацію про цю публікацію, що робить її доступною для читання комп’ютерами.

Що таке структуровані дані?

Структуровані дані – це тип великих даних, який має попередньо визначений формат і відповідає організаційній структурі. Структуровані дані – це кількісні дані, які відповідають рядкам і стовпцям реляційної бази даних і електронних таблиць. Наприклад, номери кредитних карток, дати, адреси, геолокацію тощо.

Структуровані дані легко зчитуються машинами і швидко розуміються людьми, які працюють із системою керування реляційною базою даних. Мова, яка використовується для керування структурованими даними, відома як

Мова структурованих запитів або SQL. SQL був розроблений IBM у 1970-х роках, що допомагає обробляти відносини між даними в базах даних.

Переваги структурованих даних

Деякі з першокласних переваг структурованих даних:

Легка читабельність

Найкраща перевага структурованих даних полягає в тому, що вони легко розпізнаються машинами та алгоритмами. Організований характер структурованих даних полегшує аналіз і керування запитами.

Ефективне використання

Структуровані дані можуть бути легко зрозумілі та використані підприємствами. Їм не потрібно мати глибоке розуміння та знання щодо різних зв’язків даних.

Додаткові інструменти

Оскільки структуровані дані існують протягом багатьох років, існує практично багато різних платформ та інструментів, які можуть аналізувати та отримувати доступ до структурованих даних.

Недоліки структурованих даних

Деякі з недоліків структурованих даних:

Менша гнучкість

Оскільки структуровані дані мають заздалегідь визначений і організований формат, стає важко використовувати дані в різних випадках, що обмежує їх гнучкість.

Обмежене зберігання

Структуровані дані зберігаються в сховищах даних. Будь-яка зміна даних призведе до оновлення всіх структурованих даних. Це вимагає часу, витрат і ресурсів, щоб загладити вини.

Хочете автоматизувати повторювані ручні завдання? Заощаджуйте час, зусилля та гроші, підвищуючи ефективність!

Спробуйте Nanonets безкоштовно

.cta-first-blue{ перехід: усі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: #546fff; колір: білий; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон: білий; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #546fff !важливо; } Перехід .cta-second-black{: всі 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-radius: 0px; вага шрифту: жирний; розмір шрифту: 16 пікселів; висота рядка: 24 пікселів; відступ: 12px 24px; фон: білий; колір: #333; висота: 56 пікселів; вирівнювання тексту: ліворуч; дисплей: inline-flex; flex-direction: рядок; -moz-box-align: по центру; align-items: по центру; інтервал між літерами: 0px; коробка-розмір: бордюр-коробка; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; перехід: усі 0.1 с кубічний без'є (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; border-width:2px !important; межа: суцільна #333 !важливо; } .column1{ min-width: 240px; max-width: fit-content; відступ праворуч: 4%; } .column2{ min-width: 200px; max-width: fit-content; } .cta-main{ display: flex; }

Що таке неструктуровані дані?

Неструктуровані дані – це тип якісних великих даних, які не відповідають структурному шаблону або мають будь-яку організованість. Управління та аналіз неструктурованих даних є дещо складними з традиційними методами машинного навчання.

Наприклад, аудіофайли, діяльність, публікації в соціальних мережах, супутникові зображення тощо — це типи неструктурованих даних. Неструктурованими даними керує нереляційна мова пошукових запитів NoSQL Database.

Переваги неструктурованих даних

Деякі з переваг неструктурованих даних:

Швидке накопичення

Неструктуровані дані можна легко збирати та керувати ними порівняно зі структурованими або напівструктурованими даними.

Зберігання озера даних

Неструктуровані дані можна зберігати в хмарних озерах даних, що надає великі можливості зберігання. Хмарні озера даних є економічно ефективними, оскільки вони забезпечують спосіб оплати за використання.

Недоліки неструктурованих даних

Деякі з недоліків неструктурованих даних:

Потребує досвіду

Найважливішим недоліком неструктурованих даних є те, що пересічний бізнес-користувач не може зрозуміти або проаналізувати неструктуровані дані. Це пов’язано з тим, що неструктуровані дані не відповідають встановленим шаблонам. Експерт з даних може керувати неструктурованими даними.

Спеціалізовані інструменти

На додаток до досвіду, для неструктурованих даних потрібні спеціальні інструменти, розроблені спеціально для неструктурованих даних. Ці інструменти обмежені в асортименті, тому користувачі мають обмежені можливості для розгляду.

Різниця між структурованими та неструктурованими даними

Використання

Власники бізнесу можуть керувати структурованими даними. Неструктурованими даними керує спеціаліст із даних.

схема

Структуровані дані мають схему під час запису. Неструктуровані дані мають схему під час читання.

зберігання

Структуровані або кількісно виражені дані зазвичай зберігаються в сховищах даних. Неструктуровані дані зберігаються в хмарних озерах даних.

сформований

Структуровані дані мають попередньо визначений формат. Неструктуровані дані мають рідний формат.

Типи даних

Структуровані дані мають вибрані типи даних. Неструктуровані дані мають багато конгломерованих типів.

Кількісне визначення

Структуровані дані – це кількісні дані, які містять числа та значення. Неструктуровані дані – це якісні дані, які включають датчики, аудіо та відео.

Language

Структуровані дані використовуються в машинному навчанні. Неструктуровані дані використовуються в аналізі даних та обробці природної мови.

Джерела

Структуровані дані отримують з веб-серверів, журналів, онлайн-форм тощо. Неструктуровані дані отримують з електронних листів, повідомлень або текстових документів.

Місце для зберігання

Структуровані дані потребують менше місця для зберігання. Неструктуровані дані потребують більше місця для зберігання.

масштабованість

Структуровані дані мають високу масштабованість. Неструктуровані дані менш масштабовані.

Висновок

Напівструктуровані дані мають безліч переваг для бізнесу, якщо спробувати їх зрозуміти. Можливо, йому не вистачає структури та організації, але він надає цінні відгуки та ідеї клієнтів. Компанії можуть використовувати напівструктуровані дані для відстеження відгуків своїх клієнтів, взаємодії та поведінки в Інтернеті.

var contentsTitle = «Зміст»; // Встановіть тут свою назву, щоб уникнути створення заголовка для нього пізніше var ToC = “

“+contentsTitle+”

“; ToC += “

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

Нанонети онлайн OCR та OCR API є багато цікавого випадки використання tкапелюх може оптимізувати ефективність вашого бізнесу, заощадити витрати та стимулювати зростання. Дізнайся як варіанти використання Nanonets можуть застосовуватися до вашого продукту.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання