نیم ساختہ ڈیٹا کی مثالوں کے ساتھ سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کے بارے میں آپ کو جاننے کے لیے ہر چیز کی ضرورت ہے۔

---

ڈیٹا آٹومیشن حل تلاش کر رہے ہیں؟ مزید مت دیکھیں!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: #546fff; رنگ: سفید؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-first-blue:hover{color:#546fff; پس منظر: سفید؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-second-black{ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: سفید؛ رنگ: #333؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } .cta-second-black:hover{color:white; پس منظر:#333؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } کالم 1{ کم سے کم چوڑائی: 240px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ پیڈنگ-دائیں: 4٪؛ } کالم 2{ کم سے کم چوڑائی: 200px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ } .cta-main{ ڈسپلے: فلیکس؛ }

---

ڈیٹا عام طور پر اسپریڈ شیٹس یا ڈیٹا بیس میں صاف اور منظم طریقے سے محفوظ کیا جاتا تھا۔ کلاؤڈ، موبائل ایپس، ویب پیجز، اور IoT آلات کی آمد کے بعد ڈیٹا متنوع ہو گیا ہے۔ اس طرح کے ڈیٹا، جب مؤثر طریقے سے کان کنی کی جاتی ہے، کاروبار کے لیے انتہائی موثر ثابت ہو سکتی ہے۔

بڑا ڈیٹا ایک اعلی حجم اور ڈیٹا کی بہت بڑی قسم پر مشتمل ہے۔ بگ ڈیٹا کی تین قسمیں ہیں یعنی سٹرکچرڈ، نیم سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا۔

نیم ساختہ ڈیٹا سے مراد اس قسم کا ڈیٹا ہے جو کسی سخت یا فکسڈ ٹیبلر ڈھانچے کی پیروی نہیں کرتا ہے اور روایتی ڈیٹا ماڈلز میں محفوظ نہیں ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا کے بیچ میں ہوتا ہے۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا قابل مقدار ہے اور اسے انسان اور مشین دونوں سمجھ سکتے ہیں۔ دوسری طرف غیر ساختہ ڈیٹا، غیر عددی ڈیٹا پر مشتمل ہوتا ہے جسے کمپیوٹر سمجھ نہیں سکتے۔

var contentsTitle = "مشمولات کا جدول"؛ // اپنا عنوان یہاں سیٹ کریں، تاکہ بعد میں اس کی سرخی نہ لگائی جاسکے var ToC = “

"+مواد کا عنوان+"

"; ToC += “

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

---

نیم ساختہ ڈیٹا کیا ہے؟

نیم ساختہ ڈیٹا، جسے جزوی ساختہ ڈیٹا بھی کہا جاتا ہے، متعلقہ ڈیٹا بیس میں نہیں ملتا۔ تاہم، میٹا ڈیٹا، معنوی عناصر، اور تنظیمی خصوصیات کی موجودگی کی وجہ سے ڈیٹا کا کچھ ڈھانچہ ہے جو ہمیں اس کا تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

میٹا ڈیٹا فائل کا ایک چھوٹا سا حصہ ہوتا ہے جس میں تمام معلومات ہوتی ہیں جیسے ڈیٹا تخلیق، وقت، فائل کا سائز، لمبائی، بھیجنے والے/وصول کنندہ کا ڈیٹا، اور بہت کچھ۔ نیم ساختہ ڈیٹا کو اس کے میٹا ڈیٹا کے ساتھ تلاش یا تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کی خصوصیات کیا ہیں؟

نیم ساختہ ڈیٹا کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:

ڈیٹا بیس

ڈیٹا کو ڈیٹا بیس ماڈل میں ذخیرہ نہیں کیا جاتا ہے لیکن پھر بھی کچھ ڈھانچہ ہے۔ ڈیٹا بیس میں سیمی اسٹرکچرڈ ڈیٹا کو قطاروں اور کالموں کے طور پر محفوظ نہیں کیا جا سکتا۔

میٹا ڈیٹا

ڈیٹا کو ٹیگز اور عناصر (میٹا ڈیٹا) کے لحاظ سے گروپ کیا گیا ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا کا انتظام کرنا مشکل ہے کیونکہ یہ ناکافی میٹا ڈیٹا پر مشتمل ہے۔ ڈیٹا میں میٹا ڈیٹا ناکافی ہے، جو آٹومیشن کو مشکل بناتا ہے۔

گروپ

ادارے ایک ہی گروپ کے اندر صفات اور خصوصیات میں مختلف ہو سکتے ہیں۔ تاہم، صفات سائز اور قسم کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔

ڈیٹا کی اسی طرح کی ہستیوں کو ایک ساتھ گروپ کیا گیا ہے۔

تنظیمی حیثیت

نیم ساختہ ڈیٹا میں درجہ بندی کا فقدان ہے، جس کی وجہ سے کمپیوٹر پروگراموں کو استعمال کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

نیم ساختہ ڈیٹا کے ذرائع کیا ہیں؟

نیم ساختہ ڈیٹا کے کچھ ذرائع یہ ہیں:

زبانیں

XML (ایکسٹینسیبل مارک اپ لینگویج)

XML کو درجہ بندی کی شکل میں ڈیٹا کو ترتیب دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ XML ایک مارک اپ لینگویج ہے جسے ورلڈ وائڈ ویب کنسورشیم نے بنایا ہے اور یہ اوپن سورس سافٹ ویئر کے طور پر دستیاب ہے۔ یہ انسانوں اور مشینوں دونوں کے ذریعہ ڈیٹا کو پڑھنے کے قابل بناتا ہے۔

XML ہمیں اپنی مرضی کے مطابق خود وضاحتی ٹیگ یا زبان بنانے کی اجازت دیتا ہے جو ایپلیکیشن سے ملتی ہے۔ XML کی کچھ ایپلی کیشنز یہ ہیں:

XML بڑی ویب سائٹس کے لیے HTML دستاویزات کی تخلیق کو آسان بنانے میں مدد کرتا ہے۔ XML ویب سائٹس اور سسٹمز کے درمیان معلومات کا تبادلہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔

XML کا بہترین پہلو یہ ہے کہ اس کے ذریعے کسی بھی قسم کے ڈیٹا کا اظہار کیا جا سکتا ہے۔

ایچ ٹی ایم ایل کوڈ (ہائپر ٹیکسٹ مارک اپ لینگویج)

مارک اپ لینگویج یا ایچ ٹی ایم ایل ایک معیاری مارک اپ لینگویج ہے جو کہ XML سے ملتی جلتی ہے۔ تاہم، یہ XML کے مقابلے میں ویب براؤزر پر ڈیٹا دکھاتا ہے، جو صرف ڈیٹا منتقل کرتا ہے۔

ایچ ٹی ایم ایل کو پروگرامرز ویب پیجز بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں اور ایچ ٹی ایم ایل عناصر کی مدد سے اسکرین پر تصاویر یا ٹیکسٹ دکھاتے ہیں۔

تصاویر کے اندر موجود ڈیٹا غیر ساختہ ہے۔ ویب براؤزر پہلے ویب سرور سے ایچ ٹی ایم ایل دستاویزات وصول کرتا ہے اور پھر انہیں قابل نمائش ویب صفحات میں تبدیل کرتا ہے۔ ایچ ٹی ایم ایل ڈیٹا کی وضاحت اور ترتیب دینے اور اسے صارفین کے ذریعہ پڑھنے کے قابل بنانے میں مدد کرتا ہے۔

ایس جی ایم ایل (معیاری جنرلائزڈ مارک اپ لینگویج)

SGML مارک اپ لینگویجز کی وضاحت کے لیے ایک بین الاقوامی معیار ہے جو کہ جنرلائزڈ مارک اپ لینگویجز (GML) سے اخذ کی گئی ہے SGML کو انٹرنیشنل آرگنائزیشن فار اسٹینڈرڈز (ISO) نے 1986 میں تیار کیا تھا۔ SGML بنیادی طور پر صارفین کو معیاری فارمیٹس پر کام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایچ ٹی ایم ایل ایس جی ایم ایل کی ایپلی کیشن ہے۔

CSV (کوما سے الگ کردہ اقدار)

Comma Separated Values ​​یا CSV ایک ٹیکسٹ فائل ہے جس میں کوما سے الگ کیا گیا ڈیٹا ہوتا ہے۔ CSV اسپریڈشیٹ پروگرام جیسے کہ Excel کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے۔ CSV میں ہر نئی لائن ایک نئی ڈیٹابیس قطار کی نمائندگی کرتی ہے، اور ہر قطار میں کوما سے الگ کی گئی ایک یا زیادہ قدریں ہوتی ہیں۔

CSV XLSX فائلوں میں موجود ڈیٹا کو دوسرے پروگراموں میں منتقل کرنے میں مدد کرتا ہے جو اس طرح کے فارمیٹس کو سپورٹ نہیں کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ منتقل کر سکتے ہیں۔ XLSX ڈیٹا کو CSV فائل میں اور پھر اسے آن لائن سافٹ ویئر پر اپ لوڈ کریں۔ آپ روابط کو CSV فائل میں امپورٹ بھی کر سکتے ہیں اور پھر اسے دوسرے ای میل پلیٹ فارم پر کھول سکتے ہیں۔ CSV کو بہت سے پلیٹ فارمز جیسے Microsoft Excel، Apple Numbers، Google Sheets، Notepad، وغیرہ سے تعاون حاصل ہے۔

JSON (جاوا اسکرپٹ آبجیکٹ نوٹیشن)

JSON ایک ڈیٹا انٹرچینج اور زبان سے آزاد اوپن سورس ٹیکسٹ فارمیٹ ہے۔ JSON JavaScript سے ماخوذ ہے اور انسانوں کے لیے پڑھنا آسان ہے۔ مشینیں یا کمپیوٹر اسے آسانی سے پارس اور جنریٹ کر سکتے ہیں۔ JSON نحوی طور پر کوڈ سے مماثل ہے، جو اسے زبانوں کے خاندان سے تعلق رکھنے والوں کے لیے مانوس بناتا ہے، جیسے C++، C#، JavaScript، Perl، Python، وغیرہ۔

ای میلز

یورو

Avro ایک ڈیٹا سیریلائزیشن نیٹ ورک ہے جسے Avro Apache نے اپنے Apache Hadoop پروجیکٹ کے لیے بنایا ہے۔ Avro ڈیٹا کو بائنری فارمیٹ میں ترتیب دینے اور سیریلائز کرنے کے لیے JSON فارمیٹ کا استعمال کرتا ہے۔ ایورو ڈیٹا کی ساخت کے لیے دو قسم کے اسکیما کا استعمال کرتا ہے۔

ایک انسانی ایڈیٹنگ کے لیے بنایا گیا ہے، جسے Avro IDL کہا جاتا ہے، اور دوسرا JSON کی بنیاد پر مشین ایڈیٹنگ کے لیے بنایا گیا ہے۔ AVRO ڈیٹا کی اقسام اور پروٹوکول کی وضاحت کے لیے JSON کا استعمال کرتا ہے اور ڈیٹا کو ایک کمپیکٹ بائنری فارمیٹ میں سیریلائز کرتا ہے۔

ORC (آپٹمائزڈ قطار کالمنر)

Hive ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ذخیرہ کرنے کے لیے آپٹمائزڈ رو کالمنر (ORC) فائل فارمیٹ کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ Hive کے دیگر فائل فارمیٹس کے مقابلے میں زیادہ جدید ہے اور Hive ڈیٹا کو پڑھنے، اسٹور کرنے یا منتقل کرنے پر کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

TCP/IP پیکٹ

ٹرانسمیشن کنٹرول پروٹوکول (TCP) ایک مواصلاتی معیار ہے جو کمپیوٹر پروگراموں اور سافٹ ویئر کو پورے نیٹ ورک پر پیغامات وصول کرنے اور بھیجنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ خاص طور پر پیکٹ بھیجنے اور پیغامات اور ڈیٹا کی ہموار اور قابل اعتماد ترسیل کو یقینی بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

زپ شدہ فائلیں۔

مارک اپ زبانیں۔

ویب صفحات

چھڑی

مختلف ذرائع سے ڈیٹا انضمام

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کے استعمال کے متعدد فوائد اور نقصانات کیا ہیں؟

نیم ساختہ ڈیٹا کے فوائد اور نقصانات یہ ہیں:

فوائد

فکسڈ اسکیما

نیم ساختہ ڈیٹا صرف سخت ڈیٹا بیس تک محدود نہیں ہے۔

لچک

ڈیٹا انتہائی لچکدار ہے کیونکہ اسکیما کو تبدیل کیا جا سکتا ہے۔

فعالیت

نیم ساختہ ڈیٹا ان صارفین کی مدد کرتا ہے جو SQL استعمال نہیں کر سکتے۔

ساختی پہلو

نیم ساختہ ڈیٹا کو سٹرکچرڈ ڈیٹا کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔

پریوست

نیم ساختہ ڈیٹا آسانی سے ذرائع کی متفاوتیت سے نمٹ سکتا ہے۔

ارتقاء

نیم ساختہ وقت کے ساتھ ساتھ تیار ہو سکتا ہے کیونکہ اس میں زیادہ سے زیادہ صفات شامل کی جاتی ہیں۔

خامیاں

کوئی ڈھانچہ نہیں۔

نیم ساختہ ڈھانچے کی کمی ہے جس سے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

غیر موثر تشریح

ڈیٹا میں اسکیما کی کمی ہے، اس لیے ڈیٹا کے درمیان تعلقات کی تشریح کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

غیر موثر سوالات

سٹرکچرڈ ڈیٹا کے مقابلے نیم ساختہ ڈیٹا میں سوالات کم موثر ہوتے ہیں۔

---

کرنا چاہتے ہیں پی ڈی ایف سے ڈیٹا سکریپ کریں۔ دستاویزات، تبدیل پی ڈی ایف سے ایکس ایم ایل or خودکار ٹیبل نکالنا? Nanonets' چیک کریں پی ڈی ایف سکریپر or پی ڈی ایف پارسر تبدیل کرنا ڈیٹا بیس میں پی ڈی ایف اندراجات!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: #546fff; رنگ: سفید؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-first-blue:hover{color:#546fff; پس منظر: سفید؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-second-black{ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: سفید؛ رنگ: #333؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } .cta-second-black:hover{color:white; پس منظر:#333؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } کالم 1{ کم سے کم چوڑائی: 240px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ پیڈنگ-دائیں: 4٪؛ } کالم 2{ کم سے کم چوڑائی: 200px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ } .cta-main{ ڈسپلے: فلیکس؛ }

---

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے میں کن مسائل کا سامنا ہے؟

نیم ساختہ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے میں درپیش مسائل یہ ہیں:

• چونکہ نیم ساختہ ڈیٹا کا ایک غیر معقول ڈھانچہ ہوتا ہے، اس لیے ڈیٹا کے درمیان تعلقات کی تشریح کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
• چونکہ اسکیما اور ڈیٹا ایک دوسرے پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، اس لیے سوالات میں کوئی بھی تبدیلی اسکیما کو بھی بدل دیتی ہے۔
• سکیما اور ڈیٹا کے درمیان فرق کو محسوس کرنا بہت مشکل ہے، جس سے ڈیٹا کی ساخت کو ڈیزائن کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
• نیم ساختہ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنا مشکل ہے۔ لہذا، اس کی اسٹوریج کی قیمت بہت زیادہ ہے.
• نیم ساختہ ڈیٹا بڑی مقدار میں تیار ہوتا ہے، جس کے لیے طاقتور اور موثر سافٹ ویئر کی ضرورت ہوتی ہے۔

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے حل کیا ہیں؟

مشکلات کے جواب میں کچھ ممکنہ حل یہ ہیں:

• سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا ڈی بی ایم ایس میں محفوظ کیا جا سکتا ہے، جو خاص طور پر اس کے لیے بنایا گیا ہے۔
• نیم ساختہ ڈیٹا XML کے ذریعے پیش کیا جا سکتا ہے۔ XML صارفین کو صفات، ٹیگز اور عناصر کو تبدیل کرنے اور ڈیٹا کو درجہ بندی کی شکل میں ذخیرہ کرنے میں مدد دیتا ہے۔
• نیم ساختہ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کا دوسرا طریقہ آبجیکٹ ایکسچینج ماڈل (OEM) کے ذریعے ہے۔
• RDBMS نیم ساختہ ڈیٹا کو متعلقہ اسکیما میں نقشہ بنا کر ذخیرہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا سے معلومات کیسے نکالیں؟

نیم ساختہ ڈیٹا میں مناسب ڈھانچہ کا فقدان ہے جس سے ڈیٹا کو انڈیکس کرنا پیچیدہ ہو جاتا ہے۔ لہذا ڈیٹا کو بذریعہ نکالا جا سکتا ہے:

• ڈیٹا کو انڈیکس کرنے کے لیے گراف پر مبنی ماڈلز جیسے OEM کا استعمال۔
• OEM ڈیٹا ماڈلنگ تکنیک کا استعمال کرتا ہے جو گراف پر مبنی ماڈل میں ڈیٹا کو اسٹور اور انڈیکس کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، ماڈل میں ڈیٹا تلاش کرنا نسبتاً آسان ہے۔
• XML ڈیٹا کو ایک درجہ بندی کی شکل میں ذخیرہ کرتا ہے جو اسے انڈیکس کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• ڈیٹا کو انڈیکس کرنے کے لیے کان کنی کے مختلف ٹولز بھی استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

سٹرکچرڈ اور سیمی اسٹرکچرڈ ڈیٹا کے درمیان فرق

سٹرکچرڈ اور نیم سٹرکچرڈ ڈیٹا کے درمیان کچھ اعلیٰ درجے کے فرق یہ ہیں:

1 ٹکنالوجی۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا متعلقہ ڈیٹا بیس ٹیبلز پر مبنی ہوتا ہے، جبکہ نیم ساختہ ڈیٹا XML/RDF (وسائل کی تفصیل کا فریم ورک) پر مبنی ہوتا ہے۔

2. لین دین کا انتظام

سٹرکچرڈ ڈیٹا میں میچورڈ ٹرانزیکشنز اور متعدد کنکرنسی تکنیک شامل ہیں۔ نیم ساختہ ڈیٹا میں بالغ ڈیٹا نہیں ہوتا ہے لیکن یہ DBMS سے اخذ کیا جاتا ہے۔

3. ورژن کا انتظام

سٹرکچرڈ ڈیٹا میں قطاروں اور ٹیبلز پر ورژن بنانا ممکن ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا میں گرافس اور ٹیبلز پر ورژن بنانا ممکن ہے۔

4. لچکدار

سٹرکچرڈ ڈیٹا کا ایک سخت اسکیما ہوتا ہے اور اس پر منحصر ہوتا ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا میں کم منحصر اسکیما ہے اور یہ انتہائی لچکدار ہے۔

5. اسکیل ایبلٹیٹی

ساختی ڈیٹا کو پیمانہ کرنا بہت پیچیدہ ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا کی پیمائش کرنا آسان ہے۔

6. مضبوطی

سٹرکچرڈ ڈیٹا بہت مضبوط ہے، جبکہ نیم ساختہ ڈیٹا بہت مضبوط نہیں ہے۔

7. سوالات

سٹرکچرڈ ڈیٹا سوالات کی پیچیدہ شمولیت کی اجازت دیتا ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا میں گمنام طریقوں سے سوالات شامل ہیں۔

8. تنظیم

سٹرکچرڈ ڈیٹا کو آسانی سے منظم کیا جا سکتا ہے، جبکہ نیم ساختہ ڈھانچے کی کمی کی وجہ سے اسے منظم کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

---

بار بار دستی کاموں کو خودکار کرنا چاہتے ہیں؟ ہمارا Nanonets ورک فلو پر مبنی دستاویز پروسیسنگ سافٹ ویئر چیک کریں۔ انوائس، شناختی کارڈ یا آٹو پائلٹ پر کسی بھی دستاویز سے ڈیٹا نکالیں!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: #546fff; رنگ: سفید؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-first-blue:hover{color:#546fff; پس منظر: سفید؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-second-black{ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: سفید؛ رنگ: #333؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } .cta-second-black:hover{color:white; پس منظر:#333؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } کالم 1{ کم سے کم چوڑائی: 240px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ پیڈنگ-دائیں: 4٪؛ } کالم 2{ کم سے کم چوڑائی: 200px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ } .cta-main{ ڈسپلے: فلیکس؛ }

---

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کی مثالیں۔

نیم ساختہ ڈیٹا کی کچھ اعلیٰ ترین مثالیں یہ ہیں:

تصاویر/ویڈیوز

جب آپ اپنے موبائل فون سے تصویر کھینچتے ہیں، تو تصویر اس کے ٹائم اسٹیمپ، تاریخ اور معلومات کے ذریعے گیلری میں محفوظ ہوجاتی ہے۔ اس کے بعد، آپ تصویر کا نام تبدیل کر سکتے ہیں یا تصاویر کو الگ گروپ میں درجہ بندی کر سکتے ہیں۔

دوستوں کوارسال کریں

ای میلز بھیجنے والے، وصول کنندہ، موضوع، اور تاریخ سے متعلق ساختی معلومات پر مشتمل ہوتی ہیں، جو خود بخود ان باکس، اسپام، یا آؤٹ باکس میں درجہ بند ہوجاتی ہیں۔ ای میلز کے اندر موجود ڈیٹا غیر ساختہ ہے اور اسے مطلوبہ الفاظ کے ذریعے تلاش کیا جا سکتا ہے۔

سوشل میڈیا پلیٹ فارم

فیس بک ڈیٹا کو گروپس، پیجز یا مارکیٹ پلیس میں ترتیب دیتا ہے لیکن تبصرے، مواد اور لائکس نیم ساختہ ہوتے ہیں۔ اسی طرح، ٹویٹر پر ٹویٹس اور انسٹاگرام، پنٹیرسٹ، اور یوٹیوب پر تصاویر/ویڈیوز نیم ساختہ ڈیٹا ہیں۔

مشین سے تیار کردہ نیم ساختہ ڈیٹا

حسی ڈیٹا جیسا کہ موسم کی تازہ کاریوں، پیشین گوئیاں، ٹریفک کے حالات، سیٹلائٹ امیجری، اور ویڈیو فوٹیج نیم ساختہ ڈیٹا کی مثالیں ہیں۔

الیکٹرانک ڈیٹا انٹرچینج (EDI)

EDI کاروباری دستاویزات کی ایک الیکٹرانک ترسیل ہے جو پہلے کاغذات جیسے کہ رسیدیں یا خریداری کے آرڈرز کے ذریعے منتقل کی جاتی تھیں۔ EDI متعدد معیاری فارمیٹس جیسے ANSI، EDIFACT، TRADACOMS، اور ebXML استعمال کرتا ہے۔ EDI استعمال کرنے کے لیے کاروبار کے لیے، انہیں معیاری فارمیٹ استعمال کرنا چاہیے۔

EDI موثر ٹرانسمیشن اور لاگت سے موثر حل کی اجازت دیتا ہے۔ EDI کے اندر ڈیٹا غیر ساختہ ہے۔

NoSQL ڈیٹا بیس

NoSQL (صرف سٹرکچرڈ استفسار کی زبان ہی نہیں) سے مراد غیر متعلقہ ڈیٹا بیسز ہیں جو سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا دونوں کو اسٹور کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ NoSQL غیر ساختہ ڈیٹا کے لیے مثالی ہے کیونکہ اس میں اسکیل ایبلٹی زیادہ ہے اور یہ غیر ساختہ ڈیٹا کو تلاش کرنا آسان بناتا ہے۔

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کی بہترین مثال کیا ہے؟

نیم ساختہ ڈیٹا ای میلز کی بہترین مثال۔ صارفین کو بھیجی گئی ایک کاروباری ای میل مخصوص تفصیلات پر مشتمل ہوتی ہے جیسے وقت، تاریخ، پروڈکٹ کی تفصیلات، فائل کا سائز، وغیرہ، جنہیں الگورتھم کے ذریعے پہچانا جاتا ہے۔ تاہم، مخصوص تفصیلات جیسے پروڈکٹ کے نام اور وضاحتیں تبدیل کرنا الگورتھم کے ذریعے پہچانا نہیں جا سکتا ہے۔

نیم ساختہ ڈیٹا کا تجزیہ کیسے کریں؟

مشین لرننگ تکنیک کی آمد سے پہلے، نیم ساختہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنا تھوڑا پیچیدہ تھا کیونکہ لوگوں کو ڈیٹا کو دستی طور پر تلاش کرنا اور ترتیب دینا پڑتا تھا۔ AI گائیڈڈ مشین لرننگ ٹیکنالوجی مؤثر طریقے سے نیم ساختہ ڈیٹا کو سیکنڈوں میں توڑ کر تجزیہ کر سکتی ہے۔

اب مختلف تکنیکیں دستیاب ہیں جو نیم ساختہ ڈیٹا کا آسانی سے تجزیہ کر سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، موضوع کا تجزیہ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جو ہزاروں دستاویزات، ای میلز، سوشل میڈیا پوسٹس وغیرہ کے ذریعے مؤثر طریقے سے اسکین اور پڑھتی ہے، اور انہیں موضوع، تاریخ یا موضوع کے لحاظ سے درجہ بندی کرتی ہے۔

ایک اور تکنیک، جذبات کا تجزیہ، آپ کو دستاویزات کو اسکین کرنے اور رائے کی قطبیت جیسے مثبت، منفی یا غیر جانبدار کے لیے تجزیہ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

---

روبوٹک عمل آٹومیشن استعمال کرنا چاہتے ہیں؟ Nanonets ورک فلو پر مبنی دستاویز پروسیسنگ سافٹ ویئر کو چیک کریں۔ کوئی کوڈ نہیں۔ کوئی پریشانی کا پلیٹ فارم۔

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: #546fff; رنگ: سفید؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-first-blue:hover{color:#546fff; پس منظر: سفید؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-second-black{ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: سفید؛ رنگ: #333؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } .cta-second-black:hover{color:white; پس منظر:#333؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } کالم 1{ کم سے کم چوڑائی: 240px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ پیڈنگ-دائیں: 4٪؛ } کالم 2{ کم سے کم چوڑائی: 200px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ } .cta-main{ ڈسپلے: فلیکس؛ }

---

کیا ایکسل سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا ہے؟

ایکسل ایک سٹرکچرڈ ڈیٹا پلیٹ فارم ہے کیونکہ ڈیٹا کو قطاروں اور کالموں میں پہلے سے طے شدہ سیلز میں ترتیب دیا جاتا ہے جنہیں الگورتھم کے ذریعے پہچانا جاتا ہے۔ چونکہ سٹرکچرڈ ڈیٹا ڈیٹا ماڈل پر منحصر ہے اس لیے ایکسل ایک سٹرکچرڈ پلیٹ فارم ہے۔

غیر ساختہ ڈیٹا کی مثال کیا ہے؟

غیر ساختہ ڈیٹا ڈیٹا کی ایک قسم ہے جو ساختی ترتیب کی پیروی نہیں کرتی ہے اور اسے قطاروں اور کالموں میں ترتیب نہیں دیا جاتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کی مثالوں میں ویڈیو، آڈیو فائلیں، تصاویر، یا سوشل میڈیا پوسٹس شامل ہیں۔

کیا CSV سٹرکچرڈ ہے یا نیم سٹرکچر؟

CSV ایک نیم ساختہ ٹیکسٹ فائل ہے جس میں درجہ بندی کی جدولیں ہوتی ہیں اور اس میں سٹرکچرڈ ڈیٹا جیسی تنظیم نہیں ہوتی۔

سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کون استعمال کرتا ہے؟

بہت سے کاروبار مختلف مقاصد کے لیے نیم ساختہ ڈیٹا استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ریستوراں کا کاروبار اپنے صارفین سے آن لائن جائزوں کے لیے کہہ سکتا ہے۔ جائزوں کے اندر موجود مواد غیر منظم ڈیٹا ہے، جب کہ جائزے پوسٹ کرنے والے صارفین کی تعداد ساختی ڈیٹا ہے۔ عددی ڈیٹا اور مواد کو یکجا کرنے سے کمپنیوں کو نیم ساختہ ڈیٹا ملتا ہے، جسے وہ گہرائی سے علم حاصل کرنے کے لیے استعمال کر سکتی ہیں۔

نیم ساختہ ڈیٹا کہاں ذخیرہ کرنا ہے؟

نیم ساختہ ڈیٹا کے ذریعے ذخیرہ کیا جا سکتا ہے:

ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم

DBMS ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، ذخیرہ کرنے، منتقل کرنے اور اس میں ترمیم کرنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔ نیم ساختہ ڈیٹا کو منظم کرنے کے لیے ایک خصوصی DBMS سافٹ ویئر ڈیزائن کیا گیا ہے۔

متعلقہ ڈیٹا بیس منیجمنٹ سسٹم

RDBMS DBMS کی ایک قسم ہے جو ڈیٹا کو ٹیبلر شکل میں ذخیرہ کرتی ہے۔

---

اگر آپ رسیدوں، اور رسیدوں کے ساتھ کام کرتے ہیں یا شناختی تصدیق کے بارے میں فکر مند ہیں، تو Nanonets چیک کریں۔ آن لائن OCR or پی ڈی ایف ٹیکسٹ ایکسٹریکٹر پی ڈی ایف دستاویزات سے متن نکالنے کے لیے مفت میں. کے بارے میں مزید جاننے کے لیے نیچے کلک کریں۔ Nanonets انٹرپرائز آٹومیشن حل.

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: #546fff; رنگ: سفید؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-first-blue:hover{color:#546fff; پس منظر: سفید؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-second-black{ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: سفید؛ رنگ: #333؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } .cta-second-black:hover{color:white; پس منظر:#333؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } کالم 1{ کم سے کم چوڑائی: 240px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ پیڈنگ-دائیں: 4٪؛ } کالم 2{ کم سے کم چوڑائی: 200px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ } .cta-main{ ڈسپلے: فلیکس؛ }

---

کیا پی ڈی ایف سیمی سٹرکچرڈ ڈیٹا کی ایک قسم ہے؟

پی ڈی ایف ایک قسم کا نیم ساختہ ڈیٹا ہے کیونکہ یہ ایک تصویر ہے۔ اس میں موجود مواد غیر ساختہ ہو سکتا ہے، لیکن چونکہ پی ڈی ایف ایک تصویر ہے اس میں ساختی معلومات جیسے تاریخ، ٹائم اسٹیمپ، یا صارف نام شامل ہیں جو پی ڈی ایف فائلوں کو نیم ساختہ بناتا ہے۔

کیا سوشل میڈیا پلیٹ فارمز سٹرکچرڈ ہیں یا غیر ساختہ؟

سوشل میڈیا پلیٹ فارم ایسی پوسٹس اور تصاویر/ویڈیوز پر مشتمل ہوتے ہیں جو صارفین کے ذریعے اپ لوڈ کیے جاتے ہیں جس سے کمپیوٹر کے لیے ان کو سمجھنا مشکل ہو جاتا ہے۔ سوشل میڈیا پلیٹ فارم ہر صارف کی متعلقہ پوسٹ کو میٹا ڈیٹا تفویض کرتے ہیں، جس میں اس پوسٹ سے متعلق معلومات ہوتی ہیں جو اسے کمپیوٹر کے ذریعے پڑھنے کے قابل بناتی ہیں۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا کیا ہے؟

سٹرکچرڈ ڈیٹا بگ ڈیٹا کی ایک قسم ہے جس کا پہلے سے طے شدہ فارمیٹ ہوتا ہے اور وہ تنظیمی ڈھانچے کی پیروی کرتا ہے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا مقداری ڈیٹا ہے جو متعلقہ ڈیٹا بیس اور اسپریڈ شیٹس کی قطاروں اور کالموں میں فٹ بیٹھتا ہے۔ مثال کے طور پر، کریڈٹ کارڈ نمبر، تاریخیں، پتے، جغرافیائی محل وقوع وغیرہ۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا مشینوں کے ذریعے آسانی سے پڑھا جاتا ہے اور متعلقہ ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم کے ساتھ کام کرنے والے لوگ اسے تیزی سے سمجھ سکتے ہیں۔ ساختی ڈیٹا کو منظم کرنے کے لیے استعمال ہونے والی زبان کے نام سے جانا جاتا ہے۔

سٹرکچرڈ استفسار کی زبان یا SQL۔ ایس کیو ایل کو 1970 کی دہائی میں IBM نے تیار کیا تھا، جو ڈیٹا بیس کے اندر ڈیٹا کے تعلقات کو سنبھالنے میں مددگار ہے۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا کے فوائد

سٹرکچرڈ ڈیٹا کے کچھ اعلیٰ ترین فوائد یہ ہیں:

آسان پڑھنے کی اہلیت

سٹرکچرڈ ڈیٹا کا سب سے اچھا فائدہ یہ ہے کہ اسے مشینیں اور الگورتھم آسانی سے پہچان لیتے ہیں۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا کی منظم نوعیت سوالات کا تجزیہ اور نظم کرنا آسان بناتی ہے۔

موثر استعمال

سٹرکچرڈ ڈیٹا کو کاروبار کے ذریعے آسانی سے سمجھا اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔ انہیں ڈیٹا کے مختلف رشتوں کے بارے میں گہرائی سے سمجھنے اور علم کی ضرورت نہیں ہے۔

مزید اوزار

چونکہ سٹرکچرڈ ڈیٹا برسوں سے موجود ہے، اس لیے عملی طور پر بہت سے مختلف پلیٹ فارمز اور ٹولز موجود ہیں جو سٹرکچرڈ ڈیٹا کا تجزیہ اور ان تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا کے نقصانات

ساختی ڈیٹا کے کچھ نقصانات یہ ہیں:

کم لچک

چونکہ سٹرکچرڈ ڈیٹا کا پہلے سے طے شدہ اور منظم فارمیٹ ہوتا ہے، اس لیے اس کی لچک کو محدود کرتے ہوئے مختلف مواقع پر ڈیٹا کا استعمال کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

محدود ذخیرہ۔

سٹرکچرڈ ڈیٹا کو ڈیٹا گوداموں میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا میں کوئی بھی تبدیلی تمام سٹرکچرڈ ڈیٹا کو اپ ڈیٹ کر دے گی۔ اس میں ترمیم کرنے میں وقت، لاگت اور وسائل درکار ہوتے ہیں۔

---

بار بار دستی کاموں کو خودکار کرنا چاہتے ہیں؟ کارکردگی میں اضافہ کرتے ہوئے وقت، کوشش اور پیسہ بچائیں!

.cta-first-blue{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: #546fff; رنگ: سفید؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-first-blue:hover{color:#546fff; پس منظر: سفید؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #546fff !اہم؛ } .cta-second-black{ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; سرحدی رداس: 0px؛ فونٹ وزن: بولڈ؛ فونٹ سائز: 16px؛ لائن کی اونچائی: 24px؛ پیڈنگ: 12px 24px؛ پس منظر: سفید؛ رنگ: #333؛ اونچائی: 56px؛ متن سیدھ کریں: بائیں؛ ڈسپلے: ان لائن فلیکس؛ flex-direction: قطار؛ -moz-box-align: center; align-items: مرکز؛ لیٹر سپیسنگ: 0px؛ box-sizing: بارڈر باکس؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } .cta-second-black:hover{color:white; پس منظر:#333؛ منتقلی: تمام 0.1s کیوبک بیزیئر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s؛ سرحد کی چوڑائی: 2px !اہم؛ سرحد: ٹھوس #333 !اہم؛ } کالم 1{ کم سے کم چوڑائی: 240px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ پیڈنگ-دائیں: 4٪؛ } کالم 2{ کم سے کم چوڑائی: 200px؛ زیادہ سے زیادہ چوڑائی: فٹ مواد؛ } .cta-main{ ڈسپلے: فلیکس؛ }

---

غیر ساختہ ڈیٹا کیا ہے؟

غیر ساختہ ڈیٹا ایک قسم کا کوالٹیٹو بگ ڈیٹا ہے جو کسی ساختی نمونے کی پیروی نہیں کرتا یا اس کی کوئی تنظیم نہیں ہے۔ مشین لرننگ کے روایتی طریقوں کے ساتھ غیر ساختہ ڈیٹا کا انتظام اور تجزیہ کرنا قدرے مشکل ہے۔

مثال کے طور پر، آڈیو فائلیں، سرگرمی، سوشل میڈیا پوسٹس اور سیٹلائٹ امیجری وغیرہ، غیر ساختہ ڈیٹا کی اقسام ہیں۔ غیر ساختہ ڈیٹا کا انتظام غیر متعلقہ تلاش کے استفسار کی زبان NoSQL ڈیٹا بیس کے ذریعے کیا جاتا ہے۔

غیر منظم ڈیٹا کے فوائد

غیر ساختہ ڈیٹا کے کچھ فوائد یہ ہیں:

تیزی سے جمع کرنا

غیر ساختہ ڈیٹا کو منظم یا نیم ساختہ ڈیٹا کے مقابلے میں آسانی سے جمع اور منظم کیا جا سکتا ہے۔

ڈیٹا لیک اسٹوریج

غیر ساختہ ڈیٹا کو کلاؤڈ ڈیٹا لیکس میں ذخیرہ کیا جا سکتا ہے جو بڑے پیمانے پر سٹوریج کے اختیارات کو قابل بناتا ہے۔ کلاؤڈ ڈیٹا لیکس لاگت سے موثر ہیں کیونکہ یہ فی استعمال طریقہ ادائیگی فراہم کرتی ہیں۔

غیر منظم ڈیٹا کے نقصانات

غیر ساختہ ڈیٹا کے کچھ نقصانات یہ ہیں:

مہارت کی ضرورت ہے۔

غیر ساختہ ڈیٹا کا سب سے اہم نقصان یہ ہے کہ ایک اوسط کاروباری صارف غیر ساختہ ڈیٹا کو سمجھ یا تجزیہ نہیں کر سکتا۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ غیر ساختہ ڈیٹا ایک سیٹ پیٹرن کی پیروی نہیں کرتا ہے۔ ایک ماہر ڈیٹا سائنسدان غیر ساختہ ڈیٹا کا انتظام کر سکتا ہے۔

خصوصی اوزار

مہارت کے علاوہ، غیر ساختہ ڈیٹا کے لیے خصوصی ٹولز کی ضرورت ہوتی ہے جو خاص طور پر غیر ساختہ ڈیٹا کے لیے بنائے گئے ہوں۔ یہ ٹولز مختلف قسم کے ہیں، لہذا صارفین کے پاس غور کرنے کے لیے محدود اختیارات ہیں۔

سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا کے درمیان فرق

استعمال

سٹرکچرڈ ڈیٹا کا انتظام کاروباری مالکان کر سکتے ہیں۔ غیر ساختہ ڈیٹا کا انتظام ڈیٹا سائنسدان کے ذریعہ کیا جاتا ہے۔

سکیم

سٹرکچرڈ ڈیٹا میں اسکیما آن رائٹ ہوتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا میں اسکیما آن ریڈ ہوتا ہے۔

ذخیرہ

سٹرکچرڈ یا کوانٹیفائیڈ ڈیٹا عام طور پر ڈیٹا گوداموں میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کلاؤڈ ڈیٹا لیکس پر محفوظ کیا جاتا ہے۔

فارمیٹ

سٹرکچرڈ ڈیٹا کا پہلے سے طے شدہ فارمیٹ ہوتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کا مقامی فارمیٹ ہوتا ہے۔

ڈیٹا کی اقسام

سٹرکچرڈ ڈیٹا میں منتخب ڈیٹا کی قسمیں ہوتی ہیں۔ غیر ساختہ اعداد و شمار کی کئی قسمیں جمع ہوتی ہیں۔

مقدار کا تعین

سٹرکچرڈ ڈیٹا مقداری ڈیٹا ہے جس میں نمبرز اور ویلیوز شامل ہیں۔ غیر ساختہ ڈیٹا کوالٹیٹیو ڈیٹا ہے، جس میں سینسر، آڈیو اور ویڈیو شامل ہیں۔

زبان

سٹرکچرڈ ڈیٹا کا استعمال مشین لرننگ میں کیا جاتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا ڈیٹا مائننگ اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں استعمال ہوتا ہے۔

ذرائع

سٹرکچرڈ ڈیٹا ویب سرورز، لاگز، آن لائن فارمز وغیرہ سے حاصل کیا جاتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا ای میلز، پیغامات یا لفظی دستاویزات سے حاصل کیا جاتا ہے۔

ذخیرہ کرنے کی جگہ

سٹرکچرڈ ڈیٹا کو کم اسٹوریج کی جگہ درکار ہوتی ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کو زیادہ ذخیرہ کرنے کی جگہ درکار ہوتی ہے۔

اسکیل ایبلٹی

سٹرکچرڈ ڈیٹا انتہائی قابل توسیع ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کم توسیع پذیر ہے۔

نتیجہ

اگر کوئی اسے سمجھنے کی کوشش کرتا ہے تو سیمی اسٹرکچرڈ ڈیٹا میں کاروبار کے لیے بہت سے فوائد ہوتے ہیں۔ اس میں ساخت اور تنظیم کا فقدان ہو سکتا ہے لیکن صارفین کی قیمتی رائے اور بصیرت فراہم کرتا ہے۔ کمپنیاں اپنے صارفین کے جائزوں، مشغولیت اور آن لائن رویے کو ٹریک کرنے کے لیے نیم ساختہ ڈیٹا استعمال کر سکتی ہیں۔

---

var contentsTitle = "مشمولات کا جدول"؛ // اپنا عنوان یہاں سیٹ کریں، تاکہ بعد میں اس کی سرخی نہ لگائی جاسکے var ToC = “

"+مواد کا عنوان+"

"; ToC += “

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

نانونٹس آن لائن OCR اور OCR API بہت سے دلچسپ ہیں مقدمات کا استعمال کریں tٹوپی آپ کی کاروباری کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے، اخراجات کو بچا سکتی ہے اور ترقی کو بڑھا سکتی ہے۔ پتہ چلانا Nanonets کے استعمال کے معاملات آپ کی مصنوعات پر کیسے لاگو ہوسکتے ہیں۔

شروع کریں

---

• سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
• کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
• ماخذ: https://nanonets.com/blog/everything-you-need-to-know-about-semi-structured-data-with-semi-structured-data-examples/