Структурированные и неструктурированные данныесравнение ключевых характеристик

Большие данные изменили принципы работы компаний и методы принятия решений, и в центре этого сдвига лежит одно разграничение: структурированные данные против неструктурированных. Если вы работаете с аналитикой, бизнес-аналитикой или веб-скрапингом, понимание различий между этими двумя типами позволяет правильно хранить их, запрашивать и извлекать из них реальную ценность.

Эта статья даёт определения обоим типам, приводит реальные примеры каждого и сравнивает их по параметрам, определяющим способы обращения с ними: структура, хранение, запросы, инструментарий и анализ. В итоге вы должны уметь смотреть на любой датасет, определять его тип и знать, какой подход к хранению и обработке подходит.

Структурированные и неструктурированные данные: краткий обзор

Коротко: структурированные данные следуют фиксированной модели и хранятся в аккуратных строках и столбцах, а неструктурированные не имеют предопределённой модели и поступают в своей исходной нативной форме. Структурированные данные, это то, что хранит реляционная база данных; неструктурированные, всё, что в неё не помещается, от отзыва клиента до видеофайла. Вот как два типа сравниваются по параметрам, обычно определяющим способы хранения и работы с ними.

Почти все остальные различия вытекают из первой строки. Структурированные данные несут собственную организацию, поэтому базы данных, SQL и дашборды работают с ними напрямую. Неструктурированные данные не несут ничего, поэтому инструментарий, хранение и анализ должны добавлять структуру, прежде чем смогут сделать что-то полезное.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные, это информация, следующая заданному порядку и расположению. Она вписывается в конкретную модель данных, поэтому и люди, и машины могут читать и понимать её без дополнительной интерпретации. Структурированные данные обычно находятся в реляционных базах данных или электронных таблицах, расположенных в строках и столбцах с фиксированными именованными полями.

Определяющие черты структурированных данных:

• Чёткая, идентифицируемая структура. У каждого поля есть определённое имя, тип и значение.
• Единообразный порядок и формат. Одна и та же форма повторяется в каждой записи.
• Доступность для людей и программ. И люди, и ПО могут читать и использовать их напрямую.
• Хранение в предопределённой схеме. Они живут в базах данных или таблицах, спроектированных заранее.

Распространённые примеры структурированных данных: файлы клиентов с именами и адресами, номера кредитных карт, цены акций и числовые ответы из опроса. Всё, что можно аккуратно поместить в столбец таблицы с чётким заголовком, является структурированным. Поскольку форма известна заранее, такой запрос, как «средняя стоимость заказа за прошлый месяц», это однострочная операция.

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные не следуют определённой модели данных или паттерну. Они принимают множество форм и не помещаются аккуратно в строки и столбцы обычной базы данных. Там, где структурированные данные, это фиксированная схема, неструктурированные данные, это содержание и качество, и для их хорошего анализа нужны специальные методы.

Распространённые примеры неструктурированных данных:

• Текстовые файлы, такие как документы Word и PDF.
• Электронные письма и посты в соцсетях со свободным, написанным людьми содержанием.
• Изображения, аудио и видео, несущие смысл, который не уместить в столбец.
• Данные сенсоров IoT-устройств, поступающие непрерывным потоком.

Неструктурированные данные составляют большую часть того, что хранят большинство организаций: часто называется цифра до 90% корпоративных данных. Каталог товаров, структурированный; тысячи отзывов клиентов под этими товарами, неструктурированные. Оба описывают один и тот же товар, но вы обращаетесь к ним совершенно разными инструментами.

Ключевые различия в деталях

Таблица выше, быстрый справочник. Стоит рассмотреть основные параметры чуть подробнее, поскольку каждый из них указывает на реальное решение, с которым вы столкнётесь при хранении и обработке любого из типов.

Хранение

Структурированные данные обычно хранятся в реляционных базах данных (RDBMS) и хранилищах данных, использующих SQL. Неструктурированные данные находят приют в нереляционных (NoSQL) базах данных, объектных хранилищах или озёрах данных, которые могут хранить сырые файлы без навязывания им формы.

Организация и схема

Структурированные данные организованы в таблицы со строками и столбцами, определёнными до записи чего-либо. Это schema-on-write: структура определяется заранее. Неструктурированные данные не имеют заданной структуры и остаются в исходной форме до момента использования, подход, называемый schema-on-read, где смысл применяется в момент использования, а не при хранении.

Запросы

SQL делает поиск и фильтрацию структурированных данных простой задачей. У неструктурированных данных нет столбцов для запросов, поэтому для извлечения чего-либо доступного для поиска нужны специализированные инструменты, парсинг и модели.

Гибкость

Структурированные данные жёсткие: добавление нового типа информации нередко означает изменение схемы, что может вынудить обновлять каждую существующую запись. Неструктурированные данные гибкие по природе, поскольку нет схемы, которую можно сломать, когда содержание меняется.

Обработка и анализ

Машинное обучение и статистические методы легко справляются со структурированными данными, поскольку они уже чистые и согласованные. Неструктурированные данные обычно требуют более продвинутых техник: обработки естественного языка, компьютерного зрения и AI, чтобы превратить сырое содержание во что-то измеримое.

Хранение и управление

Два типа создают разные вызовы и открывают разные возможности при хранении и управлении данными. Вот как организации обычно обращаются с каждым из них.

Хранение структурированных данных

Реляционные базы данных и хранилища данных хранят структурированные данные. Эти системы используют предопределённую схему, модель schema-on-write, что означает определение структуры данных до хранения чего-либо. Язык структурированных запросов (SQL) затем управляет данными, облегчая вставку, поиск и обновление.

Хранилища данных со строгими схемами хорошо подходят для структурированных данных, но эта строгость оборачивается затратами при необходимости изменения данных. Любое изменение схемы может вынудить обновлять все существующие записи, что требует времени и нарушает текущую работу. Для более глубокого изучения того, как проектируется этот уровень хранения, см. наше руководство по моделированию данных.

Хранение неструктурированных данных

У неструктурированных данных нет предопределённой модели, поэтому они хранятся в исходном формате и обрабатываются только при необходимости, подход schema-on-read. Для работы с огромными объёмами, которые могут составлять до 90% корпоративных данных, нужны более адаптируемые хранилища.

Облачные озёра данных стали популярным домом для неструктурированных данных. Они предлагают огромную ёмкость с оплатой за использование, что делает их экономичными и простыми в масштабировании. NoSQL-базы данных, ещё один вариант, позволяющий хранить разные форматы без фиксированной структуры. Если вы выбираете, куда их поместить, наше сравнение облачного хранилища против локального охватывает компромиссы.

Вызовы управления

Управление неструктурированными данными создаёт реальные препятствия. Объём, разнообразие типов и скорость поступления могут перегружать традиционные системы хранения. По мере роста данных нужна инфраструктура, которая успевает за ними без замедления.

Анализ, это более трудная половина. Извлечение инсайтов из текста, изображений и видео требует обработки естественного языка, машинного обучения и AI, технологий, способных выявлять смысл из форматов, недоступных для SQL-запросов. Чтобы быть впереди вызовов, продуманный план управления данными обычно включает:

• Адаптируемые модели данных, поглощающие новые поля и типы без болезненной миграции.
• Хранилище, оптимизированное для скорости, поддерживающее быстрые ответы и оперативные обновления при больших объёмах.
• Эффективное архивирование, предотвращающее потерю данных при сдерживании затрат на хранение.
• Масштабируемые решения, растущие вместе с потребностями в данных.

Анализ и обработка данных

Анализ и обработка двух типов выглядят совершенно по-разному, и понимание точки их расхождения, ключ к получению полезных инсайтов из любого из них.

Анализ структурированных данных

Анализ структурированных данных работает с информацией, уже следующей заданному формату в таблицах или базах данных. Чёткая организация означает, что их можно искать стандартными методами, а согласованность повышает качество и достоверность результатов. Со структурированными данными можно:

• Выполнять точный, быстрый анализ с предсказуемыми результатами.
• Применять продвинутые методы, такие как статистические модели и машинное обучение.
• Строить отчёты, дашборды и визуализации на их основе.
• Легко искать, фильтровать и сортировать для целенаправленного исследования.

Анализ неструктурированных данных

Анализ неструктурированных данных направлен на осмысление информации, не вписывающейся в строки и столбцы: текста, изображений, видео и многого другого. Работа включает исследование, очистку, преобразование и моделирование этого сырого содержания с помощью аналитических и статистических инструментов, прежде чем оно что-то даст. Ключевые техники:

• Обработка естественного языка (NLP) для анализа и интерпретации текста.
• Анализ изображений и видео для извлечения смысла из визуального содержания.
• Обработка аудио для работы с речью и звуком.
• Анализ данных сенсоров для осмысления потоков IoT-устройств.

Техники обработки обоих типов

Для эффективной совместной работы со структурированными и неструктурированными данными снова и снова применяются несколько техник обработки:

• Классификация данных. Группировка данных по метаданным, таким как тип файла или содержание, для улучшения управления и соответствия требованиям.
• Анализ метаданных. Использование «данных о данных» для извлечения инсайтов из неструктурированных элементов, таких как посты в блоге или изображения.
• Машинное обучение. Применение AI для изучения и поиска смысла в неструктурированном содержании: обнаружение объектов на изображениях или сортировка текста по темам.
• Визуализация данных. Представление данных в виде диаграмм или графиков, чтобы люди могли их понимать и исследовать.

Распространённым первым шагом перед всем этим является парсинг собранного сырого содержания в пригодную форму. Наше руководство по структурированию и очистке спарсенных данных для AI и ML описывает превращение грязного неструктурированного ввода в готовые к анализу записи.

Когда у вас структурированные данные

Если ваши данные уже вписываются в фиксированную схему, опирайтесь на преимущества, которые эта схема даёт. Храните их в реляционной базе данных или хранилище данных, запрашивайте с помощью SQL и сразу используйте в дашбордах и отчётах. Структурированные данные количественные, поэтому они являются правильным вводом для точной агрегации, анализа трендов и статистических или ML-моделей, ожидающих чистые столбцы.

Главное, за чем нужно следить, это жёсткость. Планируйте схему с возможностью роста, потому что каждое последующее изменение может распространиться на все существующие записи. Когда у вас в основном транзакции, цены, остатки запасов или числовые измерения, структурированные инструменты быстры, надёжны и просты в распространении. Инструменты вроде pandas делают исследование таких табличных данных быстрым.

Когда у вас неструктурированные данные

Если ваши данные поступают в виде текста, изображений, аудио, видео или потоков сенсоров, храните их в сыром виде в озере данных или NoSQL-хранилище и применяйте структуру только при использовании. Не пытайтесь насильно вписать их в реляционную схему заранее; подход schema-on-read сохраняет ваши возможности открытыми и позволяет избежать потери информации при преждевременном выравнивании.

Готовьтесь к более тяжёлому анализу. Неструктурированные данные качественные, поэтому для извлечения из них ценности нужны NLP для текста, компьютерное зрение для изображений и машинное обучение для выявления паттернов. Частый и практичный приём, извлечение структурированных частей из неструктурированных источников: например, получение цены и рейтинга из текстового отзыва, чтобы получить лучшее из обоих типов. Именно на этот шаг извлечения большинство реальных пайплайнов тратят свои усилия.

Работа с обоими типами вместе

У большинства организаций нет возможности выбрать один тип: они располагают смесью и нуждаются в стратегии, уважающей оба. Это означает инвестиции в масштабируемое хранилище, принятие аналитики, охватывающей таблицы и сырое содержание, и использование машинного обучения для извлечения инсайтов из совершенно разных источников.

Для команд, собирающих веб-данные, смесь является нормой, а не исключением. Одна страница товара даёт структурированные поля (характеристики, цены, наличие) наряду с неструктурированным содержанием (описания, отзывы, изображения). Практический подход, собирать оба типа, хранить каждый в подходящей системе и запускать уровень извлечения, превращающий неструктурированные части в структурированные поля там, где они несут измеримую ценность. Правильно настройте этот пайплайн, и граница между структурированными и неструктурированными данными перестанет быть стеной и превратится просто в два этапа одного рабочего процесса. Для общей картины наше исчерпывающее руководство по веб-скрапингу объединяет сторону сбора.

Ответственный скрапинг

Какой бы тип данных вы ни собирали, делайте это ответственно. Соблюдайте условия использования каждого сайта и robots.txt, придерживайтесь публично доступных данных и держите разумную скорость запросов, чтобы не нагружать источник. Когда неструктурированный контент включает персональные данные, такие как имена, электронные адреса или отзывы пользователей, связанные с конкретными людьми, обращайтесь с ними в соответствии с регуляторными требованиями конфиденциальности, такими как GDPR и CCPA. Ответственный сбор сохраняет ваши данные пригодными к использованию и вашу репутацию нетронутой.

Часто задаваемые вопросы

Что такое структурированные и неструктурированные данные?

Структурированные данные организованы так, что аккуратно помещаются в таблицы или базы данных, с определёнными типами: числа, короткий текст и даты. Неструктурированные данные сложнее организовать из-за их природы или размера; они включают форматы вроде аудио, видео и длинных текстовых документов. Разница сводится к тому, следуют ли данные фиксированной модели.

Каковы пять ключевых различий между структурированными и неструктурированными данными?

Структурированные данные стандартизированы и доступны для поиска, а неструктурированные обычно остаются в исходной форме. Структурированные данные количественные, поэтому их можно измерять и считать, а неструктурированные, качественные и описательные. Структурированные данные запрашиваются с помощью SQL; неструктурированным нужны специализированные инструменты. Структурированные данные хранятся в хранилищах данных, неструктурированные, в озёрах данных. И структурированные данные используют schema-on-write, а неструктурированные, schema-on-read.

Что лучше всего описывает неструктурированные данные?

Определяющая черта неструктурированных данных в том, что они не следуют определённой модели данных. Это отличает их от структурированных данных, которые придерживаются чёткой предопределённой модели и организации. Электронные письма, изображения, видео и свободный текст, всё это неструктурированные данные, потому что ни один из них не вписывается в фиксированную схему.

Каковы характеристики структурированных данных?

Структурированные данные следуют модели данных с чёткой структурой, помещающей информацию в строки и столбцы. Такая организация сохраняет определение, формат и значение каждого поля чётко выраженными и согласованными, именно поэтому и люди, и программы могут читать и запрашивать их напрямую.

Действительно ли неструктурированные данные составляют 90% всех данных?

Цифра до 90% широко цитируется для неструктурированных данных как доля того, что хранят организации, и она отражает то, как много бизнес-содержания составляют текст, изображения, аудио и видео, а не аккуратные строки баз данных. Точный процент варьируется в зависимости от организации, но вывод остаётся в силе: большинство данных неструктурированные, поэтому способность их обрабатывать становится всё более ценной.

Можно ли преобразовать неструктурированные данные в структурированные?

Да, и это является ключевой частью большинства пайплайнов данных. Техники вроде обработки естественного языка, парсинга и машинного обучения извлекают структурированные поля из неструктурированных источников: например, рейтинг и дату из текстового отзыва. Результат, структурированные данные, которые можно хранить в таблице и запрашивать с помощью SQL, тогда как исходное сырое содержание остаётся доступным для более глубокого анализа.

TA

Thomas Adewale

Технический писатель · Crawlbase

Технический писатель в Crawlbase, освещает прокси-сети, стратегии ротации и внутреннее устройство надёжного краулинга в больших масштабах.