داده های ساختاریافته در مقابل داده های بدون ساختار: تعاریف و تفاوت ها

کسب و کارها به طور منظم داده ها را به عنوان بخشی از فعالیت های روزمره خود جمع آوری، تجزیه و تحلیل و استفاده می کنند. اطلاعاتی که جمع‌آوری می‌کنند و نتیجه‌گیری‌هایی که از آن اطلاعات می‌گیرند، بر نحوه انتخاب آنها برای انجام کسب‌وکارشان تأثیر می‌گذارد. اگرچه داده ها می توانند در قالب های مختلفی از منابع مختلف ارائه شوند، همه داده ها به دو دسته داده های ساختاریافته یا بدون ساختار طبقه بندی می شوند.

در این مقاله از ایوسی، به بررسی چیستی داده های ساخت یافته، چیستی داده های بدون ساختار و تفاوت بین این دو می پردازیم.

مطالب مرتبط: انواع اولیه داده ها چیست؟

داده های ساخت یافته چیست؟

داده های ساختاریافته شامل انواع داده هایی است که به وضوح تعریف شده اند و دارای الگوهایی هستند که جستجوی آنها را آسان می کند. قالب بندی خاص داده های ساخت یافته به داده ها امکان جستجوی آسان را می دهد. فرمت های داده های ساختاریافته فیلدهایی هستند که به طور خاص تعریف شده اند، مانند یک فایل یا رکورد. شماره حساب های بانکی، موقعیت جغرافیایی، نام ها و آدرس ها نمونه هایی از داده های ساخت یافته هستند. از آنجایی که این نمونه‌ها از فرمت خاصی پیروی می‌کنند، همه آنها معیارهای مشابهی دارند که ممکن است به کسی کمک کند به راحتی آنها را هنگام ارائه یک عبارت جستجوی ساده جستجو کند.

داده‌های ساختاریافته از مفهوم طرحواره در نوشتن استفاده می‌کنند، زیرا هر کسی که داده‌ها را ایجاد یا بنویسد آن‌ها را در آن نقطه قالب‌بندی می‌کند. هم افراد و هم ماشین ها می توانند داده های ساخت یافته تولید کنند. به عنوان مثال، سیستم های کنترل موجودی و دستگاه های خودپرداز، هر دو از داده های ساخت یافته استفاده می کنند. از نمونه های دیگر این نوع داده ها می توان به آمار وبلاگ و داده های سیستم های POS (نقطه فروش) اشاره کرد.

مرتبط: پایگاه های داده و طرحواره های رابطه ای: تعریف و مزایا

مزایای داده های ساخت یافته

استفاده از داده های ساخت یافته چندین مزیت دارد. این شامل:

یادگیری ماشینی را فعال می کند

یادگیری ماشینی به توانایی یک سیستم کامپیوتری برای یادگیری با استفاده از الگوریتم ها و آمار به جای دستورالعمل های دستی اشاره دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سیستم اجازه می‌دهند تا الگوها و روندها را در داده‌های ساختاریافته پیدا کند و از اطلاعات جمع‌آوری‌شده برای استنتاج استفاده کند. به عنوان مثال، متخصصان پزشکی می توانند از برنامه های یادگیری ماشینی برای شناسایی ناهنجاری ها در اشعه ایکس استفاده کنند. از آنجایی که داده های ساخت یافته بسیار سازماندهی شده اند، افراد می توانند به راحتی به آن داده ها دسترسی پیدا کرده، جستجو و دستکاری کنند.

رشد کسب و کار را تسهیل می کند

بسیاری از انواع داده های ساختاریافته می توانند اثرات مفیدی بر رشد کسب و کار داشته باشند. سازگاری آن، دستکاری و استفاده از آن را به روش‌های مختلف آسان می‌کند، که همچنین آن را برای حرفه‌ای‌ها در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار کاربرپسند می‌کند. به عنوان مثال، متخصصان حسابداری ممکن است از پایگاه های داده ساختاریافته برای حفظ فرآیندهای حقوق و دستمزد استفاده کنند، در حالی که تیم های بازاریابی ممکن است از داده های ساختار یافته مانند نشانه گذاری طرح واره برای بهبود رتبه بندی موتورهای جستجوی خود استفاده کنند.

ابزارها را در دسترس تر می کند

داده های ساختاریافته به کاربران داده اجازه می دهد تا به ابزارها و محصولات زیادی دسترسی داشته باشند که به آنها کمک می کند وظایف خود را به نحو احسن انجام دهند. کسب‌وکارها سال‌ها از داده‌های ساخت‌یافته استفاده کرده‌اند، که آنها را قادر به توسعه و استفاده از منابعی کرده است که متخصصان امروزی اغلب آشنا و کاربرپسند می‌دانند. برای مثال، ابزارهایی مانند نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و پلت‌فرم‌های اینترانت کارکنان از داده‌های ساختاریافته استفاده می‌کنند تا دسترسی حرفه‌ای به اطلاعات مهم تجاری را آسان‌تر کنند.

داده های بدون ساختار چیست؟

داده های بدون ساختار شامل داده هایی است که قالب از پیش تعیین شده ای ندارند. این بدان معناست که ساختار آن بسته به اینکه چه کسی از آن استفاده می کند و مردم چگونه به آن دسترسی دارند متفاوت است. در حالی که داده های ساخت یافته کمی هستند یا به راحتی اندازه گیری می شوند، داده های بدون ساختار کیفی هستند، بنابراین به جای الگوریتم ها بر مشاهدات متکی هستند. این شامل فرمت هایی مانند ایمیل، چت، تصاویر ماهواره ای، صوتی، تصویری و پست های رسانه های اجتماعی است.

برخلاف داده های ساخت یافته، داده های بدون ساختار از مدل داده خاصی پیروی نمی کنند. زمانی که ذخیره می‌شود در قالب اصلی و بدون ساختار خود باقی می‌ماند و تنها زمانی که شخصی آن را بازیابی می‌کند به قالبی قابل خواندن پردازش می‌شود. در نظر گرفته شده طرحواره در خواندن، داده های بدون ساختار در تشخیص الگوها یا روندها مفید است. کسب و کارها اغلب از آن برای پیگیری موفقیت کمپین های بازاریابی یا نظارت بر رضایت مشتری از طریق پلتفرم های رسانه های اجتماعی و بررسی وب سایت ها استفاده می کنند.

مزایای داده های بدون ساختار

استفاده از داده های بدون ساختار نیز مزایای خود را دارد. برخی از مزایای داده های بدون ساختار عبارتند از:

انعطاف پذیری بیشتر

داده های بدون ساختار می توانند به کاربران امکان انعطاف پذیری زیادی را بدهند. از آنجایی که در قالب اصلی خود به عنوان داده های تعریف نشده ذخیره می شود تا زمانی که شخصی به آن دسترسی پیدا کند و آن را بخواند، اغلب ممکن است همه کاره تر باشد. بسته به اینکه کسی می‌خواهد از آن استفاده کند، می‌تواند داده‌ها را برای تناسب با فرمت‌های مختلف تغییر دهد. در حالی که داده های ساختاریافته دارای قالب از پیش تعریف شده ای هستند که فقط به شما امکان می دهد از آن برای هدف مورد نظر خود استفاده کنید، می توانید داده های بدون ساختار را تغییر دهید و از آنها به روش های مختلف استفاده کنید.

اکتساب سریعتر داده ها

کاربران اغلب می توانند به راحتی و سریعتر از داده های ساختاریافته به داده های بدون ساختار دسترسی داشته باشند. داده های ساختاریافته از پیش تعریف شده است، به این معنی که با یک فرمت خاص که توسط یک زبان برنامه نویسی تعریف شده است، مطابقت دارد. داده های بدون ساختار متغیر و انعطاف پذیر هستند، بنابراین کاربر می تواند بدون محدودیت داده های از پیش تعریف شده به آن دسترسی داشته باشد. اساساً، همانطور که بازیابی داده های ساختاریافته نیاز دارد، لازم نیست که داده های بدون ساختار، معیارهای بسیار خاص را برای بازیابی کاربر داشته باشند.

مطالب مرتبط: روش های جمع آوری داده ها (با انواع داده ها و مثال ها)

قابلیت ذخیره سازی بهتر

کاربران معمولاً می‌توانند داده‌های بدون ساختار را در مقادیر زیاد و اغلب در ابر در دریاچه‌های داده یا مخازن داده‌ها ذخیره کنند. در حالی که انبارهای داده معمولاً داده های ساخت یافته را ذخیره می کنند، دریاچه های داده به کاربران اجازه می دهند تا مقادیر زیادی از داده های ساختار یافته و بدون ساختار را به راحتی ذخیره کرده و به آنها دسترسی داشته باشند. کاربران می‌توانند داده‌های بدون ساختار را از منابع متعدد در قالب خام آن بازیابی کنند، آن‌ها را در دریاچه داده قرار دهند و آن‌ها را برای دسترسی کاربر نهایی دستکاری کنند.

مرتبط: افزونگی داده چیست؟ مزایا، معایب و نکات

داده های ساخت یافته در مقابل داده های بدون ساختار

افراد تجاری هم از داده های ساختاریافته و هم از داده های بدون ساختار در تجزیه و تحلیل داده ها و سایر عملکردهای تجاری استفاده می کنند. در اینجا برخی از تفاوت های اصلی بین این دو شکل داده وجود دارد که به تعیین استفاده از آنها کمک می کند:

عصر فناوری داده

تجزیه و تحلیل داده های ساخت یافته یک زمینه قدیمی تر از تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار است. اگرچه ممکن است برخی از کسب‌وکارها قبلاً تلاش‌های تحقیقاتی قابل‌توجهی را برای توسعه تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته سرمایه‌گذاری کرده باشند، این فناوری هنوز نسبت به داده‌های ساخت‌یافته، فناوری بسیار پیشرفته‌تری است. برای مثال، کسب‌وکارها از داده‌های ساختاریافته در CRM برای مدت طولانی‌تری نسبت به دسترسی به داده‌های بدون ساختار از رسانه‌های اجتماعی استفاده کرده‌اند.

فرمت داده

از آنجایی که داده های ساخت یافته دقیق تر و خاص تر از داده های بدون ساختار هستند. معمولاً شامل داده‌های عددی است که در ردیف‌ها و ستون‌ها ذخیره می‌شوند و از زمان ایجاد آن در قالبی ساختاریافته ظاهر می‌شوند. به عنوان مثال، برنامه های نرم افزار حسابداری از داده های ساخت یافته استفاده می کنند که کاربر می تواند با وارد کردن عبارات جستجو، کدها یا فرمول های خاص به آنها دسترسی پیدا کند. کاربران می توانند داده های بدون ساختار را به روش های متنوع تری ایجاد و ذخیره کنند زیرا روابط تعریف شده ای با سایر نقاط داده ندارد. به عنوان مثال، یک ایمیل به عنوان داده های بدون ساختار واجد شرایط است زیرا محتوای متن آن متفاوت است.

ذخیره سازی

کاربران معمولا داده های ساخت یافته را در انبارها ذخیره می کنند. این به آنها اجازه می دهد تا داده ها را مرتب نگه دارند تا بتوانند آن را تجزیه و تحلیل کنند و در گزارش ها استفاده کنند. داده‌های ساختاریافته به فضای ذخیره‌سازی کمتری نسبت به داده‌های بدون ساختار نیاز دارند که کاربران اغلب در دریاچه‌های داده ذخیره می‌کنند. دریاچه های داده به فضای ذخیره سازی بسیار بیشتری نسبت به انبارهای داده نیاز دارند، اما آنها معمولاً مبتنی بر ابر هستند و گزینه های زیادی برای فرمت های ذخیره سازی دارند.

قابلیت استفاده

داده های ساختاریافته اغلب شهودی تر هستند و جستجو و تجزیه و تحلیل آنها آسان تر است و شرکت ها اغلب از آن برای ایجاد گزارش هایی در مورد پیشرفت پروژه های خود یا فعالیت های تیم خود استفاده می کنند. یک تاجر متوسط ​​می تواند به راحتی به داده های ساختاریافته برای نیازهای تجاری خود دسترسی داشته باشد و از آنها استفاده کند، مانند تعداد مشتریان جدیدی که در یک زمان معین به دست آورده اند یا سابقه حقوق و دستمزد یک کارمند.

داده های بدون ساختار اغلب به تخصص بیشتری در علم داده نیاز دارند تا داده های بدون ساختار را در فناوری هوش تجاری خود ادغام کنند. جستجو می تواند پیچیده تر باشد و برای درک کاربران نیاز به پردازش بیشتری دارد، بنابراین کسب و کارها اغلب کارشناسان داده را برای دسترسی، تبدیل و استفاده از داده های بدون ساختار استخدام می کنند. به عنوان مثال، یک متخصص داده ممکن است آدرس های IP را از پست های رسانه های اجتماعی برای جلوگیری، شناسایی و حل و فصل تهدیدات امنیت سایبری استخراج کند.

کمی در مقابل کیفی

داده های ساختاریافته معمولاً داده های کمی هستند، به این معنی که شامل آمار و اعداد می شود. داده های ساختاریافته به چیزهایی مربوط می شود که افراد می توانند آنها را بشمارند، مانند ارقام فروش، و گروه بندی حروف سازمان یافته که در ردیف ها و ستون های داده ها قرار می گیرند، مانند نام ها و آدرس ها در CRM. تجزیه و تحلیل داده های ساخت یافته به اعداد نگاه می کند تا روابط بین متغیرها را پیش بینی کند یا احتمال را برآورد کند.

متخصصان داده همچنین به داده های بدون ساختار به عنوان داده های کیفی اشاره می کنند. از این نوع داده ها، افراد تجاری می توانند اطلاعاتی را جمع آوری کنند که بر اساس آمار نیست، مانند جمع آوری بازخورد از نظرات یا نظرات در صفحات رسانه های اجتماعی. از آنجایی که مستقیماً به یک مقدار عددی ترجمه نمی‌شود یا به عنوان بخشی از یک فرمول وجود دارد، داده‌های بدون ساختار معمولاً از دیدگاه کمی ساده‌تر هستند اما هنوز برای تحلیل و استفاده متخصصان تجاری مفید هستند.