Структурированные и неструктурированные данные
01 February 2023
Когда пользователи обращаются к команде Astro для покупки лучших резидентных и мобильных прокси или же с намерением купить серверные прокси, большинство интересует не только и не столько конфиденциальность, а то, что приобретается с помощью этой конфиденциальности. То есть, данные. Поговорим о разнице между структурированными и неструктурированными данными. Она важна, если вы хотите правильно работать с ними.
Определение структурированных данных
Структурированные данные — это систематизированный и нормализованный формат наборов количественных данных. Такие наборы приобретают строгий формат с помощью заранее заданных и специально разработанных параметров управления. Типичный формат такого рода формируется с помощью SQL. Последний отвечает за определение формата полей, а также за их расположение.
Основу структурированных датасетов составляют взаимосвязи между хранящимися фрагментами информации. Поля таких наборов данных регламентированы жесткими ограничениями по части форматирования. Это свойство облегчает поиск данных, применение фильтров и работу с запросами.
Плюсы структурированных данных
- Доступность для недорогих инструментов с ML-функционалом. Строгие параметры таких наборов данных облегчают работу на основе машинного обучения. Ведь структурированный и читаемый контент облегчает роботам выявление логических связей и тщательную проверку результатов;
- Понимание со стороны пользователей. Работа со структурированными датасетами не требует глубоких знаний о Big Data;
- Открытость по отношению к большинству инструментов для сбора информации, ведь большинство таких инструментов созданы с упором на структурированные данные.
Примеры и варианты использования
Приведем примеры структурированных данных.
- Статистика;
- Платежные данные;
- Номера мобильных телефонов.
Что касается примеров использования, то выделим такие сферы:
- CRM. Адекватная модель работы с данными преобразовывает факты и цифры в четкую картину поведения, предпочтений и триггеров клиентов;
- Управление запасами, когда данные о товарных потоках собираются для разработки товарных проекций;
- Финансовые прогнозы — очевидный пример моделей, работающих с опорой на структурированные данные. Кстати, финансовый анализ и харвестинг финансовых данных — весомая причина, по которой пользователи обращаются в Astro для покупки лучших резидентных и мобильных прокси или же с целью купить серверные прокси.
Определение неструктурированных данных
Под неструктурированными данными понимаются наборы данных с уникальным форматом без строгих свойств по части хранения. Датасеты такого рода могут содержать разнородные фрагменты информации в исходной форме. Таким образом, их труднее исследовать, пусть Data Science и добилась уже прогресса на этом пути.
Плюсы неструктурированных данных
- Спектр инсайтов. Поскольку форматы неструктурированных датасетов не знают ограничений, то эти наборы данных способны дать любопытные точки для оценки ситуации и привести к неожиданным выводам;
- Оперативный сбор, возможный благодаря отсутствию предопределенных жестких форматов.
Примеры и варианты использования
- Комментарии и реакции, оставляемые в социальных сетях. Обратите внимание, что главное здесь не в количестве комментариев, а в содержании и контексте;
- Медиафайлы, такие как изображения, видео и GIF-файлы.
Что касается возможных вариантов использования, то первым на ум приходит анализ поведения пользователей в социальных сетях. Имея в распоряжении подходящую модель данных, т.е. когда возможно учесть и операционализировать не только сами данные, но и окружающий контекст, можно выйти на новые выводы.
Также распространена практика передачи неструктурированных данных чат-ботам для апгрейда. Однако, нейронные сети должны быть продвинутыми, чтобы справиться с этой задачей.
Какие бы ни требовалось собирать данные в Интернете, Astro готовы помочь! Покупайте лучшие резидентные и мобильные прокси или приобретайте серверные прокси, чтобы собирать информацию!
