Gestructureerde versus ongestructureerde gegevens: alles wat u moet weten
I write about fintech, data, and everything around it
Alles wat u moet weten over gestructureerde versus ongestructureerde gegevens. Wat is het, waarom het ertoe doet en hoe u uw gegevens kunt verplaatsen voor betere resultaten.
In deze uitdagende en concurrerende markt is data het enige dat bedrijven heeft geholpen om te streven en relevant te zijn.
Sterker nog, volgensForbes, 52% van de bedrijven wereldwijd maakt gebruik van data en analyses om hun bedrijfsvoering te verbeteren. 71% van de bedrijven, aan de andere kant geloven dat hun investeringen in data en analyse de komende drie jaar en daarna aanzienlijk zullen toenemen.
Van bankieren en financiën tot gezondheidszorg, elke branche maakt tegenwoordig gebruik van gegevens om hun dagelijkse activiteiten te vereenvoudigen en betere zakelijke beslissingen te nemen. Data sturen een bedrijf in de juiste richting of bieden op zijn minst inzichten voor het plannen van toekomstige campagnes, het organiseren van de introductie van nieuwe producten of het uitvoeren van verschillende experimenten.
Organisaties hebben geprofiteerd van de constante toestroom van gegevens door op feiten gebaseerde beslissingen te nemen die tot groei hebben geleid. Maar elk van die beslissingen volgt met het type gegevens dat wordt verzameld en verplaatst.
Je hebt misschien de termen gestructureerde en ongestructureerde data gehoord, maar je vraagt je misschien af wat ze betekenen. Het onderscheid tussen gestructureerde en ongestructureerde data heeft belangrijke implicaties voor het opslaan, verwerken en analyseren van data – met name in grote hoeveelheden. In deze blogpost bespreken we wat gestructureerde en ongestructureerde gegevens zijn, samen met de belangrijkste verschillen tussen de twee.
Gestructureerde versus ongestructureerde gegevens: in een notendop
Je bent misschien nieuwsgierig naar de soorten gegevens die worden geadresseerd, gezien alle geruchten over hoe organisaties deze gebruiken. Het eerste dat u moet begrijpen, is dat niet alle gegevens gelijk zijn gemaakt. Hoewel de meeste gegevens ongestructureerd zijn, is een deel ervan wel gestructureerd. Zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens bevinden zich in vele soorten databases en worden op verschillende manieren verkregen, verzameld en geschaald.
Gestructureerde data is overzichtelijke, feitelijke en directe informatie. Het heeft meestal de vorm van letters en cijfers die gemakkelijk in tabelrijen en -kolommen kunnen worden ingevoegd. Ongestructureerde gegevens daarentegen bestaan in een grote verscheidenheid aan formaten en zonder enige vooraf vastgestelde organisatie. Het kan van alles zijn, van afbeeldingen en tekstbestanden zoals pdf’s tot audio- en videobestanden.
Wat zijn gestructureerde gegevens?
Simpel gezegd, gestructureerde gegevens zijn een gegevenstype dat in een vooraf gedefinieerd formaat kan passen. Het voldoet aan een datamodel dat een duidelijk gedefinieerde structuur heeft en een consistente volgorde volgt. Gestructureerde gegevens zijn voor een persoon of een computerprogramma eenvoudig toegankelijk en te gebruiken.
Meestal worden gestructureerde gegevens bewaard in databases of andere plaatsen met duidelijke schema’s. het wordt gepresenteerd in tabelvorm met verbindingen tussen de verschillende rijen en kolommen. SQL-databases of Excel-bestanden zijn typische voorbeelden van gestructureerde gegevens. Elk van hen heeft een reeks georganiseerde, sorteerbare kolommen en rijen. En om gestructureerde gegevens in databases te beheren, wordt vaak SQL (Structured Query Language) gebruikt.
Voordelen van gestructureerde gegevens
- Gestructureerde gegevens zijn gemakkelijker toegankelijk. Het gebruik en bestaan ervan dateren van vóór dat van ongestructureerde gegevens. Hierdoor zijn er meer tools op de markt beschikbaar waarmee u deze kunt openen, beheren en wijzigen. Bovendien kan SQL worden gebruikt om gestructureerde gegevens aan te roepen, wat de toegankelijkheid verder vergroot.
- Gestructureerde gegevens zijn eenvoudig te gebruiken met de huidige technologieën. Machine learning-algoritmen kunnen gestructureerde gegevens begrijpen en gebruiken vanwege de duidelijk gedefinieerde architectuur. Door dergelijke technologie te gebruiken, wordt het opvragen eenvoudiger.
- Gestructureerde gegevens zijn bevorderlijk voor mensen. Om gestructureerde gegevens te begrijpen en te hanteren, hoeft men niet noodzakelijkerwijs een grondig begrip te hebben van hoe het werkt of presteert. Als gevolg hiervan is het voor besluitvormers eenvoudiger om gegevens te verzamelen, te begrijpen en te gebruiken voor bedrijfsactiviteiten.
Nadelen van gestructureerde gegevens
- Vanwege de vooraf gedefinieerde structuur is het essentieel om de gestructureerde gegevens op een specifieke manier te gebruiken. Het aanpassingsvermogen en de veelzijdigheid van gestructureerde gegevens zijn daarom beperkt.
- Er moet een vooraf gedefinieerd schema in de opslag worden opgenomen omdat gestructureerde gegevens op een specifieke manier moeten worden opgeslagen. Wanneer de behoefte zich voordoet om de gegevensvereisten aan te passen, vergen deze datawarehouses veel beheerresources.
Hulpmiddelen voor gestructureerde gegevens
Gestructureerde data bestaat al langer dan ongestructureerde of semi-gestructureerde data. Hierdoor zijn er meer tools beschikbaar om gestructureerde data te beheren. Een paar van hen zijn:
- MySQL
- SQLite
- OLAP
- PostgreSQL
Wat zijn ongestructureerde gegevens?
Ongestructureerde gegevens, eenvoudig gezegd, zijn ongedefinieerde gegevens die een vooraf bepaald formaat missen. Het verwijst naar informatie die niet is georganiseerd of een vooraf bepaald gegevensmodel heeft. Hoewel ongestructureerde gegevens soms feiten kunnen bevatten zoals datums, cijfers en feiten, bestaat het meestal voornamelijk uit tekst. In vergelijking met gegevens die zijn opgeslagen in georganiseerde databases, veroorzaakt dit anomalieën en dubbelzinnigheden die het moeilijk maken om te begrijpen met behulp van conventionele tools. No-SQL-databases, audiobestanden en videobestanden zijn typische voorbeelden van ongestructureerde gegevens.
De capaciteit om ongestructureerde data op te slaan en te analyseren is de afgelopen jaren aanzienlijk verbeterd dankzij de introductie van een aantal nieuwe tools en technologieën die bepaalde soorten ongestructureerde data kunnen opslaan. MongoDB is bijvoorbeeld ontworpen om documenten efficiënt op te slaan. Als alternatieve illustratie is Apache Giraph ontworpen voor het opslaan van associaties tussen knooppunten.
Voordelen van ongestructureerde gegevens
- Ongestructureerde gegevens worden bewaard in de vorm waarin ze oorspronkelijk zijn geproduceerd. Vanwege zijn ontluikende karakter kan het worden aangepast om met veel andere bestandsindelingen te werken, waardoor het aanpassingsvermogen en de veelzijdigheid worden vergroot. In plaats van de hele stapel aan te roepen, kunnen datawetenschappers alleen de gegevens krijgen die ze nodig hebben om mee te werken.
- Ongestructureerde gegevens vereisen geen speciale verwerking voordat ze worden opgeslagen. Het is daardoor gemakkelijker te verzamelen en op te slaan. Het is daardoor gemakkelijker te verzamelen en op te slaan.
- Ongestructureerde gegevens worden bewaard in datameren, dit zijn grote ruimtes met gegevensopslag en werken vaak volgens een pay-per-use-model. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven hun gegevens goedkoper opslaan omdat ze niet langer interne gegevensservers hoeven te gebruiken.
Nadelen van ongestructureerde gegevens
- Ongestructureerde data hebben expertise en ervaring nodig om begrijpelijk te zijn. Ongestructureerde data hebben expertise en ervaring nodig om begrijpelijk te zijn. Het is slechts een willekeurige compilatie van onverwerkte gegevens die van internet zijn gehaald. Datawetenschappers zijn dus verplicht om deze gegevens te verwerken en te interpreteren.
- Ongestructureerde data vragen om speciale tools. Het is relatief nieuw in vergelijking met de gestructureerde gegevens. Ongestructureerde gegevens kunnen niet in ruwe vorm worden gebruikt. Het vereist verwerking door gespecialiseerde gegevensverwerkers die het voldoende scheiden om bruikbaar te zijn.
Hulpmiddelen voor ongestructureerde gegevens
Aangezien ongestructureerde gegevens recenter zijn dan gestructureerde gegevens, zijn er niet veel tools beschikbaar om deze te beheren. Dit maakt het moeilijk om ongestructureerde gegevens te beheren. U zou deze procedure echter aanzienlijk eenvoudiger voor u kunnen vinden als u de onderstaande tools gebruikt.
- Azure
- Amazon DynamoDB
- MongoDB
5 cruciale stappen voor effectieve gegevensopschoning
Het opschonen van gegevens is een zeer belangrijke eerste stap bij het bouwen van een strategie voor gegevensanalyse. Als u weet hoe u uw gegevens moet opschonen, kunt u talloze uren besparen en zelfs voorkomen dat u ernstige fouten maakt door de verkeerde gegevens te selecteren om uw analyse voor te bereiden, of erger nog, de verkeerde conclusies te trekken. Leer de 5 essentiële stappen voor effectieve gegevensopschoning.
Gestructureerde gegevens versus ongestructureerde gegevens: belangrijkste verschillen
Het komt neer op de soorten data die kunnen worden gebruikt, de hoeveelheid datakennis die nodig is om het te gebruiken, en het on-write versus on-read schema bij het kiezen tussen gestructureerde en ongestructureerde data.
Het komt neer op de soorten data die kunnen worden gebruikt, de hoeveelheid datakennis die nodig is om het te gebruiken, en het on-write versus on-read schema bij het kiezen tussen gestructureerde en ongestructureerde data.
Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste onderscheidingsgebieden en hun gevolgen:
| Eigendom | Gestructureerde gegevens | Ongestructureerde gegevens |
| Bronnen | Gebruikelijke bronnen van gestructureerde gegevens zijn spreadsheets, OLTP-systemen, online formulieren, netwerken, webservers, enz. | Veelvoorkomende bronnen van ongestructureerde gegevens zijn e-mailberichten, instant messaging, mediabestanden, samenwerkingstools en meer. |
| Schaalbaarheid | Op- of afschalen kan een beetje uitdagend zijn, aangezien gestructureerde gegevens worden opgeslagen in databaseschema’s. | Ongestructureerde gegevens zijn beter schaalbaar omdat ze in hun onbewerkte indeling worden bewaard zonder enige verwerking. |
| Formulieren | Gestructureerde gegevens worden een tabelindeling genoemd met duidelijke relaties tussen de kolommen. | Ongestructureerde gegevens zijn toegankelijk in rich media, geospatiale en bewakingsgegevens, enz. |
| Formaat | Voorgedefinieerd formaat | Geen specifiek formaat, raw |
| Natuur | Kwantitatief of wiskundig | Niet gecategoriseerd en kwalitatief |
| Opslag | Data Magazijn | Data Magazijn |
| Gebruik casus | CRM’s, online boekingsservices en boekhoudsystemen zijn enkele van de meest voorkomende use cases voor gestructureerde gegevens. | Ongestructureerde gegevens hebben verschillende toepassingen, waaronder datamining, chatbots, voorspellende analyses, enz. |
Rol van semi-gestructureerde gegevens in relatie tot gestructureerde en ongestructureerde gegevens
Gegevensanalisten kunnen informatiegroepering en hiërarchieën identificeren door de interne tags en markeringen te gebruiken die semi-gestructureerde gegevens behouden om verschillende gegevensitems te onderscheiden. Databanken kan ook semi-gestructureerd zijn, net als documenten. Hoewel deze vorm van data maar 5-10% van de totale hoeveelheid data uitmaakt, heeft het belangrijke commerciële toepassingen in combinatie met gestructureerde en ongestructureerde data.
Een typisch voorbeeld van een semi-gestructureerd gegevenstype is e-mail. Hoewel thread-tracking, bijna-ontdubbeling en zoeken naar concepten meer geavanceerde analytische tools vereisen, maken de ingebouwde metadata van e-mail categorisatie en zoeken op trefwoorden mogelijk zonder dat er extra tools nodig zijn.
Hoewel e-mail een belangrijke use-case is, is de meeste semi-gestructureerde ontwikkeling gericht op het oplossen van problemen met gegevensoverdracht. Het delen en overdragen van gegevens via het web, waaronder elektronische gegevensuitwisseling (EDI), verschillende sociale-mediaplatforms, opmaaktalen voor documenten en NoSQL-databases, worden steeds populairder voor het uitwisselen van sensorgegevens.
Laatste afhaalmaaltijden
Gegevens en informatie zijn essentieel voor de groei en het onderhoud van een bedrijf. Het is ook belangrijk om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen en gunstige resultaten te behalen. Hoe effectief een bedrijf is, hangt af van zijn vermogen om relevante gegevens te verkrijgen, deze te evalueren en naar aanleiding van de bevindingen te handelen. Hoe belangrijk het ook is, gegevens komen niet in één vorm of type voor. Een deel ervan is gestructureerd, een ander deel is ongestructureerd.
Gestructureerde gegevens zijn eenvoudig te beheren, maar ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens zijn een uitdaging om te organiseren en te extraheren. Elk type gegevens is cruciaal voor een bedrijf, en weten hoe ze er goed mee om moeten gaan, helpt organisaties om fouten te verminderen en de productiviteit te verhogen.
Door Zuci te selecteren als partner met expertise, kunt u het kaliber van al uw gegevens verhogen. Zuci biedt een breed scala aan hulpmiddelen om u te helpen de gegevens te verkrijgen die u nodig hebt, de gegevensintegriteit te waarborgen en resultaten van hoge kwaliteit te leveren zonder productiviteitsverlies. Bezoek Zuci’s datawetenschap en -analyse services om meer te weten te komen over onze services voor een sterke data-architectuur die u het beste van dienst zal zijn.
