Что такое полуструктурированные данные? | Simplilearn

До появления облака большинство данных были организованы и аккуратно спрятаны в базах данных или электронных таблицах. Теперь организации имеют доступ к значительно более широкому спектру данных в различных формах. Полуструктурированные данные, созданные устройствами IoT, мобильными приложениями и веб-страницами, имеют большую ценность, если компании могут успешно их добывать. В этой статье подробно рассматривается, что такое полуструктурированные данные, проблемы, возникающие при их оценке, и инструменты, которые организации используют для максимизации их ценности.

Что такое полуструктурированные данные?

В отличие от реляционных баз данных или других типов таблиц данных, полуструктурированные данные не придерживаются табличной структуры структурированных данных. Тем не менее, они включают теги или маркеры для разделения семантических фрагментов и навязывания иерархий записей и полей в данных. В результате они также известны как самоописательная структура.

Сущности одного и того же класса могут иметь различные характеристики, будучи сгруппированными близко друг к другу в полуструктурированных данных, а порядок атрибутов не имеет значения.

Полуструктурированные данные стали более распространенными с появлением Интернета, поскольку полнотекстовые тексты и базы данных больше не являются единственными формами данных. Многим приложениям требуется среда для обмена информацией, а полуструктурированные данные часто встречаются в объектно-ориентированных базах данных. Например, электронные письма полуструктурированы по Получателю, Теме, Дате, Отправителю и т. д. или автоматически классифицируются по таким категориям, как Входящие, Спам и Промоакции с использованием машинного обучения.

Полуструктурированные данные — это нечто среднее между изображениями и видео. Они могут содержать метатеги, ссылающиеся на место, дату или человека, который их сделал, например, но информация, содержащаяся внутри них, неструктурирована. Рассмотрим Facebook, который организует информацию по Marketplace, Users, Groups, Friends и т. д., но комментарии и контент внутри этих группировок неорганизованы.

Характеристики полуструктурированных данных

1. Данные не соответствуют модели данных, но имеют некоторую структуру.
2. Данные нельзя хранить в строках и столбцах, как в базах данных.
3. Полуструктурированные данные включают теги и компоненты (метаданные), которые организуют данные и определяют, как они хранятся.
4. Иерархия формируется путем группировки схожих элементов.
5. Качества или свойства сущностей в одной и той же группе могут быть одинаковыми или разными.
6. Отсутствуют адекватные метаданные, что создает проблемы автоматизации и управления данными.
7. Размер и тип одних и тех же объектов недвижимости в одной группе могут различаться.
8. Компьютерные программы не могут легко использовать его из-за отсутствия четко определенной структуры.

Типы полуструктурированных данных

Изображения/Видео

Когда вы делаете снимок с помощью телефона, изображение сохраняется в галерее вместе с временной меткой, датой и метаданными. После этого вы можете переименовать изображение или организовать его в новую группу.

Электронные письма

Письма содержат структурированную информацию об отправителе, получателе, теме и дате и автоматически классифицируются как «Входящие», «Спам» или «Исходящие». Материал в письмах неструктурирован и доступен для поиска по ключевым словам.

Социальные медиа-платформы

Группы, страницы и Marketplaces Facebook организуют данные, но комментарии, контент и лайки являются полуструктурированными. Твиты в Twitter и изображения/видео в Instagram, Pinterest и YouTube являются полуструктурированными данными.

Машинно-генерируемые полуструктурированные данные

Полуструктурированные данные включают в себя сводки погоды, прогнозы, информацию о дорожной обстановке, спутниковые фотографии и видеозаписи.

Примеры полуструктурированных данных

• Электронная почта

• Базы данных NoSQL

• Документы CSV, XML и JSON
• Электронный обмен данными (ЭОД)
• HTML
• РДФ

Источники полуструктурированных данных

Полуструктурированные данные производятся различными источниками, включая множество обычных потребительских гаджетов. Этот формат данных становится все более популярным и предоставляет огромные возможности для предприятий. Появление мощных облачных платформ сделало возможным быстрое хранение, анализ и анализ полуструктурированных данных, раскрывая ранее недостижимые идеи. Вот несколько примеров источников полуструктурированных данных, которые демонстрируют полезность такого рода данных.

Из датчиков Интернета вещей

Датчики IoT генерируют данные в различных формах, включая полуструктурированные данные. Эти удаленные датчики имеют широкий спектр применения и могут предоставлять большие объемы полезных данных. Производители, например, используют данные с датчиков, установленных на оборудовании, для мониторинга уровней вибрации, тепла и выходной мощности, чтобы оценить, когда потребуется техническое обслуживание оборудования. An a. Устройства IoT предлагают широкий спектр применения в здравоохранении, позволяя врачам контролировать критические показатели для пациентов с высоким риском, получая данные с носимых устройств мониторинга. Эта информация может собираться и анализироваться для определения приверженности пациентов программам лечения и отслеживания важной с медицинской точки зрения информации, такой как уровень сахара в крови с течением времени.

Данные из Интернета

Огромный рост полуструктурированных данных также обусловлен расширением сети. Полуструктурированные языки разметки включают HTML, XML и другие языки разметки. Их схемы могут быть описательными, неполными или меняющимися. Списки и таблицы часто смешиваются с неструктурированным текстом в полуструктурированных онлайн-данных. Эти данные можно добывать способами, которые не могут добывать неструктурированные данные, такие как простой текст. Электронная почта часто бывает одинаковой, содержащей неструктурированный текст и структурированные данные, такие как отправитель, получатель, время и дата и т. д. Учитывая огромное количество интернет-материалов и данных, создаваемых ежедневно, способность оценивать эти богатые источники данных требует использования современных технологий анализа данных.

Преимущества полуструктурированных данных

• Установленная схема не обязывает его.
• Его можно адаптировать, поскольку схему легко изменить.
• Данные можно переносить.
• Он помогает клиентам, которые не могут сформулировать свои требования в SQL. Он может легко справиться с различными источниками.

Недостатки полуструктурированных данных

• Отсутствие стабильного, строгого формата усложняет хранение данных.
• Интерпретация связи между данными является сложной задачей, поскольку нет разделения между схемой и данными.
• Запросы менее эффективны, чем структурированные данные.

Частично структурированное хранилище данных

Данные могут храниться в СУБД, созданной специально для полуструктурированных данных. XML обычно используется для хранения и передачи полуструктурированных данных. Его пользователь может указывать теги и атрибуты для хранения данных в иерархическом формате. В XML схема и данные не связаны тесно. Хранение и обмен полуструктурированными данными могут осуществляться с помощью модели обмена объектами (OEM). Она организует данные в форме графа. СУРБД может хранить данные, отображая их в реляционную схему, а затем в таблицу.

Шаги извлечения правил импликации поставляются после извлечения полуструктурированных правил импликации данных. Он состоит в основном из трех шагов: сбор и обработка данных, вычисление данных и извлечение правил.

Шаг сбора и обработки данных в первую очередь извлекает полуструктурированные данные с веб-сайтов перед их преобразованием и предварительной обработкой в ​​структурированные данные, которые могут использоваться для извлечения правил. Исходные данные веб-страницы являются полуструктурированными, и исходные данные включают отсутствующие данные, зашумленные данные и данные несогласованного формата. Полуструктурированные данные на веб-страницах извлекаются с помощью инструмента извлечения данных. Затем процедуры предварительной обработки отсутствующих данных, зашумленных данных и данных формата в исходных данных выполняются перед преобразованием в структурированные данные. Структурированные данные могут быть в формате XML или реляционной базе данных.

На этапе расчета данных вычисляются минимальная поддержка и сила импликации, а также предоставляются пороговая поддержка и сила, чтобы правила импликации могли быть извлечены на этапе извлечения. Правила извлечения извлекаются с использованием связи импликации минимальной поддержки и силы импликации порога на последнем этапе извлечения правила импликации. Наконец, результаты визуализируются.

Заключение

Управление, сопоставление, интеграция, хранение и анализ полуструктурированных данных будут развиваться по мере роста объема полуструктурированных данных. Множество людей. Учитывая растущий объем этого типа данных, понимание природы полуструктурированных данных и того, как их использовать, имеет решающее значение.

Хотите узнать больше о данных? Хотите начать карьеру в качестве специалиста по данным, но не знаете как? У нас есть идеальный курс для вас! От основ до продвинутых тем по данным, наши Магистерская программа «Специалист по данным» может помочь вам начать работу в мистическом мире данных. Освойте инструменты и языки для работы с данными, такие как R, Python, Machine Learning, Tableau, Hadoop, Spark и многое другое! Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы начать!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое пример полуструктурированных данных?

К полуструктурированным источникам данных относятся электронные письма, XML и другие языки разметки, пакеты TCP/IP, двоичные исполняемые файлы, сжатые файлы, данные, интегрированные из разных источников, и веб-страницы.

2. Что означает полуструктурированные данные?

Полуструктурированные данные — это данные, которые не записаны и не отформатированы обычными способами.

3. Что означает термин «полуструктурированный»?

Полуструктурированная модель данных отличается от табличных моделей данных и реляционных баз данных отсутствием заданной схемы. Однако данные не являются полностью сырыми или неструктурированными; они содержат определенные структурные особенности, такие как теги и организационная информация, которые облегчают их изучение.

4. Являются ли CSV полуструктурированными данными?

Да, CSV — это полуструктурированные данные.

5. Что является примером неструктурированных данных?

Rich media — один из примеров неструктурированных данных. Данные из СМИ и развлечений, наблюдения, геопространственные данные, аудио и погода. Коллекции документов.

6. В чем разница между неструктурированными и полуструктурированными данными?

Организационный уровень определяет различие между полуструктурированным и неструктурированным материалом. В то время как последний доступен во многих формах и типах, первый структурирован с использованием тегов и структур.