Что такое неструктурированные данные? — Различные типы данных
Различия между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными
Неструктурированные данные — это информация, которая существует в ненормированной и неидентифицируемой структуре данных. Классически к ним относятся текстовые, графические, аудио- и видеофайлы, которые не хранятся в базах данных. Особенно в условиях Больших Данных неструктурированные данные имеют огромное значение.
Index
Различные формы данных
Цифровые данные можно разделить на три различные категории. В основном они отличаются различной степенью структурированности:
Неструктурированные данные
Тип файла известен, но его содержание совершенно независимо само по себе. Они не находятся в определенных базах данных и поэтому очень трудно поддаются анализу. Кроме того, большинство данных, имеющихся в компаниях, являются неструктурированными
- В качестве примера можно привести цифровые активы предприятия:
- Презентации
- Видео
- Изображения
- Тексты
- и т.д.
Полуструктурированные данные
Определенная базовая структура присутствует, но сам контент неструктурирован. Такие файлы содержат определенную информацию, например, метаданные, но их все равно нелегко обрабатывать, поскольку большая часть информации неструктурирована. Поэтому их следует классифицировать между структурированными и неструктурированными данными.
- Примером могут служить электронные письма: тема, получатель и отправитель определены, но остальные данные не определены.
Структурированные данные
Структурированные данные всегда имеют предопределенный формат в виде строк и столбцов (например, CRM-системы). Таким образом, с одной стороны, их легко найти/обработать с помощью базы данных SQL, но, если они построены на реляционной модели, они также позволяют избежать дублирования информации (избыточности данных).
Примерами структурированных данных являются, например, штрих-коды, статистика журналов или базы данных клиентов. Таблицы Excel также содержат структурированные данные, созданные вручную.
Содержание знаний о неструктурированных данных
Знания, хранящиеся в неструктурированных данных, изначально «богаче», чем знания, хранящиеся в структурированной форме. Это связано с тем, что зачастую из контекста (например, эмоции и контекст электронного письма) можно сделать гораздо больше выводов, чем из структурированных данных. При использовании структурированных данных подробный контекст часто теряется. Поэтому неструктурированные данные гораздо сложнее интерпретировать, и часто это дело рук специалистов по анализу данных.
Часто возникает путаница между Большими данными и неструктурированными данными. Большие данные не обязательно являются неструктурированными, они могут быть и в структурированной форме (например, потоковые данные в Netflix). В то же время существуют неструктурированные данные, которые не относятся к Большим данным, например, отдельные медиа-активы, такие как изображения или видео.
Вызовы и решения
Проблема неструктурированных данных заключается в том, что компьютерам очень трудно присваивать, анализировать и далее обрабатывать эти данные. Самая важная информация в компаниях обычно доступна в неструктурированном виде. Для того чтобы иметь возможность обрабатывать ее автоматически, используются методы из области искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка или глубокое обучение. Цель состоит в том, чтобы извлечь информацию с помощью этих технологий и сделать ее понятной для программного обеспечения. Затем это программное обеспечение может обрабатывать информацию различными способами, например, в корпоративной поисковой системе.
Большой проблемой является анализ и обработка больших объемов данных из различных источников и форматов файлов в режиме реального времени. Это невозможно с помощью сегодняшних решений. Вместо этого необходимы масштабируемые решения, способные обрабатывать растущие объемы данных будущего.
Пример:
Контракты — это результаты различных переговоров, протоколов и поправок. Если смотреть только на результат, то трудно выяснить, какие моменты были важны для договаривающихся сторон и что повлияло на заключение договора. В прошлом это можно было сделать с помощью сотрудников, оценивающих соответствующие документы, например, письма с жалобами или проблемы с поставками поставщиков. При этом можно было полагаться на интуицию и знания сотрудника. Однако сегодня объем данных перегружает сотрудников и компании, потому что столько знаний хранится, но они просто больше не доступны сотрудникам.
Сегодня генерирование и хранение данных больше не является проблемой. Каждый инструмент хранит данные и делает их легкодоступными. Сегодня компаниям нужны масштабируемые решения, способные эффективно обрабатывать соответствующую информацию и переводить ее в цифровой формат.
Будущее неструктурированных данных
В будущем доля неструктурированных данных будет продолжать расти благодаря социальным сетям, голосовым помощникам и другим производителям данных. Это делает еще более важным для компаний сегодня разработать хорошую стратегию работы с неструктурированными данными, поскольку это необходимо для будущего успеха компании. Она должна основываться не только на неструктурированных текстовых файлах, но и включать в себя другие, быстро растущие форматы файлов, такие как изображения, аудио- и видеофайлы. Более того, этим не следует пренебрегать, поскольку компании всегда выпускают информацию на различных носителях (листовки, подкасты, объясняющие видео и т.д…).
Заключение
Большая часть знаний в компании хранится в неструктурированном виде. Компании должны позиционировать себя на будущее таким образом, чтобы сделать знания доступными для сотрудников и использовать соответствующие масштабируемые методы. Многие перспективные технологии разрабатываются быстро и многообещающе, особенно стартапами, и историй успеха предостаточно. Те, кому удастся пробить новую дорогу на ранней стадии, кто доверяет новым технологиям и понимает их, смогут не только сохранить свое конкурентное преимущество, но и расширить его.
Комментарии закрыты.