Dữ liệu phi cấu trúc là gì, khai thác dữ liệu phi cấu trúc

     
Ảnh Franck V. Tự UnsplashKhi một cuộc hội thoại được chuyển qua phân tích tuyệt nhập vào quy mô dữ liệu lớn, các thuật ngữ như tài liệu Có cấu trúc, Bán cấu tạo hoặc Không cấu tạo thường tuyệt được nói đến. Đây là những mô hình dữ liệu quan lại trọng nên biết trong thời đại mà tài liệu Bán cấu trúc và Không cấu tạo đang tăng thêm với vận tốc chóng mặt, đôi khi những điều khoản để thống trị và phân tích các loại dữ liệu này cũng đang dần trở cần phổ biến. Dưới đó là những gì bạn phải biết.

Bạn đang xem: Dữ liệu phi cấu trúc là gì, khai thác dữ liệu phi cấu trúc

Bạn đã xem: tài liệu phi kết cấu là gì

Dữ liệu tất cả cấu trúc

Đây là loại dữ liệu dễ dàng tìm kiếm và thu xếp nhất, vì chưng nó thường được hàm chứa trong số cột với hàng, và những thành phần của chúng có thể được liên kết bằng đều trường được định sẵn trường đoản cú trước. Hãy nghĩ về gần như dữ liệu chúng ta có thể lưu trữ trong một tệp Excel và bọn họ sẽ thấy ngay lập tức được ví dụ về dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu tạo có thể dính theo một mô hình dữ liệu mà lại người xây cất cơ sở tài liệu (CSDL) tạo nên — ví dụ như các bản thống kê bán sản phẩm theo vùng miền, xếp theo loại sản phẩm hoặc theo khách hàng. Đối với dữ liệu có cấu trúc, các hạng mục hoàn toàn có thể được team lại để sinh sản thành những mối liên hệ với nhau (các ‘khách hàng’ cùng có phản hồi ‘thỏa mãn’ về dịch vụ thương mại chẳng hạn). đầy đủ điều này sẽ giúp dữ liệu có kết cấu dễ dàng được giữ trữ, phân tích, tìm kiếm kiếm, và vươn lên là loại tài liệu dễ sử dụng nhất cho khách hàng trong thời gian gần đây. Ngày nay, đa số những loại dữ liệu được chỉ ra rằng có cấu tạo chỉ chiếm thấp hơn 20% tổng số dữ liệu thu được.

Thông thường, tài liệu có kết cấu được quản lý bằng ngôn ngữ Truy vấn Có cấu tạo (Structured Query Language — SQL) — một loại ngôn ngữ lập trình được cách tân và phát triển bởi IBM từ trong thời điểm 1970 giành riêng cho các CSDL bao gồm liên hệ.

Dữ liệu có cấu trúc được tạo nên bởi trang thiết bị và con người. Các ví dụ của tài liệu có cấu trúc bao hàm dữ liệu tài thiết yếu như các giao dịch, chi tiết địa chỉ, thông tin nhân khẩu, reviews của tín đồ dùng, các bản ghi chú của máy, dữ liệu địa điểm từ những thiết bị thông minh, …

Dữ liệu ko cấu trúc

Một phần không nhỏ của toàn bộ dữ liệu trên quả đât này là dữ liệu Không cấu trúc. Loại dữ liệu này là nhiều loại không thể cất trong cơ sở dữ liệu dạng hàng cùng cột, và nó cũng không có mô hình dữ liệu nào liên quan. Ví như một đoạn chữ trong một e-mail chẳng hạn. Sự thiếu vắng về cấu trúc đã khiến cho dữ liệu Không cấu tạo trở đề xuất khó tra cứu kiếm, thống trị và phân tích, cũng là lý do vì sao những công ty đều bỏ qua mất dạng tài liệu này; cho đến gần đây khi sự thành lập của trí tuệ nhân tạo và các thuật toán trang bị tự học khiến cho quá trình này trở đề nghị dễ hơn đôi chút.

Các ví dụ khác của tài liệu Không kết cấu gồm có hình ảnh, phim và những tệp âm thanh, những tệp đựng chữ cái, các nội dung từ mạng xóm hội, hình ảnh từ vệ tinh, các bài thuyết trình, tệp PDF, các câu vấn đáp từ bản khảo sát câu hỏi mở, những trang web và bạn dạng thu từ các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng.

Dữ liệu chào bán cấu trúc
*

*

Ảnh Franki Chamaki tự Unsplash

Ngoài dữ liệu Có kết cấu và ko cấu trúc, bao gồm một loại tài liệu khác nữa, cơ phiên bản là dựa trên sự trộn lẫn của 2 nhiều loại trên. Loại tài liệu này có một số tính chất đồng nhất rất có thể xác định được, tuy nhiên lại không sinh ra một cấu tạo rõ ràng và tương xứng với cơ sở dữ liệu quan hệ. Vị vậy, một vài thuộc tính có tổ chức được gán mang đến nó như các nhãn về ngữ nghĩa (semantic tag) hay những siêu tài liệu (metadata) cùng với mục đích dễ dàng sắp xếp hơn, tuy vậy vẫn sẽ sở hữu được những lỗ hổng trong bài toán này.

Xem thêm: Hướng Dẫn Sử Dụng Memtest86 Để Test Lỗi Ram, Hướng Dẫn Sử Dụng Memtest86

Email là 1 trong ví dụ điển hình. Nội dung thực tế của thư điện tử thuộc dạng ko cấu trúc, nhưng nó lại mang các dữ liệu Có cấu tạo như tên, add của tín đồ gửi và tín đồ nhận, thời hạn gửi, … Một ví dụ không giống là ảnh kỹ thuật số. Bản thân hình hình ảnh đó là không cấu trúc, nhưng lại nếu bức ảnh đó được chụp từ điện thoại, thì nó sẽ tiến hành gắn ngày tháng với thời gian, nhãn về địa lý, và tất cả khi còn có ID của thiết bị. Một lúc được giữ trữ, bức ảnh đó cũng hoàn toàn có thể được đính thêm nhãn như ‘chó’ giỏi ‘mèo’.

Rất nhiều thứ khác nhưng mọi tín đồ thường xếp vào dạng dữ liệu Không cấu tạo nhưng thực tế lại là bán cấu trúc, cũng chính vì nó với trong mình gần như tính chất có thể phân các loại được.

Sự khác biệt giữa tài liệu Có cấu trúc, Bán cấu tạo và không cấu trúc

Để gọi một cách dễ nhất sự không giống nhau giữa các mô hình dữ liệu, hãy thử dùng phép một số loại suy này. Khi đi chất vấn việc làm, tưởng tượng rằng ta gồm 3 dạng vấn đáp khác nhau: tất cả cấu trúc, Bán cấu tạo và ko cấu trúc.

Đối với loại vấn đáp Có cấu trúc, người chất vấn sẽ theo cạnh bên một kịch bạn dạng có sẵn được viết vị phòng Nhân sự và áp dụng với toàn bộ các ứng viên. Đối với vẻ ngoài phỏng vấn không cấu trúc, cuộc phỏng vấn sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào người phỏng vấn quyết định xem câu hỏi sẽ là gì, với cả thứ tự của những câu hỏi đó so với từng ứng cử viên nữa. Còn bề ngoài phỏng vấn Bán kết cấu sẽ lấy những yếu tố từ bỏ cả cuộc phỏng vấn Có và Không cấu trúc. Nó sẽ sở hữu được tính chất đồng nhất và các nhân tố định lượng giống hệt như khi chất vấn Có cấu trúc, và sẽ gồm cả sự thoải mái và dễ chịu để tùy biến thắc mắc dựa trên tình hình thực tế.

Như vậy, với tài liệu nói chung, tài liệu Có cấu trúc sẽ thuận lợi sắp xếp và bám theo một format nhất định; dữ liệu Không cấu tạo sẽ tinh vi hơn và thường bao hàm các thông tin định tính mà hầu hết không thể như thế nào lược sút hay sắp xếp lại trong csdl quan hệ; và tài liệu Bán cấu trúc thì tất cả các yếu tố từ cả hai hiệ tượng trên.


Chuyên mục: Domain Hosting