Сравнение структурированных и неструктурированных данных

Что такое структурированные данные 

Структурированные наборы данных или "структурированные данные" - это веб-данные в их наиболее "чистом" виде. Это означает, что в них нет лишних копий файлов или точек данных и ничего не испорчено. Структурированные наборы данных уже были преобразованы или собраны в идентичном формате (например, JSON, CSV, HTML или Microsoft Excel). Это означает, что такая информация может быть легко сохранена в базах и озерах данных и проанализирована системами и алгоритмами для получения ценной информации.

Основные преимущества структурированных данных 

Многие компании предпочитают использовать структурированные данные по следующим причинам:

Причина первая: требуется меньше ресурсов для сбора и использования 
Когда компаниям необходимо собрать и использовать данные, они отдают предпочтение структурированным, поскольку они требуют значительно меньше времени, технических специалистов и энергии. Структурированные данные не содержат:

• Дублирование/неполнота данных
• Поврежденных файлов
• Неправильно отформатированные или неверно обозначенные наборы данных.

Практически это означает, что компании могут сосредоточить свои усилия на развитии основного бизнеса, а не на сборе данных.

Причина вторая: Быстрый запрос и анализ 
В продолжение первой причины, поскольку структурированные данные не требуют дополнительной обработки, время от "сбора до получения полезной информации" сокращается. Это означает, что компании, использующие структурированные данные, могут обеспечить своим клиентам не только информационное, но и временное преимущество перед конкурентами.

Основные недостатки структурированных данных 

Вот некоторые проблемы, с которыми могут столкнуться компании при использовании структурированных данных: 

Причина первая: ограниченная маневренность и гибкость
Как и многое другое в жизни, одно из главных преимуществ структурированных данных (а именно их форматирование) одновременно является и их "ахиллесовой пятой". Чтобы пояснить это, представим себе компанию, которая собирает данные о движении акций в формате Microsoft Excel для своих аналитиков. Но когда эти данные поступают в алгоритм прогнозирования динамики акций, им требуются данные в формате JSON. Это создает недостаток гибкости, что порой мешает быстрому и одновременному продвижению. 

Причина вторая: узкие возможности хранения данных 
С хранением данных иногда возникают сложности, особенно если речь идет о хранилищах данных. Причина в том, что они, как правило, имеют "фиксированную схему", и изменение требований может привести к тому, что компаниям придется тратить время и силы на согласование совместимости данных и хранилища. 

Что такое неструктурированные данные

Неструктурированные данные можно представить как алмазы в необработанном виде или сырую нефть. Неструктурированные данные могут содержать информацию в различных форматах, иметь записи, повторяющиеся по всему набору данных, и (или) содержать поврежденные файлы. Такие данные должны пройти своевременный процесс "очистки"/"форматирования", прежде чем они будут сохранены, проанализированы и переданы командам или алгоритмам.

Основные преимущества неструктурированных данных 

Некоторые компании отдают предпочтение неструктурированным данным по следующим причинам: 

Причина первая: быстрее начать сбор данных 
Задания по сбору неструктурированных данных могут быть настроены и запущены гораздо быстрее, поскольку в них меньше технических параметров, которые необходимо соблюдать. 

Вторая причина: универсальность форматов 
Поскольку неструктурированные данные могут быть представлены в различных форматах, их можно определять по мере необходимости, что обеспечивает повышенную гибкость и удобство использования.

Основные недостатки неструктурированных данных 

К недостаткам использования неструктурированных данных относятся:

Причина первая: индивидуальные системы 
Компаниям, которым приходится заниматься структурированием неструктурированных данных, необходимо оплачивать или разрабатывать своими силами специализированные инструменты. Это требует больших бюджетных и временных затрат. 

Причина вторая: трудовые ресурсы 
Помимо специализированных инструментов, структурирование данных требует привлечения специалистов в области data scientists, IT и DevOps. Это может быть целая команда специалистов, занимающихся сбором, очисткой и структурированием данных еще до того, как компания приступит к их анализу.

Ключевые различия: Структурированные и неструктурированные данные 

Руководства по веб-парсингу подскажут вам, что ключевые различия между этими двумя архетипами данных заключаются прежде всего в том, как эти данные упакованы, а также в том, кто может их использовать. Вот некоторые из ключевых различий:

1. Структурированные наборы данных имеют один формат, в то время как неструктурированные данные имеют множество форматов.
2. Структурированные данные обычно хранятся в хранилищах данных, а неструктурированные - в озерах данных. 
3. Структурированные данные может использовать практически любой человек, даже если он не имеет технического образования. В то время как неструктурированные данные требуют от специалистов по очистке/обработке данных, прежде чем они получат более широкое применение. 

Примеры неструктурированных данных

Хорошим примером неструктурированных данных могут служить открытые веб-данные, собранные из социальных сетей, отзывы/рейтинги звезд с сайтов электронной коммерции, обсуждения на интернет-форумах. 

Очень часто они поступают в виде HTML или обычного текста, который трудно поддается машинной обработке. Это связано с тем, что алгоритмы или модели данных должны классифицировать информацию, прежде чем ее анализировать. А для этого им необходимы поля, метки или свойства, которыми редко обладают обычные текстовые файлы. 

Именно поэтому специалистам по исследованию данных приходится искать закономерности с помощью таких методов, как обработка естественного языка (NLP), или вручную помечать метаданные для дальнейшей обработки. 

Примеры структурированных данных 

Структурированные данные гораздо более "просты" и могут иметь различные формы и размеры. В качестве примера можно привести следующие данные:

• Данные о геопозиционировании
• Даты проведения корпоративных мероприятий
• Названия предприятий 
• Информация о запасах (объем торгов, изменения цен на акции и т.д.). 

Как видно, эти данные легко поддаются классификации методом машинного обучения (ML), особенно при наличии логически обоснованной числовой схемы.

Что такое полуструктурированные данные

Полуструктурированные данные - это гибрид между "структурированными" и "неструктурированными" данными. Например, рассматриваемый набор данных может, с одной стороны, содержать дублирующиеся точки данных. А с другой стороны, он может содержать определенные метаданные (например, "дата последнего изменения файла"), которые могут помочь системам упорядочить рассматриваемую информацию. 

Примерами полуструктурированных данных могут быть:

• Документы CSV, XML и JSON
• Базы данных NoSQL
• Электронный обмен данными (EDI)

Если мы рассмотрим XML-документ, например, для бренда электронной коммерции, то он может содержать:

• Обычный текст, объясняющий принцип работы предприятия 
• Информация об инвентаризации 
• Транзакционные данные 

В этом примере обычная текстовая часть будет считаться "неструктурированной", а данные о запасах и транзакционные данные - "структурированной". 

Как собирать структурированные/неструктурированные данные 

Существует широкий спектр вариантов получения целевых точек данных, независимо от того, нацелены ли они на структурированную или неструктурированную информацию. Компании, имеющие специальную команду по работе с данными, могут использовать, например, Selenium & Puppeteer.  Компании также могут выбрать покупку прокси-серверов для парсинга или просто купить прокси-сервер.

Специалистам, которые пойдут по пути Selenium/Puppeteer, придется определить целевые данные и URL, написать специальный код для извлечения данных, а затем отформатировать данные, прежде чем их можно будет должным образом проанализировать. 

Компании, желающие переложить бремя сбора и структурирования данных на третью сторону, могут выбрать один из двух вариантов:

Первый вариант: автоматизированный сбор данных 
Компании используют Web Scraper IDE для автоматической очистки, сопоставления, синтеза, обработки и структурирования неструктурированных целевых данных.

Для такого автоматизированного инструмента, как Web Scraper IDE, процесс выглядит следующим образом:

1. Выберите целевой сайт.
2. Выберите желаемую частоту сбора и формат данных.
3. Получение данных на выбранное вами место (веб-крючок, электронная почта, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP или API).

Вариант второй: Готовые наборы данных 
Наборы данных становятся все более популярным инструментом. Это объясняется тем, что предприятия больше не хотят участвовать в процессе сбора данных. Они предпочитают быть "клиентом" - примерно так же, как если бы им поставляли электроэнергию, но они не были бы заинтересованы в том, чтобы самим ее вырабатывать. Наборы данных можно заказать в течение нескольких минут в том формате, который требуется конечному пользователю, по мере необходимости.