Сравнение структурированных и неструктурированных данных
Что такое структурированные данные <\/h2>\r\n\r\n
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<\/a> и проанализирована системами и алгоритмами для получения ценной информации.<\/p>\r\n\r\n Многие компании предпочитают использовать структурированные данные по следующим причинам:<\/p>\r\n\r\n Причина первая: требуется меньше ресурсов для сбора и использования<\/a> <\/strong> Практически это означает, что компании могут сосредоточить свои усилия на развитии основного бизнеса, а не на сборе данных.<\/p>\r\n\r\n Причина вторая: Быстрый запрос и анализ <\/strong> Вот некоторые проблемы, с которыми могут столкнуться компании при использовании структурированных данных: <\/p>\r\n\r\n Причина первая: ограниченная маневренность и гибкость<\/strong> Причина вторая: узкие возможности хранения данных<\/a> <\/strong> 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.<\/p>\r\n\r\n Некоторые компании отдают предпочтение неструктурированным данным по следующим причинам: <\/p>\r\n\r\n Причина первая: быстрее начать сбор данных <\/strong> Вторая причина: универсальность форматов <\/strong> К недостаткам использования неструктурированных данных относятся:<\/p>\r\n\r\n Причина первая: индивидуальные системы <\/strong> Причина вторая: трудовые ресурсы <\/strong>Основные преимущества структурированных данных <\/h2>\r\n\r\n
\r\nКогда компаниям необходимо собрать и использовать данные, они отдают предпочтение структурированным, поскольку они требуют значительно меньше времени, технических специалистов и энергии. Структурированные данные не содержат:<\/p>\r\n\r\n\r\n\t
\r\nВ 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.<\/p>\r\n\r\n![\"\"](\"\/upload\/editor\/Web\/496-web-razrabotka-parsing.jpg\")
<\/p>\r\n\r\nОсновные недостатки структурированных данных <\/h2>\r\n\r\n
\r\nКак 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. <\/p>\r\n\r\n
\r\nС 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. <\/p>\r\n\r\nЧто такое неструктурированные данные<\/h2>\r\n\r\n
Основные преимущества неструктурированных данных <\/h2>\r\n\r\n
\r\nЗадания по сбору неструктурированных данных могут быть настроены и запущены гораздо быстрее, поскольку в них меньше технических параметров, которые необходимо соблюдать. <\/p>\r\n\r\n
\r\nПоскольку неструктурированные данные могут быть представлены в различных форматах, их можно определять по мере необходимости, что обеспечивает повышенную гибкость и удобство использования.<\/p>\r\n\r\nОсновные недостатки неструктурированных данных <\/h2>\r\n\r\n
\r\nКомпаниям, которым приходится заниматься структурированием неструктурированных данных, необходимо оплачивать или разрабатывать своими силами специализированные инструменты. Это требует больших бюджетных и временных затрат. <\/p>\r\n\r\n
\r\nПомимо 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.<\/p>\r\n\r\nКлючевые различия: Структурированные и неструктурированные данные <\/strong><\/h2>\r\n\r\n
![\"\"](\"\/upload\/editor\/Web\/498-web-razrabotka-parsing.jpg\")
<\/p>\r\n\r\n