Структурированные и неструктурированные данные: быстрый ответ

Ключевые выводы:

• Структурированные данные тщательно организованы, обычно носят количественный характер и хранятся в базах данных или электронных таблицах.
• Неструктурированные данные неорганизованы и часто носят качественный характер, например, текстовые файлы, изображения и видео.
• Структурированные данные можно использовать для управления взаимоотношениями с клиентами, организации финансовой отчетности и управления запасами.
• Структурированные данные эффективны и просты в анализе, но им не хватает нюансов, что затрудняет улавливание качественных элементов, таких как тон или контекст.

Мы живем в век информации, движимый постоянным обменом данными. И пользователи, и компании генерируют и полагаются на данные больше, чем когда-либо прежде, и эта информация часто имеет решающее значение для принятия решений.

Но не все данные создаются равными: некоторые из них поступают в аккуратно организованном формате, а другие поступают сырыми и неструктурированными. 

Согласно докладу IDC, к 2025 году около 80–90 % всех сгенерированных данных будут неструктурированными. Это важно, поскольку неструктурированная информация, как правило, несовместима с цифровыми инструментами и процессами, которые мы используем сегодня.

Поскольку цифровая машина продолжает развиваться, понимание различий между структурированными и неструктурированными данными становится необходимым.

В этой статье мы рассмотрим структурированные и неструктурированные данные, приведем примеры из реальной жизни и рассмотрим их преимущества и недостатки.

Обзор структурированных и неструктурированных данных

Давайте начнем с краткого обзора этих двух типов данных и того, где их можно найти.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные относятся к информации, которая высокоорганизована и предназначена для фиксированных полей в базе данных, таких как строки и столбцы.

Структурированные данные просты в хранении, извлечении и анализе и аккуратно вписываются в реляционные базы данных (Microsoft SQL, MySQL и т. д.). Это делает их идеальными для таких задач, как запросы, фильтрация и отчетность.

Структурированные данные в основном количественные по своей природе (меры значений или подсчеты, выраженные в числах). В результате они включают такие типы данных, как даты, имена, адреса, номера телефонов и данные кредитных карт. Например:

• Информация о клиенте хранится в CRM-системе (имя, адрес электронной почты, история покупок)
• Финансовые данные, хранящиеся в бухгалтерской программе (сумма транзакции, дата, номер счета)
• Информация о продукте в розничной базе данных (артикул, цена, наличие остатков товара)

Поскольку структурированные данные следуют предсказуемому и установленному формату, компании могут быстро анализировать их, используя алгоритмы и запросы. Формат также позволяет легко сортировать, фильтровать и агрегировать структурированные данные для дальнейшего анализа.

Что такое неструктурированные данные?

Напротив, неструктурированные данные являются качественными по своей природе – другими словами, это не информация, которую можно выразить в числах. Вместо этого, это, как правило, текст или мультимедиа, с информацией, содержащей нюансы.

Отличными примерами неструктурированных данных являются:

• электронные письма
• транскрипты
• новостные репортажи
• видеоматериал
• музыка

Все это данные, но было бы невозможно полностью и точно представить эти данные в электронной таблице.

Сравнение структурированных и неструктурированных данных

Структурированные и неструктурированные данные существенно различаются по разным аспектам. Ниже приведена сравнительная таблица, которая подчеркивает эти ключевые различия:

Почему данные могут нуждаться в структурировании?

Данные могут нуждаться в структурировании, чтобы сделать анализ, хранение и поиск более простыми. Поскольку структурированные данные следуют строгому формату, они идеально подходят для быстрого и эффективного анализа с помощью алгоритмов и программных инструментов.

Напротив, неструктурированные данные часто требуют дополнительной обработки, чтобы сделать их пригодными для анализа.

• Хранение: структурированные данные подходят для реляционных баз данных и электронных таблиц, где данные могут храниться в фиксированных строках и столбцах. Неструктурированные данные не следуют определенному формату, что затрудняет их эффективное хранение.
• Параметры поиска: поиск структурированных данных намного проще из-за их организованной природы. Поскольку структурированные данные существуют в определенных полях, пользователи могут извлекать определенную информацию, выполняя запросы к базе данных. В то же время неструктурированные данные требуют передовых методов, таких как обработка естественного языка (NLP) или поисковые системы на базе искусственного интеллекта.
• Анализ: структурированные данные особенно ценны для анализа, поскольку они позволяют использовать алгоритмы, запросы данных и инструменты бизнес-аналитики. Они позволяют компаниям быстро выявлять закономерности и тенденции. Розничный бизнес может использовать структурированные данные для определения того, какие продукты продаются лучше всего в определенные сезоны. С другой стороны, неструктурированные данные, такие как отзывы клиентов (текстовые или голосовые), требуют ручной категоризации.

Варианты использования структурированных данных

Структурированные данные служат основой для многих цифровых процессов, критически важных для бизнеса. Их ясность и простота использования делают их незаменимыми в следующих областях:

• Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)
• Финансовая отчетность
• Управление запасами

Управление взаимоотношениями с клиентами

В управлении взаимоотношениями с клиентами структурированные данные позволяют компаниям организовывать информацию о клиентах, историю покупок и взаимодействия.

Используя структурированные данные, отделы продаж могут получать доступ к определенным данным о клиентах, отслеживать историю их продаж и создавать целевые маркетинговые кампании.

Например, CRM может быстро отфильтровать клиентов, которые приобрели продукт в течение последних 30 дней.

Финансовая отчетность

Финансовые учреждения в значительной степени полагаются на структурированные данные для отслеживания транзакций, создания отчетов и обеспечения соответствия.

Структурированные данные в финансовых системах включают суммы транзакций, даты, номера счетов и валюты. Этот формат позволяет компаниям быстро составлять финансовые отчеты, отслеживать движение денежных средств и обеспечивать соответствие всех транзакций нормативным стандартам.

Финансовые аналитики могут легко извлекать структурированные данные из системы для создания квартальных отчетов о прибылях и убытках.

Управление запасами

Структурированные данные жизненно важны для компаний, которым приходится управлять физическими продуктами, например, для розничных компаний.

Системы управления запасами отслеживают идентификаторы продуктов, уровни запасов, точки повторного заказа и данные поставщиков.

Сохраняя эту информацию структурированной, розничные торговцы могут контролировать уровни своих запасов в режиме реального времени и избегать избыточного или недостаточного запаса.

Варианты использования неструктурированных данных

Существует множество вариантов использования неструктурированных данных, все из которых фокусируются на субъективности — понимании опыта отдельного человека.

Ниже приведены прекрасные примеры того, как качественные данные могут использоваться в бизнесе и анализе:

• Исследование рынка
• Расследование и журналистика

Исследование рынка

Качественные органические данные являются ключевым компонентом маркетинговых кампаний. Рекламодателям необходимо понимать, что чувствует их целевая аудитория, а это означает, что необходимо вести разговоры об опыте людей.

Полученные расшифровки и видео являются прекрасным примером неструктурированных данных и чрезвычайно ценны для компаний, пытающихся понять своих клиентов.

Расследования и журналистика

Расследования всех видов в значительной степени опираются на неструктурированные данные. Если журналисту или обработчику жалоб необходимо понять ситуацию, которую они расследуют, первым шагом является получение отчета о событиях от вовлеченных людей.

Эти отчеты будут содержать уникальные точки зрения субъектов, а также дополнительную информацию, такую ​​как манера поведения или тон голоса. Все это невозможно полностью представить в электронной таблице.

Плюсы и минусы структурированных данных

Структурированные данные имеют как преимущества, так и ограничения. Хотя они обеспечивают высокий уровень организации, им также не хватает гибкости и нюансов.

Плюсы

• Удобство поиска: пользователи могут выполнять быстрый поиск и фильтровать результаты на основе предопределенных полей и параметров.
• Автоматизированный анализ: предприятия могут использовать инструменты и алгоритмы для выполнения запросов и выявления тенденций или аномалий в данных.
• Целостность данных: структурированные системы данных часто оснащены правилами, которые обеспечивают точность и согласованность данных.

Минусы

• Не хватает нюансов: структурированные данные не могут охватить качественные элементы, такие как тон, эмоции или контекст. Например, отзывы клиентов могут содержать полезную информацию, которую невозможно полностью выразить в структурированном формате.
• Ограниченная гибкость: структурированные данные требуют предопределенных полей, что затрудняет добавление новых типов информации без перепроектирования базы данных.
• Возможная потеря данных: в процессе структурирования данных некоторые качественные детали могут быть утеряны, особенно если данные были упрощены для соответствия определенным категориям.

Инструменты структурированных данных

Для эффективной работы со структурированными данными предприятия используют различные инструменты, предназначенные для сбора, хранения и анализа этих данных.

Некоторые из наиболее распространенных инструментов, используемых для структурированных данных, включают:

• Базы данных SQL: такие системы, как MySQL, PostgreSQL и Microsoft SQL Server, специально разработаны для управления структурированными данными.
• Электронные таблицы: такие программы, как Microsoft Excel и Google Sheets, позволяют пользователям управлять структурированными данными для быстрого анализа.
• Инструменты бизнес-аналитики (BI): такие инструменты BI, как Tableau и Power BI, помогают компаниям визуализировать структурированные данные. Таким образом, они предоставляют информацию о производительности, тенденциях и будущих прогнозах.

На основе структурированного анализа данных предприятия могут принимать решения, основанные на данных.

Что такое полуструктурированные данные?

Полуструктурированные данные представляют собой комбинацию структурированных и неструктурированных данных. Таким образом, они находятся где-то посередине.

Они не следуют строгой структуре реляционной базы данных, но все же содержат некоторый уровень организации. 

Некоторые распространенные примеры полуструктурированных данных включают JSON и XML. Эти форматы данных содержат теги или ключи, которые указывают на определенные элементы данных, обеспечивая определенный уровень поисковой доступности и организации. В то же время они не такие жесткие, как структурированные данные.

Полуструктурированные данные могут быть ценны для компаний, которым требуется больше гибкости, чем то, что предлагают структурированные данные, но при этом требуется некоторая организационная структура.

Например, компания, которая управляет взаимодействием с клиентами через электронную почту, может хранить метаданные электронной почты (например, отправителя, получателя и временную метку) в полуструктурированном формате. Само содержимое электронной почты по-прежнему будет оставаться в неструктурированном формате.

Вывод

Сравнение структурированных и неструктурированных данных требует четкого понимания базовой ценности этих различных типов информации.

Оба играют важную роль в современном деловом мире, с ключевыми вариантами использования и специализированными инструментами, чтобы максимально использовать базовую информацию.

Понимание различий между структурированными и неструктурированными данными имеет решающее значение для любого бизнеса, который полагается на данные для принятия решений.