Co jsou strukturovaná a nestrukturovaná data
V éře digitálních informací se data generují kdykoliv a podniky vytvářejí hodnotu analýzou a zpracováním dat. Proto se shromažďování a zaznamenávání dat a jejich zpracování a analýza staly dvěma důležitými úkoly v podnikových operacích. V procesu shromažďování dat se častěji setkáváme s nestrukturovanými daty, jejichž zdroje a formy jsou rozmanité, a je obtížné je jednoduše klasifikovat nebo vyhledávat. Efektivní ingestce dat je pro organizace nezbytná k tomu, aby efektivně transformovaly surová data na akční poznatky. V procesu zpracování dat se častěji setkáváme se strukturovanými daty, která mají jasnou strukturu, dobře definované informace a lze je snadno organizovat, vyhledávat a analyzovat. Proto je transformace nestrukturovaných dat na strukturovaná data důležitým krokem pro podniky, jak využít hodnotu dat.
Strukturovaná data
Strukturovaná data jsou data, která zapadají do předem definovaného datového modelu nebo schématu. Jsou zvlášť užitečná pro práci s diskrétními, číselnými daty, jako jsou finanční operace, prodeje a marketingové údaje a vědecké modelování.
Strukturovaná data jsou typicky kvantitativní a organizovaná tak, aby byla snadno vyhledatelná. Zahrnují běžné typy jako jména, adresy, čísla kreditních karet, telefonní čísla, hvězdičková hodnocení, bankovní informace a další data, která lze snadno dotazovat pomocí SQL v relačních databázích.
Příklady strukturovaných dat v reálných aplikacích zahrnují údaje o letech a rezervacích při rezervaci letu a chování a preference zákazníků v CRM systémech jako Salesforce. Nejlépe se hodí pro související kolekce diskrétních, krátkých, nekontinuálních číselných a textových hodnot a používají se pro řízení zásob, CRM systémy a ERP systémy.
Strukturovaná data jsou uložena v relačních databázích, grafových databázích, prostorových databázích, OLAP cubech a dalších. Jejich největší výhodou je, že se snadněji organizují, čistí, vyhledávají a analyzují, ale hlavní výzvou je, že všechna data musí zapadat do předepsaného datového modelu.
Nestrukturovaná data
Nestrukturovaná data jsou data bez podkladového modelu, který by rozlišoval atributy. Používají se, když data nelze zařadit do strukturovaného formátu, jako je video monitorování, firemní dokumenty a příspěvky na sociálních médiích.
Příklady nestrukturovaných dat zahrnují různé formáty, jako jsou e-maily, obrázky, video soubory, audio soubory, příspěvky na sociálních médiích, PDF a další. Přibližně 80-90 % dat je nestrukturovaných, což znamená, že mají obrovský potenciál pro konkurenční výhodu, pokud je firmy dokážou využít.
Příklady nestrukturovaných dat v reálných aplikacích zahrnují chatboty provádějící textovou analýzu k odpovědi na otázky zákazníků a poskytování informací a data používaná k predikci změn na akciovém trhu pro investiční rozhodnutí. Nestrukturovaná data jsou nejvhodnější pro související kolekce dat, objektů nebo souborů, kde se atributy mění nebo jsou neznámé, a používají se s prezentačními nebo textovými procesory a nástroji pro prohlížení nebo úpravu médií. Nestrukturovaná doplňková služební data, jako jsou příspěvky na sociálních médiích a zpětná vazba od zákazníků, mohou poskytnout cenné poznatky, když jsou převedena do strukturovaných formátů.
Obvykle jsou uložena v datových jezerech, NoSQL databázích, datových skladech a aplikacích. Největší výhodou nestrukturovaných dat je jejich schopnost analyzovat data, která nelze snadno tvarovat do strukturovaných dat, ale hlavní výzvou je, že může být obtížné je analyzovat. Hlavní analytická technika pro nestrukturovaná data se liší v závislosti na kontextu a použitých nástrojích.
Rozdíl mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty
Výhody strukturovaných dat a nevýhody nestrukturovaných dat
Strukturovaná data nabízejí výhodu snadného vyhledávání a použití pro algoritmy strojového učení, což je činí přístupnými pro podniky a organizace pro interpretaci dat. Existuje také více nástrojů pro analýzu strukturovaných dat než pro nestrukturovaná data. Na druhé straně nestrukturovaná data vyžadují, aby datoví vědci měli odborné znalosti v přípravě a analýze dat, což by mohlo omezit přístup ostatních zaměstnanců v organizaci. Kromě toho jsou potřebné speciální nástroje pro práci s nestrukturovanými daty, což dále přispívá k jejich nedostupnosti.
Analytika strukturovaných dat vs. analytika nestrukturovaných dat
Analytika strukturovaných dat je obvykle přímočařejší, protože data jsou přísně formátována, což umožňuje použití programovací logiky k vyhledávání a lokalizaci konkrétních datových položek, stejně jako k vytváření, mazání nebo úpravám položek. To činí automatizaci správy dat a analýzu strukturovaných dat efektivnější. Naopak analytika nestrukturovaných dat nemá předdefinované atributy, což ztěžuje vyhledávání a organizaci. Analytika nestrukturovaných dat často vyžaduje složité algoritmy pro předzpracování, manipulaci a analýzu, což představuje větší výzvu v procesu analýzy. Analýza nestrukturovaných doplňkových služeb často vyžaduje pokročilé techniky analýzy pro extrakci smysluplných informací.
Správa strukturovaných dat vs. správa nestrukturovaných dat
Správa strukturovaných dat je obecně efektivnější díky své organizované a předvídatelné povaze. Počítače, datové struktury a programovací jazyky mohou strukturovaná data snadněji porozumět, což vede k minimálním výzvám v jejich použití. Naopak správa nestrukturovaných dat představuje dvě významné výzvy: úložiště, protože správa nestrukturovaných dat obvykle čelí většímu zpracování než správa strukturovaných dat, a analýza, protože správa nestrukturovaných dat není tak přímočará jako analýza správy strukturovaných dat. Abychom porozuměli a spravovali nestrukturovaná data, musí počítačové systémy nejprve rozložit na srozumitelné komponenty, což je složitější proces.
Shrnutí rozdílu mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty
Strukturovaná data jsou definována a vyhledatelná, zahrnující data jako jsou data, telefonní čísla a SKU produktů. To usnadňuje jejich organizaci, čištění, vyhledávání a analýzu ve srovnání s nestrukturovanými daty, která zahrnují vše ostatní, co je obtížnější kategorizovat nebo vyhledávat, jako jsou fotografie, videa, podcasty, příspěvky na sociálních médiích a e-maily. Jedna věta, která vysvětluje rozdíl mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty: Většina dat na světě je nestrukturovaná, ale snadnost správy a analýzy strukturovaných dat jí dává významnou výhodu v aplikacích, kde lze data úhledně organizovat a rychle přistupovat.
Příklady strukturovaných a nestrukturovaných dat
Příklady strukturovaných dat
-
Data a časy: Data a časy následují specifický formát, což usnadňuje strojům jejich čtení a analýzu. Například datum může být strukturováno jako RRRR-MM-DD, zatímco čas může být strukturován jako HH:MM:SS.
-
Jména zákazníků a kontaktní informace: Když se zaregistrujete na službu nebo zakoupíte produkt online, vaše jméno, e-mailová adresa, telefonní číslo a další kontaktní informace jsou shromažďovány a ukládány strukturovaným způsobem.
-
Finanční transakce: Finanční transakce, jako jsou transakce kreditními kartami, bankovní vklady a převody, jsou všechny příklady strukturovaných dat. Každá transakce obsahuje specifické informace ve formě sériového čísla, data transakce, částky a zúčastněných stran.
-
Informace o akciích: Informace o akciích, jako jsou ceny akcií, objemy obchodování a tržní kapitalizace, jsou dalším příkladem strukturovaných dat. Tyto informace jsou systematicky organizovány a aktualizovány v reálném čase.
-
Geolokace: Geolokační data, včetně GPS souřadnic a IP adres, se často používají v různých aplikacích, od navigačních systémů po marketingové kampaně založené na poloze.
Příklady nestrukturovaných dat
-
E-maily: E-maily patří mezi nejběžnější příklady nestrukturovaných dat, které používáme každý den pro obchodní nebo osobní účely.
-
Textové soubory: Příklady nestrukturovaných dat zahrnují soubory pro zpracování textu, tabulky, PDF soubory, zprávy a prezentace.
-
Webové stránky: Obsah z webových stránek, jako jsou YouTube, Instagram a Flickr, je považován za příklad nestrukturovaných dat.
-
Sociální média: Data generovaná z platforem sociálních médií, jako jsou Facebook, Twitter a LinkedIn, jsou příkladem nestrukturovaných dat.
-
Média: Digitální obrázky, audio záznamy a videa představují obrovské množství netextových dat v nestrukturované podobě, která mohou být považována za příklady nestrukturovaných dat.
Techniky pro analýzu strukturovaných dat
-
SQL dotazy: Strukturovaná data lze efektivně dotazovat pomocí SQL (Structured Query Language), což umožňuje rychlé získání a manipulaci s daty uloženými v relačních databázích.
-
Datové sklady: Strukturovaná data lze ukládat do datových skladů, které integrují data z více zdrojů a podporují složité dotazy a analýzy.
-
Algoritmy strojového učení: Algoritmy mohou snadno zpracovávat strukturovaná data za účelem identifikace vzorců a provádění predikcí.
Strukturovaná data jsou snadno pochopitelná a manipulovatelná, což je činí přístupnými pro širokou škálu uživatelů. Strukturovaná data umožňují efektivní ukládání, získávání a analýzu, což urychluje proces rozhodování. Systémy strukturovaných dat mohou škálovat, aby zvládly velké objemy dat, což zajišťuje, že výkon zůstává vysoký, jak data rostou.
Techniky pro analýzu nestrukturovaných dat
-
Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Techniky NLP se používají k analýze textových dat, extrakci smysluplných informací a poznatků z velkých objemů nestrukturovaného textu.
-
Strojové učení: Algoritmy strojového učení lze trénovat k rozpoznávání vzorců v nestrukturovaných datech, jako jsou obrázky nebo audio soubory.
-
Datová jezera: Nestrukturovaná data lze ukládat do datových jezer, která umožňují ukládání surových dat v jejich nativním formátu, dokud nejsou potřebná pro analýzu.
Z příkladu technik analýzy nestrukturovaných dat vyplývá, že analýza nestrukturovaných dat je složitější a vyžaduje specializované nástroje a techniky. Zpracování nestrukturovaných dat často vyžaduje značné výpočetní zdroje a úložnou kapacitu. Nestrukturovaná data mohou obsahovat nekonzistence, chyby nebo irelevantní informace, což ztěžuje zajištění kvality dat. Zjednodušení ingestce dat může výrazně zlepšit schopnost organizace spravovat a analyzovat velké objemy dat.
Příklady potřeby převést nestrukturovaná data na strukturovaná data
-
Analýza zpětné vazby od zákazníků: Převod zákaznických recenzí a zpětné vazby z nestrukturovaného textu na strukturovaná data umožňuje podnikům provádět analýzu sentimentu a identifikovat trendy v zákaznické spokojenosti.
-
Lékařské záznamy: Strukturování nestrukturovaných lékařských záznamů, jako jsou poznámky lékařů a zobrazovací zprávy, umožňuje lepší integraci s elektronickými systémy zdravotních záznamů (EHR) a zlepšuje péči o pacienty.
-
Soulad a reporting: Proces ingestce dat zahrnuje extrakci, načítání a transformaci dat z různých zdrojů do formátu vhodného pro analýzu. Organizace mohou potřebovat převést nestrukturovaná data do strukturovaných formátů, aby splnily regulační požadavky a usnadnily přesné reportování.
-
Tržní výzkum: Převod nestrukturovaných dat z průzkumů a fokusních skupin na strukturovaná data pomáhá při analýze tržních trendů a chování spotřebitelů.
Jak AnyParser může převést nestrukturovaná data na strukturovaná data
AnyParser, vyvinutý společností CambioML, je výkonný nástroj pro analýzu dokumentů navržený k extrakci informací z různých nestrukturovaných datových zdrojů, jako jsou PDF, obrázky a grafy, a jejich převodu do strukturovaných formátů. Využívá pokročilé modely vizuálního jazyka (VLM) k dosažení vysoké přesnosti a efektivity v extrakci dat.
Klíčové vlastnosti
-
Přesnost: Přesně extrahuje text, čísla a symboly při zachování původního uspořádání a formátu.
-
Ochrana soukromí: Zpracovává data lokálně, aby zajistil ochranu soukromí uživatelů a citlivých informací.
-
Konfigurovatelnost: Umožňuje uživatelům definovat vlastní pravidla extrakce a výstupní formáty.
-
Podpora více zdrojů: Podporuje extrakci z různých nestrukturovaných datových zdrojů, včetně PDF, obrázků a grafů.
-
Strukturovaný výstup: Převádí extrahované informace do strukturovaných formátů, jako jsou Markdown, CSV nebo JSON.
Kroky k analýze nestrukturovaných dat pomocí AnyParser
-
Nahrajte svůj dokument: Začněte nahráním souboru nestrukturovaných dat (např. PDF, obrázek) do webového rozhraní AnyParser. Můžete přetáhnout svůj soubor nebo vložit snímek obrazovky pro rychlé zpracování.
-
Vyberte možnosti extrakce: Zvolte typ dat, která chcete extrahovat. Například pokud potřebujete extrahovat tabulky z PDF, vyberte možnost 'Pouze tabulka'.
-
Zpracování dokumentu: API engine AnyParser zpracuje dokument a přesně detekuje a extrahuje požadované informace. Nástroj používá pokročilé techniky VLM k identifikaci relevantních datových bodů a jejich převodu do strukturovaného formátu.
-
Náhled a ověření: Zkontrolujte extrahovaná data pomocí funkce náhledu AnyParser. Porovnejte počáteční extrakci s původním dokumentem, abyste zajistili přesnost.
-
Stáhnout nebo exportovat: Jakmile budete spokojeni s extrakcí, stáhněte si strukturovaný datový soubor (např. CSV, Excel) nebo jej přímo exportujte na platformy jako Google Sheets pro další analýzu.
Výhody používání AnyParser
-
Efektivita a přesnost: Automatizuje úkoly extrakce dat, čímž snižuje manuální úsilí a minimalizuje chyby.
-
Bezpečnost dat: Zajišťuje, že citlivé informace jsou zpracovávány lokálně, v souladu s normami ochrany soukromí dat.
-
Flexibilní přizpůsobení: Uživatelé mohou přizpůsobit parametry extrakce a výstupní formáty podle specifických potřeb.
-
Zvýšený analytický fokus: Zjednodušuje extrakci dat, což umožňuje profesionálům soustředit se na analýzu s vyšší hodnotou.
Aplikace
-
AI inženýři: Extrakce textu a informací o uspořádání z PDF pro vývoj a trénink AI modelů.
-
Finanční analytici: Extrakce číselných dat z PDF tabulek pro přesnou finanční analýzu.
-
Datoví vědci: Zpracování velkých objemů nestrukturovaných dokumentů za účelem odhalení poznatků a trendů.
-
Podniky: Automatizace zpracování a analýzy různých dokumentů, jako jsou smlouvy a zprávy, pro zlepšení provozní efektivity.
Využitím AnyParser mohou uživatelé transformovat složitá nestrukturovaná data na strukturované, editovatelné soubory, které se snadno integrují do jejich pracovních postupů pro zlepšenou analýzu a správu dat.
Závěr
V digitálním věku je převod nestrukturovaných dat do strukturovaných formátů pomocí nástrojů jako AnyParser klíčový pro podniky, aby odemkly poznatky a získaly konkurenční výhodu. AnyParser může být využit k analýze nestrukturovaných doplňkových služeb, což usnadňuje integraci do systémů business intelligence. Zjednodušením tohoto procesu mohou organizace efektivně využít plný potenciál svých dat, což vede k lepšímu rozhodování a strategickému plánování.
