Что такое неструктурированная информация
Данные многое вам скажут, если вы готовы слушать.
Данные можно назвать Богом. Все на свете проверяется только благодаря данным. Вы не сможете претендовать на свою собственность, имущество, если у вас нет подтверждающих данных. Невозможно даже удостоверить свою личность при отсутствии соответствующих данных. Все, что мы делаем, покупаем или продаем, порождает данные. Разве это не удивительно?
В настоящее время мы нуждаемся в данных так же сильно, как в кислороде. Данные стали одной из базовых потребностей в нашей жизни. А знаете ли вы, что представляют собой данные в области науки о данных и искусственного интеллекта? Поговорим об этом.
Что такое данные?
Данные — это набор фактической информации, такой как количества, размеры, описания или наблюдения. Данными могут быть цифры, текст, изображение, аудио, видео, графики, таблицы, шаблоны и т. д. Компании анализируют данные своих заказчиков и клиентов, чтобы понимать их поведение.
Зачем нам нужны данные?
Данные могут предоставить нам информацию и ценные сведения о поведении определенной категории людей, сообщества или организации. Крупные компании, такие как Google, Facebook, Amazon, изучают наши модели поведения с помощью данных, чтобы узнать наши потребности, жизненные ситуации, настроения, образ жизни, и рекомендуют нам продукты, музыку, видео, которые отвечают нашему выбору.
Типы данных
В зависимости от формата, данные можно разделить на две группы:
1. Структурированные.
2. Неструктурированные.
Структурированные данные
Данные, имеющие заранее определенный формат, называются структурированными. Как правило, они хранятся в RDBMS — реляционных СУБД (системах управления базами данных). Структурированные данные обычно состоят из цифр или текста. Структурированные данные занимают меньше времени при обработке по сравнению с неструктурированными данными. Структурированные данные бывают двух типов:
Качественные данные
Качественные данные, также известные как категориальные данные, представляют характеристики объекта; пол, семейное положение, рейтинг и т.д.
Категориальные переменные, в зависимости от количества значений в категории, подразделяются на два вида:
На основе шкал измерений категориальные переменные делятся на следующие виды:
Количественные данные
Данные, которые могут быть выражены в виде чисел и представляют собой измеренные значения, называются количественными. Они также известны как числовые данные. На основе значений числовые данные подразделяются на две группы:
ПРИМЕЧАНИЕ: процентные значения также являются непрерывными данными.
Неструктурированные данные
Любые данные, хранящиеся в собственном формате, называются неструктурированными данными. К ним относятся изображения, аудио, видео, сообщения в чате. Для использования неструктурированных данных требуется их предварительная обработка с целью интеллектуального анализа.
Структурированные и неструктурированные данные
Сбор данных
Чтобы выполнить аналитическую работу, самое важное, что нам нужно, — это собрать данные. Сбор данных может осуществляться несколькими способами. Рассмотрим некоторые из них.
Сбор первичных исходных данных
При этом методе необработанные данные генерируются вручную. Осуществляется такой процесс с помощью онлайн-опросов, интервью, наблюдений и т. д. Использование необработанных данных имеет как “плюсы”, так и “минусы”.
Сбор данных из вторичных источников
При этом методе используются сохраненные данные. Источниками являются базы данных или веб-сайты с открытым исходным кодом для сбора и анализа данных.
Веб-скрейпинг
При этом методе данные извлекаются из веб-страниц. С помощью некоторых библиотек и общих знаний о HTML можно легко собрать данные с веб-сайтов. Как правило, мы используем веб-скрейпинг при анализе обзоров и комментариев. Библиотеки Python, используемые для веб-скрейпинга, — request, BeautifulSoup, Pandas, Selenium.
ПРИМЕЧАНИЕ: Не все веб-сайты поддерживают веб-скрейпинг. Вам нужно получить разрешение на извлечение данных с таких веб-ресурсов. Несанкционированный сбор данных — это преступление.
Формат файлов
Данные хранятся в нескольких форматах. Рассмотрим наиболее часто используемые файлы данных:
Примерами наиболее распространенных файлов являются изображения, PDF-файлы, HTML.
Заключение
Вы получили базовое представление о данных. Оно необходимо каждому, кто хочет изучать науку о данных. Знание основ этой науки значительно облегчит вам большую часть будущей работы. Благодарим за то, что остались с нами до конца.
Пять важных фактов про анализ неструктурированных данных
Расскажем, чем отличаются понятия структурированных и неструктурированных данных, какими методами работать с данными без структуры и почему о них надо задуматься прямо сейчас.
Факт 1: у неструктурированных данных все-таки есть структура
Забавный факт про неструктурированные данные — то, что структура в них чаще всего есть. Только этот порядок может быть совсем не предназначен для обработки машинными средствами. Также бывают случаи, когда структура слишком сложна и неочевидна. Поэтому неструктурированные данные корректнее называть «данными, плохо подготовленными для машинной обработки». Анализ неструктурированных данных сложнее, несмотря на то, что у них есть некая упорядоченность.
Факт 2: неструктурированных данных очень много
Неструктурированные данные найти куда проще, чем структурированные. Например, книга, лежащая на вашем столе. Внутри нее есть страницы и главы, но машинам сложно обработать текст и извлечь из книги какую-то пользу. Ваши фотографии в телефоне — тоже пример таких данных: точно известно время и место съемки, но основная информация спрятана в изображении и ее сложно извлечь.
Данные метеонаблюдений, хотя и упорядочены (место замера, единицы измерения, время), тоже с трудом поддаются анализу машинными средствами. Чтобы извлечь пользу из погодных замеров, нужно собрать большие выборки из разных мест за разные периоды, построить модели прогнозирования погоды. Тогда, может быть, вам откроется в них что-то интересное (или нет).
Факт 3: преимущества использования неструктурированных данных
Когда начинаешь очередной проект по анализу неструктурированных данных, никогда не знаешь, что там попадется.
Попытка проанализировать и установить связи между разрозненными страницами в интернете привела к созданию поисковика Google. Попытки проанализировать тексты из книг и сайтов привели к созданию семантических алгоритмов, понимающих смысл этих текстов. Попытки проанализировать параметры двигателей самолетов во время полета привели к системе предсказания неисправностей в турбинах.
Польза от работы с неструктурированными данными есть всегда. Она может быть разной — новые технологии, экономия денег, ускорение процессов или открытие новых галактик. Но факт есть факт: бесценные сокровища лежат прямо под нашим носом.
Факт 4: для работы с неструктурированными данными нужны особые методы
Структурированные и неструктурированные данные обрабатывают и анализируют по-разному. Классические компьютерные алгоритмы бесполезны при работе с неупорядоченными данными. Поэтому существуют отдельные типы инструментов, созданные специально на этот случай:
Сервисы машинного обучения в облаках помогают использовать неструктурированные данные на практике: распознавать лица, объекты, номера автомобилей, анализировать интонации речи.
Факт 5: всем нужно быть готовыми к работе с неструктурированными данными
По мере развития IT-технологий программисты выгребают из упорядоченных данных всё, что можно. При этом количество неупорядоченных данных растет, а желающих копаться в них по-прежнему не так много.
Если этот тренд будет продолжаться, уже совсем скоро эти два противоположных процесса приведут к тому, что все задачи по поиску новых технологий, решений и моделей сведутся к обработке и анализу неструктурированных данных. Именно к этому нам с вами нужно готовиться — накапливать информацию, осваивать методы работы и инструменты, изучать опыт других инженеров. Человечество собрало много фруктов на нижних ветвях информационных технологий, теперь нам всем придется лезть повыше.
Структурированные и неструктурированные данные: сравнение и объяснение
Оглавление
В этой статье вы подробнее познакомитесь со структурированными и неструктурированными данными. Давайте посмотрим, в чем разница между ними и почему вы должны знать это в первую очередь. Кроме того, мы поможем вам понять, как обрабатывать каждый тип данных и какие программные инструменты доступны для каждой цели.
Структурированные и неструктурированные данные в двух словах
Данные существуют во множестве различных форм и размеров, но большинство из них могут быть представлены в виде структурированных и неструктурированных данных.
Ключевые различия между неструктурированными данными и структурированными данными.
Структурированные данные представляют собой высокоорганизованную, фактическую и точную информацию. Обычно он представлен в форме букв и цифр, которые хорошо вписываются в строки и столбцы таблиц. Структурированные данные обычно существуют в таблицах, подобных файлам Excel и электронным таблицам Google Docs.
Неструктурированные данные не имеют заранее определенной структуры и представлены во всем разнообразии форм. Примеры неструктурированных данных варьируются от изображений и текстовых файлов, таких как документы PDF, до видео и аудио файлов, и это лишь некоторые из них.
Структурированные данные часто называют количественными данными, что означает, что их объективный и заранее определенный характер позволяет нам легко подсчитывать, измерять и выражать данные в числах. Неструктурированные данные также называются качественными данными в том смысле, что они имеют субъективный и интерпретирующий характер. Эти данные можно разделить на категории в зависимости от их характеристик и свойств.
Сделав это резюме, давайте перейдем к более описательному объяснению различий.
Что такое структурированные данные?
Итак, структурированные данные – это хорошо организованные и точно отформатированные данные. Эти данные существуют в формате реляционных баз данных ( СУБД ), то есть информация хранится в таблицах со связанными строками и столбцами. Таким образом структурированные данные аккуратно упорядочиваются и записываются, поэтому их можно легко найти и обработать. Пока данные вписываются в структуру СУБД, мы можем легко искать конкретную информацию и выделять отношения между ее частями. Такие данные можно использовать только по прямому назначению. Кроме того, для структурированных данных обычно не требуется много места для хранения.
Для работы с реляционными базами данных и хранилищами используется специальный язык программирования SQL, который означает язык структурированных запросов и был разработан IBM еще в 1970-х годах.
Примеры структурированных данных. Структурированные данные знакомы большинству из нас. Файлы Google Sheets и Microsoft Office Excel – это первое, что приходит на ум, когда речь идет о примерах структурированных данных. Эти данные могут содержать как текст, так и числа, такие как имена сотрудников, контакты, почтовые индексы, адреса, номера кредитных карт и т. Д.
Типичный пример структурированных данных: электронная таблица Excel, содержащая информацию о покупателях и покупках.
Практически каждый имел дело с бронированием билета через одну из систем бронирования авиабилетов или снятием наличных в банкомате. Во время этих операций мы обычно не думаем о том, с какими приложениями имеем дело и какие типы данных они обрабатывают. Однако это системы, которые обычно также используют структурированные данные и реляционные базы данных.
Что такое неструктурированные данные?
Имеет смысл, что если определение структурированных данных подразумевает аккуратную организацию компонентов предопределенным образом, определение неструктурированных данных будет противоположным. Части таких данных не структурированы заранее определенным образом, то есть данные хранятся в своих собственных форматах.
Принимая во внимание все разнообразие форматов файлов неструктурированных данных, неудивительно, что они составляют более 80 процентов всех данных. При этом компании, игнорирующие неструктурированные данные, остаются далеко позади, поскольку не получают достаточно ценной информации.
Примеры неструктурированных данных. Существует широкий спектр форм, которые составляют неструктурированные данные, такие как электронная почта, текстовые файлы, сообщения в социальных сетях, видео, изображения, аудио, данные датчиков и так далее.
Сообщение туристического агентства в Facebook: пример неструктурированных данных.
В качестве примера мы можем взять сообщения в социальных сетях туристического агентства или все публикации, если на то пошло. Каждый пост содержит некоторые показатели, такие как репосты или хэштеги, которые можно количественно определить и структурировать. Однако сами посты относятся к категории неструктурированных данных. Мы пытаемся сказать, что для анализа сообщений и сбора полезной информации потребуется некоторое время, усилия, знания и специальные программные инструменты. Если агентство публикует новые туристические туры и хочет узнать реакцию аудитории (комментарии), им нужно будет изучить публикацию в ее собственном формате (просмотреть публикацию в приложении социальных сетей или использовать передовые методы, такие как анализ настроений ).
Ключевые различия между структурированными и неструктурированными данными
Подробнее о различиях между структурированными и неструктурированными данными.
Теперь давайте обсудим еще несколько важных различий между структурированными и неструктурированными данными:
Форматы данных: несколько форматов против множества форматов
Структурированные данные обычно представлены в виде текста и чисел. Его форматы стандартизированы и удобочитаемы. Наиболее распространены CSV и XML. В модели данных формат данных был определен заранее.
В отличие от структурированных данных, неструктурированные форматы данных представлены в избытке различных форм и размеров. Неструктурированные данные не имеют заранее определенной модели данных и хранятся в своих собственных форматах (так называемых «исходных» форматах). Это могут быть аудио (WAV, MP3, OGG и т. Д.) Или видеофайлы (MP4, WMV и т. Д.), PDF-документы, изображения (JPEG, PNG и т. Д.), Электронные письма, сообщения в социальных сетях, данные датчиков и т. Д.
Модели данных: предопределенные и гибкие
Структурированные данные менее гибкие, так как они основаны на строгой организации модели данных. Такие данные зависят от схемы. Схема базы данных обозначает конфигурацию столбцов (также называемых полями) и типы данных, которые должны храниться в этих столбцах. Такая зависимость является как преимуществом, так и недостатком. Хотя информацию здесь можно легко найти и обработать, все записи должны соответствовать очень строгим требованиям схемы.
С другой стороны, неструктурированные данные обеспечивают большую гибкость и масштабируемость. Отсутствие заранее определенной цели неструктурированных данных делает их очень гибкими, поскольку информация может храниться в различных форматах файлов. Однако эти данные субъективны и с ними труднее работать.
Хранилища для аналитического использования: озера данных или хранилища данных
Чем больше объем данных, тем больше места требуется для хранения. Картинка с высоким разрешением весит намного больше, чем текстовый файл. Следовательно, неструктурированные данные требуют больше места для хранения и обычно хранятся в озерах данных, репозиториях хранения, которые позволяют хранить практически неограниченные объемы данных в необработанных форматах. Помимо озер данных, неструктурированные данные хранятся в собственных приложениях.
В обоих случаях есть потенциал для использования облака.
Базы данных: SQL против NoSQL
Реляционные базы данных используют SQL или язык структурированных запросов для доступа к хранимым данным и управления ими. Синтаксис SQL аналогичен синтаксису английского языка, что обеспечивает простоту его написания, чтения и интерпретации.
Вот как SQL помогает делать запросы.
Говоря о базах данных для неструктурированных данных, наиболее подходящим вариантом для этого типа данных будут нереляционные базы данных, также известные как базы данных NoSQL.
NoSQL означает «не только SQL». Эти базы данных имеют различные модели данных и хранят данные в нетабличном виде. Наиболее распространенные типы баз данных NoSQL – это ключ-значение, документ, граф и широкий столбец. Такие базы данных могут обрабатывать огромные объемы данных и справляться с высокими пользовательскими нагрузками, поскольку они достаточно гибкие и масштабируемые. В мире NoSQL существуют скорее коллекции данных, чем таблицы. В этих сборниках есть так называемые документы. Хотя документы могут выглядеть как строки в таблицах, они не используют одну и ту же схему. В одной коллекции может быть несколько документов с разными полями. Кроме того, между элементами данных практически нет отношений. Идея здесь состоит в том, чтобы уменьшить количество слияний отношений и вместо этого иметь сверхбыстрые и эффективные запросы. Хотя будут и дубликаты данных.
Пример структуры данных NoSQL.
Легкость поиска, анализа и обработки
Одно из основных различий между структурированными и неструктурированными данными заключается в том, насколько легко их можно подвергнуть анализу. Структурированные данные в целом легко искать и обрабатывать, независимо от того, обрабатывает ли это человек или выполняет программные алгоритмы. Неструктурированные данные, напротив, гораздо сложнее искать и анализировать. После обнаружения такие данные должны быть внимательно обработаны, чтобы понять их ценность и применимость. Этот процесс сложен, поскольку неструктурированные данные не могут поместиться в фиксированные поля реляционных баз данных, пока они не будут собраны и обработаны.
С исторической точки зрения, поскольку структурированные данные существуют дольше, логично, что для них существует отличный выбор зрелых аналитических инструментов. В то же время те, кто работает с неструктурированными данными, могут столкнуться с меньшим выбором инструментов аналитики, поскольку большинство из них все еще разрабатываются. Использование традиционных инструментов интеллектуального анализа данных обычно разбивается о неорганизованную внутреннюю структуру этого типа данных.
Природа данных: количественные vs качественные
Неструктурированные данные, в свою очередь, часто классифицируются как качественные данные, содержащие субъективную информацию, которую невозможно обработать с помощью традиционных методов и инструментов программного анализа. Например, качественные данные могут поступать из опросов клиентов или отзывов в социальных сетях в текстовой форме. Для обработки и анализа качественных данных требуются более современные аналитические методы, такие как:
Инструменты и технологии
Инструменты структурированных данных. Ясная и высокоорганизованная сущность структурированных данных способствует широкому спектру инструментов управления данными и аналитики. Это открывает возможности для групп данных с точки зрения выбора наиболее подходящего программного продукта для работы со структурированными данными.
Инструменты управления структурированными данными.
Среди наиболее часто используемых систем управления реляционными базами данных, инструментов и технологий для обработки данных можно выделить следующие:
Инструменты для неструктурированных данных. Поскольку неструктурированные данные бывают разных форм и размеров, для их правильного анализа и обработки требуются специально разработанные инструменты. Кроме того, необходимо найти квалифицированную команду по анализу данных. Мало того, что полезно понимать тему данных, но также важно выяснить отношения этих данных.
Инструменты управления неструктурированными данными.
Ниже вы найдете несколько примеров инструментов и технологий для эффективного управления неструктурированными данными:
В свое время анализ неструктурированных данных обычно выполнялся вручную и требовал много времени. В настоящее время существует довольно много продвинутых инструментов на основе ИИ, которые помогают сортировать неструктурированные данные, находить соответствующие элементы и сохранять результаты. Технологии и инструменты для неструктурированных данных включают алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения. Таким образом, можно адаптировать программные продукты к потребностям конкретных отраслей.
Команды данных для обработки данных
В отличие от инструментов структурированных данных, инструменты, предназначенные для неструктурированных данных, более сложны в работе. Следовательно, им требуется определенный уровень знаний в области науки о данных и машинного обучения для проведения глубокого анализа данных. Кроме того, специалисты, работающие с неструктурированными данными, должны хорошо разбираться в теме данных и их взаимосвязи. Учитывая вышесказанное, для обработки неструктурированных данных компании потребуется квалифицированная помощь специалистов по данным, инженеров и аналитиков.
Примеры и варианты использования структурированных и неструктурированных данных
Поскольку мы частично затронули тему примеров структурированных и неструктурированных данных выше, было бы полезно указать на конкретные варианты использования.
Итак, когда вы думаете о датах, именах, идентификаторах продуктов, информации о транзакциях и т. Д., Вы знаете, что имеете в виду структурированные данные. В то же время неструктурированные данные имеют множество лиц, таких как текстовые файлы, документы PDF, сообщения в социальных сетях, комментарии, изображения, аудио / видео файлы, электронные письма и многие другие.
Чаще всего отраслям необходимо использовать оба типа данных для повышения эффективности своих услуг.
Классификация неструктурированных данных – зачем она нужна?
Основная масса хранимых современными компаниями данных является неструктурированной, т.е. это данные, созданные сотрудниками компании, а не, скажем, базой данных или выгрузкой автоматического сервиса. При этом даже при идеально настроенной системе прав доступа к ресурсам нельзя гарантировать, что в отдельно взятой папке лежит действительно то содержимое, которое мы ожидаем там увидеть. Номера паспортов и кредитных карт в папке с договорами подрядчиков? Элементарно. Фоточки с без сомнения увлекательного отпуска на Гоа в папке бухгалтерской отчетности? Легко! Новинки кинопроката в каталоге для обучения сотрудников? Да запросто! Вы все еще удивлены?
Для выявления и предотвращения таких ситуаций как раз и необходима классификация данных. Ее можно настроить на работу как с метаданными (имя, тип, размер, дата создания файла и т.д.), так и с содержимым. Для начала требуется создать ряд правил, состоящих из набора фильтров, логических операций и регулярных выражений, а также указать расписание работы – ведь мы не хотим, чтобы анализ происходил в часы максимальной нагрузки на сервер. Для облегчения задачи в большинстве продуктов полнотекстового анализа уже существует набор предопределенных шаблонов, таких как соответствие PCI DSS, но реально все равно придется посидеть и подумать над фильтрами, максимально подходящими под решение конкретных бизнес-задач.
Среди стандартных правил, которые мы обычно настраиваем нашим клиентам, можно выделить поиск паспортных данных и кредитных карт, определение конфиденциальных данных и данных для служебного пользования, идентификацию аудио и видео записей, а также запускаемых файлов (софт). Многие этим не ограничиваются и уже самостоятельно добавляют поиск номеров СНИЛС, ИНН, бухгалтерской отчетности со сложными условиями и многое другое.
Окей, допустим данные мы классифицировали, что дальше? Конечно же, нужно привести все в порядок в соответствие с политиками безопасности: паспортные данные и кредитки спрятать подальше от любопытных глаз, личные фотографии – удалить, фильмы – закачать обратно в интернет упразднить, а с создателем папочки для Васи – провести воспитательную беседу. Для удобства можно воспользоваться результатами соответствующих отчетов, которые наглядно покажут, что конкретно и насколько часто встречается в ваших файлах, и где эти файлы находятся.
Звучит неплохо, но проблему с рецидивами и новыми случаями это все равно не решит. Для этого уже стоит настроить оповещения на случай обнаружения новых файлов, попадающих под настроенные правила классификации, – так мы оперативно узнаем о нарушении политик без необходимости проведения периодических «уборок». Зачем все делать вручную, если это поддается автоматизации? Но к сожалению, администраторы не всегда реагируют достаточно оперативно на присланные сообщения, поэтому для минимизации рисков можно эти новые обнаруженные файлы переместить сначала автоматически в карантин, а уже потом проводить разбор полетов. Быстро, удобно и безопасно.
В результате можно получить понимание структуры и полноценный контроль над распространением данных внутри организации, определить виновников нарушений политик безопасности и автоматически принимать меры по минимизации рисков при возникновении новых случаев. Мы считаем, что классификация данных является слишком важным элементом контроля неструктурированной информации, чтобы его можно было просто игнорировать, так как без него просто невозможно быть уверенным, что данные находятся именно там, где они и должны находится.