Czym są dane niestrukturyzowane?
Dane niestrukturyzowane to informacje, które nie mają ściśle określonego modelu ani formatu. Tego typu dane są zazwyczaj generowane przez użytkowników końcowych i nie są uporządkowane czy oznaczone w sposób umożliwiający łatwe wyszukiwanie czy analizę. Innymi słowy, są to dane występujące w swojej pierwotnej, naturalnej formie, najczęściej pochodzące od ludzi.
Dane są dziś jednym z kluczowych zasobów nowoczesnych organizacji, a sprawne zarządzanie zasobami danych stało się potężną gałęzią biznesu, zwłaszcza od czasu rozwoju Internetu. Dane występują pod wieloma postaciami, a firmy, które potrafią nimi skutecznie zarządzać i mają do nich szybki dostęp, czerpią z nich ogromne korzyści.
Choć istnieje wiele możliwości kategoryzowania danych, w tym artykule skupimy się na rozróżnieniu pomiędzy danymi niestrukturyzowanymi, semi-strukturyzowanymi i strukturyzowanymi.
Czym są Big Data?
Big Data to olbrzymie ilości danych — zarówno strukturyzowanych, jak i niestrukturyzowanych — które codziennie trafiają do każdej firmy.
W 2020 roku globalny rynek analityki Big Data był szacowany na 206,95 miliardów dolarów i przewiduje się, że osiągnie wartość 549,73 miliardów dolarów do 2028 roku.
Dlaczego ważne jest zrozumienie różnic między rodzajami danych?
By rozwijać się i utrzymać przewagę w dzisiejszej gospodarce cyfrowej, firmy muszą wykorzystywać wszystkie dostępne dane, aby zwiększyć swoją konkurencyjność. Każdego dnia powstają olbrzymie ilości różnych danych - strukturyzowanych, niestrukturyzowanych i semi-strukturyzowanych - generowanych przez ludzi, procesy, urządzenia i wiele innych źródeł. Te informacje mogą być kluczowe w budowaniu przewagi konkurencyjnej, jeśli organizacje potrafią je szybko pozyskiwać i analizować.
Dane niestrukturyzowane stanowią 80% danych w organizacjach. - Merrill Lynch
Przykłady danych niestrukturyzowanych
Przykłady danych niestrukturyzowanych obejmują:
- Książki
- Ręcznie pisane e-maile
- Wiadomości czatowe
- Treści z mediów społecznościowych
- SMS-y
- CV
- Dokumentację medyczną
- Dane analogowe
Praca z danymi niestrukturyzowanymi
Przetwarzanie danych niestrukturyzowanych jest trudne ze względu na ich swobodną formę. Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi, które wspomagają organizację i analizę takich danych.
- Data mining: Eksploracja danych niestrukturyzowanych polega na dzieleniu danych i wyszukiwaniu określonych elementów w celu wyizolowania pożądanych informacji.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): NLP, wykorzystujące sztuczną inteligencję, umożliwia analizowanie danych niestrukturyzowanych. W branży zdrowotnej aż 80% danych medycznych jest analizowanych właśnie metodami NLP (takich jak wizyty, parametry, dokumentacja).
- Rozpoznawanie znaków optycznych: OCR odczytuje tekst ze skanów lub ręcznie pisanych dokumentów i wyodrębnia informacje.
- Analiza tekstu: Narzędzia do analizy sentymentu czy klasyfikacji intencji umożliwiają rozpoznawanie wzorców oraz automatyczną klasyfikację danych.
Czym są dane semi-strukturyzowane?
Dane semi-strukturyzowane, nazywane też danymi samopiszącymi, znajdują się pomiędzy danymi strukturyzowanymi a niestrukturyzowanymi. Podobnie jak dane strukturyzowane, mogą mieć zdefiniowaną strukturę, ale jest ona mniej rygorystyczna niż w relacyjnych bazach danych. Zawierają tagi lub inne znaczniki, które określają elementy semantyczne i umożliwiają określenie hierarchii czy relacji w danych.
Wyróżniamy dwa główne rodzaje danych semi-strukturyzowanych:
- Dokumenty generowane przez maszyny – tworzone do odczytu przez człowieka, np. faktura w formacie PDF. Zawierają wizualnie uporządkowaną informację, ale jej przetwarzanie maszynowe wymaga dodatkowych narzędzi.
- Dane w bazach No-SQL – dane dostępne dla maszyn, choć ich struktura jest niejednolita i może różnić się pomiędzy dokumentami.
Przykłady danych semi-strukturyzowanych
Dane semi-strukturyzowane występują m.in. w takich plikach jak:
- E-maile generowane automatycznie
- Faktury w formacie PDF
- Powiadomienia o zamówieniach z platform e-commerce
- Komunikaty systemowe
Jak analizować dane semi-strukturyzowane?
Zarządzanie danymi semi-strukturyzowanymi może wydawać się trudne, lecz przy użyciu odpowiednich technologii jest całkowicie wykonalne.
- Dopasowywanie wzorców: Identyfikacja danych mających określoną strukturę – przydatne przy wyodrębnianiu adresów IP, liczb, dat, telefonów, imion, URL itd.
- Strefowy i Dynamiczny OCR: Wyodrębnianie tekstu z określonych obszarów dokumentu.
- Parsowanie dokumentów: Automatyczne wydobywanie danych z dokumentów, np. za pomocą parsera PDF czy parsera e-mail wykorzystując szablony lub reguły parsowania.
Przerwa: czy znasz już Parseur?
Parseur to zaawansowane narzędzie do przetwarzania dokumentów, które automatycznie wyodrębnia dane z dokumentów semi-strukturyzowanych, takich jak pliki PDF, e-maile, czy arkusze kalkulacyjne.
Jego silnik szablonów nie wymaga kodowania, więc możesz zacząć pracę w kilka minut. Po prostu wskaż w Parseur, jakie dane mają zostać wyodrębnione z konkretnego dokumentu. Parseur "uczy się", jak przetwarzać dany typ dokumentu i automatycznie wyodrębnia dane przy każdym kolejnym przetwarzaniu podobnych plików.
Główne funkcje Parseur obejmują m.in.:
- Zaawansowany silnik OCR do obrazów, w tym Strefowy OCR i Dynamiczny OCR
- Automatyczne wyodrębnianie danych z tabel
- Automatyczne rozpoznawanie struktury dokumentu
- Zaawansowane przetwarzanie danych końcowych (postprocessing)
- Integracje z tysiącami aplikacji, takich jak Make, Zapier, Power Automate
Czym są dane strukturyzowane?
Dane strukturyzowane to informacje zorganizowane w sposób, który umożliwia maszynom ich natychmiastowy odczyt i interpretację. Mają dokładnie określoną strukturę, podporządkowaną określonemu modelowi danych i stałemu schematowi.
Przykłady danych strukturyzowanych
Dane strukturyzowane zapisuje się w takich formatach jak:
- Relacyjne bazy danych
- JSON
- XML
- CSV
Analiza danych strukturyzowanych
Dzięki zdefiniowanej strukturze dane strukturyzowane są łatwe w analizie i integracji z narzędziami IT. Do analizy używa się między innymi:
- Relacyjnych baz danych, takich jak PostgreSQL lub MySQL
- Standardowych bibliotek do obsługi plików JSON, CSV i XML
- Narzędzi do wizualizacji danych, np. Tableau
- Arkuszy kalkulacyjnych, takich jak Microsoft Excel czy Google Sheets
- Platform Business Intelligence, np. Microsoft Power BI
- Oprogramowania do analizy danych, np. RapidMiner
W skrócie: dane niestrukturyzowane, semi-strukturyzowane i strukturyzowane
Poniżej znajdziesz podsumowanie najważniejszych różnic między trzema głównymi typami danych:
| Dane niestrukturyzowane | Dane semi-strukturyzowane Dane strukturyzowane | |
|---|---|---|
| Typowy kontekst | Tworzone przez ludzi dla ludzi | Tworzone przez maszyny dla ludzi lub przez ludzi dla maszyn Tworzone przez maszyny dla maszyn |
| Struktura | Brak formalnej struktury | Posiadają strukturę, która może być zmienna. Albo ukryte dane nie są natychmiast dostępne dla maszyny Z góry określona |
| Elastyczność | Bardzo elastyczne | Mniej elastyczne, muszą być zgodne z regułami użytymi do utworzenia treści Nieelastyczne |
| Zastosowanie | Książki, publikacje, dokumenty, ręczne e-maile, czaty | Dokumenty generowane przez maszyny, e-maile lub PDF-y, baza danych No-SQL, HTML Dane w relacyjnej bazie danych SQL, dane w strukturalnym formacie JSON, XML lub CSV |
| Podejście parsingowe | Data mining, OCR, przetwarzanie języka naturalnego | Dopasowywanie wzorców, szablony, Strefowy OCR, Dynamiczny OCR Standardowe biblioteki do odczytu SQL, JSON, XML, CSV |
Skuteczne zarządzanie i analiza danych
Ilość danych przechowywanych przez firmy rośnie w tempie blisko 30% rocznie. Większość tych danych to dane niestrukturyzowane i często pozostają one poza analizą. W rezultacie firmy muszą coraz częściej inwestować w dodatkową przestrzeń dyskową, co generuje spore koszty.
Lepsze zrozumienie wszystkich typów danych, ich struktur oraz sposobów optymalnego wykorzystania sprawia, że firma może zaoszczędzić wiele godzin pracy. Przy odpowiednich narzędziach i procesach technicznych każda organizacja może lepiej wykorzystać swoje aktualne zasoby danych, zdobyć przewagę rynkową i zwiększyć lojalność klientów.
Ostatnia aktualizacja