Dane niestrukturyzowane vs dane strukturyzowane

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:

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 2 lutego 2026