Ostrukturerad vs strukturerad data

Vad är ostrukturerad data?

Ostrukturerad data är information som saknar en fördefinierad modell eller struktur. Den skapas ofta av slutanvändare och är varken organiserad eller taggad på ett sätt som gör den enkel att söka efter eller analysera. Med andra ord, ostrukturerad data förekommer i sin ursprungliga, råa form och genereras oftast av människor.

Data är en ovärderlig resurs för moderna organisationer och betydelsen av väl fungerande datahantering har växt enormt i takt med internets utveckling. Data finns i många olika former, och organisationer som kan göra denna data tillgänglig samt hantera den korrekt drar ofta stora fördelar.

Det finns tusentals sätt att kategorisera data, men i denna artikel fokuserar vi på de tre vanligaste: ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data.

Vad är big data?

Den enorma mängden information — både ostrukturerad och strukturerad — som behandlas av företag dagligen kallas för big data.

År 2020 var den globala marknaden för big data-analys värd 206,95 miljarder dollar, med förväntad tillväxt till 549,73 miljarder dollar år 2028.

Varför är det viktigt att förstå skillnaden mellan datatyper?

För att kunna växa och hävda sig i den digitala ekonomin måste företag kunna dra nytta av hela sitt datakapital. Massiva mängder av ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data skapas dagligen av människor, system och enheter. Rätt analyserad kan denna information skapa konkurrensfördelar och nya insikter – förutsatt att företag kan tillgå och utvärdera den i tid.

Ostrukturerad data står för 80% av all data i organisationer. - Merrill Lynch

Exempel på ostrukturerad data

Vanliga typer av ostrukturerad data är:

  • Böcker
  • Handskrivna e-postmeddelanden
  • Chattmeddelanden
  • Inlägg på sociala medier
  • SMS
  • CV:n
  • Journaler
  • Analog information

En skärmdump av ostrukturerad data
En chattkonversation är ett exempel på ostrukturerad data

Hantera ostrukturerad data

Ostrukturerad data är svår att hantera eftersom den saknar en fast struktur. Det finns dock verktyg som hjälper till att organisera och analysera denna typ av data.

  • Datautvinning: Vid datautvinning bryts ostrukturerad data ned för att identifiera relevanta delar och skapa mer åtgärdsorienterade dataset.
  • Natural Language Processing (NLP): NLP utnyttjar AI för att bearbeta och analysera ostrukturerad textdata. Inom hälso- och sjukvården används NLP för att utvinna information ur 80% av all hälsodata såsom journaler, bokningar och patientinformation.
  • Optisk teckenigenkänning: OCR används för att tolka och extrahera text från skannade eller handskrivna dokument.
  • Textanalys: Verktyg som sentimentanalys eller avsiktsklassificering används för att identifiera mönster och kategorisera ostrukturerad textdata.

Vad är semi-strukturerad data?

Semi-strukturerad data, ibland kallad självbeskrivande data, existerar någonstans mellan strukturerad och ostrukturerad data. Den kan ha ett visst mått av struktur, exempelvis i form av taggar eller markörer som hjälper till att separera element och visa samband, men saknar den rigorösa struktur som finns i relationsdatabaser.

Det finns två huvudkategorier av semi-strukturerad data:

  • Maskingenererade dokument: Exempelvis en PDF-faktura, producerad av ett system för att läsas av människor. Utseendet är strukturerat, men data är inte direkt maskinläsbar.
  • Data i No-SQL-databaser: Data är maskinläsbar, men strukturen kan variera från ett dokument till ett annat.

Exempel på semi-strukturerad data

Exempel på semi-strukturerad data:

  • Maskingenererade e-postmeddelanden
  • PDF-fakturor
  • Bekräftelser från e-handel
  • Systemnotiser

En skärmdump av semi-strukturerad data
En PDF-faktura är ett exempel på semi-strukturerad data. Alla fakturor från denna leverantör kommer ha liknande utseende, men en maskin kan inte direkt tillgå datan utan att använda en PDF-parser

Hur analyserar man semi-strukturerad data?

Att analysera semi-strukturerad data kräver ofta rätt verktyg och metoder:

  • Mönstermatchning: Identifiering av data enligt ett visst mönster, t.ex. för att hitta IP-adresser, datum eller telefonnummer.
  • Zonal och dynamisk OCR: Extraherar text från specifika områden i ett dokument.
  • Dokumentparsing: Extraherar data ur dokument, till exempel med hjälp av en PDF-parser eller e-postparser och fördefinierade mallar eller regler.

Paus: Har du testat Parseur?

Parseur är ett kraftfullt verktyg för dokumentbearbetning som automatiskt extraherar data från semi-strukturerade källor som PDF-filer, e-post och kalkylblad.

Med mallbaserad extraktion behövs ingen kodning; du visar helt enkelt Parseur vilken information du vill hämta från dina dokument och är igång på några minuter. Parseur lär sig dokumenttypen snabbt och behandlar liknande dokument automatiskt i framtiden.

Skapa ditt gratis konto
Spara tid och ansträngning med Parseur. Automatisera dina dokument.

Några av Parseurs viktigaste funktioner är:

Vad är strukturerad data?

Strukturerad data är information organiserad på ett sätt som gör den enkel för maskiner att läsa och tolka. Den har en tydlig och fast struktur med fördefinierat schema, vilket gör datan omedelbart användbar i automatiserade processer och analyser.

Exempel på strukturerad data

Format för strukturerad data kan vara:

  • Relationsdatabaser
  • JSON
  • XML
  • CSV

En skärmdump av strukturerad data
Samma faktura som ovan, men den här gången strukturerad som JSON och direkt användbar för en maskin

Analys av strukturerad data

Strukturerad data är lätt att analysera tack vare dess definierade struktur. Olika analysverktyg används beroende på bransch och behov, exempelvis:

  • Relationsdatabaser som PostgreSQL eller MySQL
  • Bibliotek för parsning av JSON, CSV och XML
  • Visualiseringsverktyg som Tableau
  • Kalkylprogram såsom Microsoft Excel eller Google Spreadsheet
  • Business intelligence-plattformar som Microsoft Power BI
  • Dataanalysprogramvara, exempelvis RapidMiner

Sammanfattning: Ostrukturerad vs semi-strukturerad vs strukturerad data

Här är de huvudsakliga skillnaderna mellan ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data i tabellform:

 Ostrukturerad data Semi-strukturerad data Strukturerad data
Typiskt sammanhang Producerad av människor för människor att konsumera Producerad av maskiner för människor eller människor för maskiner Producerad av maskiner för maskiner att konsumera
Struktur Fri form Har viss struktur, kan förändras. Ofta inte direkt maskinläsbar Fördefinierad och fast, maskinläsbar
Flexibilitet Mycket flexibel Mindre flexibel, måste följa vissa produktionsregler Inte flexibel
Användning Böcker, rapporter, brev, handskrivna e-post, chattar Maskingenererade dokument, e-post och PDF, No-SQL-databaser, HTML Relationsdatabaser, JSON, XML, CSV
Parsningsmetod Datautvinning, OCR, NLP Mönstermatchning, mallar, zonal/dynamisk OCR Standardbibliotek för SQL, JSON, XML, CSV

Hantera och analysera data på ett kostnadseffektivt sätt

Datamängden växer snabbt i nästan alla organisationer med en årlig tillväxttakt på cirka 30%. Ofta lagras stora mängder ostrukturerad data utan att någonsin analyseras fullt ut, vilket leder till ökade lagringskostnader.

Genom att förstå skillnaderna mellan olika typer av data, deras format och bästa användningsområden, kan ditt företag spara både tid och resurser. Med rätt processer och verktyg blir det enklare att ta tillvara på all data och förvandla den till användbara insikter som skapar konkurrensfördelar och ökar kundnöjdheten.

Dela:

Senast uppdaterad

Kom igång

Redo att få bort det manuella arbetet
ur er verksamhet?

Skapa ett gratis konto på några minuter och se hur Parseur kan förenkla ert arbetsflöde.

Ingen modellträning krävs
Byggt för verkliga arbetsflöden, inte för experiment
Från enkelt gränssnitt till full API-integration
Registrera dig gratis

Vanliga frågor

Vanliga frågor om skillnaderna mellan ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data, samt hur man arbetar med varje typ.

Strukturerad data är information som är organiserad i ett fast schema som en maskin enkelt kan läsa och analysera, till exempel rader i en relationsdatabas. Ostrukturerad data saknar en fördefinierad modell eller format och genereras vanligtvis av människor i sin naturliga form, såsom e-postmeddelanden, chattmeddelanden eller dokument. Den viktigaste skillnaden är att strukturerad data är omedelbart maskinläsbar, medan ostrukturerad data kräver bearbetning innan den kan analyseras.

Ostrukturerad data inkluderar böcker, handskrivna e-postmeddelanden, chattmeddelanden, inlägg på sociala medier, SMS, CV:n, journaler och analog data. Dessa format genereras av människor för att konsumeras av andra människor, så de saknar en enhetlig struktur som en maskin kan läsa direkt. Ostrukturerad data uppskattas stå för omkring 80% av all data i organisationer.

Big data refererar till den enorma mängd information, både organiserad och ostrukturerad, som sköljer över ett företag dagligen. Den globala marknaden för big data-analys värderades till 206,95 miljarder dollar 2020 och förväntas växa till 549,73 miljarder dollar till 2028. Big data omfattar strukturerade, semi-strukturerade och ostrukturerade typer, och dess värde kommer från att analysera den tillräckligt snabbt för att få en konkurrensfördel.

Semi-strukturerad data som PDF-fakturor och e-postmeddelanden kan konverteras till strukturerade format med hjälp av mönstermatchning, Zonal OCR, Dynamisk OCR och dokumentparsing. Parseur är ett verktyg för dokumentbearbetning som extraherar data från semi-strukturerade dokument som PDF:er, e-post och kalkylblad, och matar ut det som strukturerad data redo för nedströmsverktyg. Dess inbyggda AI extraherar de fält du begär från valfri layout, så att du inte behöver en separat mall för varje dokumentformat.

Parseur extraherar strukturerad data från semi-strukturerade dokument såsom PDF:er, e-postmeddelanden och kalkylblad helt utan kodning. Du lär systemet vilka fält som ska fångas, och dess AI hanterar nya dokument av samma typ automatiskt över varierande layouter. Parseur är GDPR-kompatibelt och erbjuder ett valfritt steg för manuell granskning där en person kan kontrollera och korrigera extraherad data innan den skickas vidare.

Semi-strukturerad data befinner sig någonstans mellan strukturerad och ostrukturerad data och kallas ibland självbeskrivande data. Den har en viss definierad modell men är inte lika rigid som en relationsdatabas, och den använder taggar eller markörer för att separera element och upprätthålla hierarkier. Vanliga exempel inkluderar PDF-fakturor, maskingenererade e-postmeddelanden och data som lagras i No-SQL-databaser.

Strukturerad data finns i format som relationsdatabaser, JSON, XML och CSV. Vart och ett av dessa följer ett fast schema som definierar exakt hur datan är organiserad, vilket gör det enkelt för en maskin att läsa och analysera den. På grund av denna definierade struktur kan strukturerad data efterfrågas med standardverktyg som SQL, kalkylblad och business intelligence-plattformar.

Ostrukturerad data kan bearbetas med hjälp av datautvinning, Natural Language Processing (NLP), optisk teckenigenkänning (OCR) och textanalys. Dessa tekniker bryter ned innehåll i fri form och letar efter identifierare för att producera ett mer förfinat dataset. För dokumentbaserad data läser OCR skannad eller handskriven text och konverterar den till maskinläsbar utdata.

Att förstå skillnaden mellan ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data hjälper företag att välja rätt verktyg och processer för att dra nytta av sin information. Massiva mängder av alla tre typer skapas varje dag av människor, processer och anslutna enheter, och företag som kan få tillgång till och analysera den snabbt får en konkurrensfördel. Att känna till varje format minskar också onödiga lagringskostnader, eftersom många organisationer lagrar ostrukturerad data utan att någonsin analysera den.