Ostrukturerad vs strukturerad data

Vad är ostrukturerad data?

Ostrukturerad data kan definieras som information som saknar en fördefinierad modell eller format. Ostrukturerad data 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 form och genereras oftast av människor.

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

Det finns tusentals sätt att kategorisera data, men vi fokuserar på de tre vanligaste metoderna: skillnaden mellan ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data.

Vad är big data?

Den enorma mängden data; både organiserad och ostrukturerad som sköljer över ett företag dagligen kallas för big data.

År 2020 var den globala marknaden för big data-analys värd 206,95 miljarder dollar, och marknadsstorleken förväntas växa till 549,73 miljarder dollar år 2028.

Varför är det viktigt att förstå skillnaden mellan datatyper?

För att kunna växa och överleva i dagens digitala ekonomi måste företag kunna dra nytta av hela sin data för att förbli konkurrenskraftiga. Massiva mängder av strukturerad, ostrukturerad och semi-strukturerad data skapas dagligen av människor, processer, anslutna enheter med mera. Denna information kan potentiellt ge en konkurrensfördel om företag kan få tillgång till och analysera den tillräckligt snabbt.

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

Exempel på ostrukturerad data

Typer av ostrukturerad data inkluderar:

  • Böcker
  • Handskrivna e-postmeddelanden
  • Chattmeddelanden
  • Sociala medier
  • SMS
  • CV:n
  • Journaler
  • Analog data

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

Hantera ostrukturerad data

Ostrukturerad data är svår att arbeta med tanke på dess fria form. Det finns dock en rad specialiserade verktyg tillgängliga för att hjälpa till med organisationen och analysen av ostrukturerad data.

  • Datautvinning: Ostrukturerad datautvinning hjälper till genom att bryta ned datan och leta efter specifika identifierare för att skapa ett mycket mer förfinat dataset.
  • Natural language processing (NLP): NLP utnyttjar AI (artificiell intelligens) för att bearbeta ostrukturerad data. Inom hälso- och sjukvården är NLP en viktig teknik för att analysera 80% av all hälsodata (bokningar, vitalparametrar, journaler).
  • Optisk teckenigenkänning: OCR läser ett skannat eller handskrivet dokument och extraherar identifierad text.
  • Textanalys: Att använda verktyg som sentimentanalys eller avsiktsklassificering för att identifiera mönster och klassificera datan.

Vad är semi-strukturerad data?

Semi-strukturerad data, ibland även kallad självbeskrivande data, existerar någonstans mellan strukturerad och ostrukturerad data. Liksom strukturerad data kan den ha en definierad datamodell, men inte lika rigid som den som finns i exempelvis relationsdatabaser. Den innehåller taggar eller andra markörer för att separera semantiska element och upprätthålla hierarkier och relationer av data.

Det finns två stora familjer av semi-strukturerad data:

  • maskingenererade dokument är dokument producerade av en maskin för att läsas av människor, till exempel en PDF-faktura. De innehåller information som är visuellt formaterad på ett strukturerat sätt, men där den underliggande datan inte är direkt tillgänglig.
  • data i No-SQL-databaser innehåller data som är direkt tillgänglig. Men de följer en lös struktur som kan variera från ett dokument till ett annat.

Exempel på semi-strukturerad data

Semi-strukturerad data kan hittas i en mängd olika filtyper inklusive:

  • Maskingenererade e-postmeddelanden
  • PDF-fakturor
  • E-handelsbekräftelser av ordrar
  • 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 hantera semi-strukturerad data kan vara utmanande, men inte omöjligt med rätt verktyg.

  • Mönstermatchning: identifierar specifik data som följer ett särskilt mönster; används för att extrahera IP-adresser, nummer, datum, telefonnummer, namn eller webbadresser.
  • Zonal OCR och Dynamisk OCR: extraherar texten från en specifik zon i bilden av dokumentet.
  • Dokumentparsing: extraherar data från dokument, till exempel med hjälp av en PDF-parser eller e-postparser genom visuella mallar eller parsningsregler.

Paus: Har du testat Parseur?

Parseur är en kraftfull programvara för dokumentbearbetning som extraherar data från semi-strukturerade dokument såsom PDF:er, e-postmeddelanden och kalkylblad.

Dess mallbaserade motor kräver noll kodningskunskaper och gör att du kommer igång på några minuter. Allt du behöver göra är att lära Parseur vilken data du vill extrahera från ett specifikt dokument. Parseur lär sig snabbt och bearbetar varje gång samma typ av dokument automatiskt.

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

Några av Parseurs viktigaste funktioner inkluderar:

Vad är strukturerad data?

Strukturerad data är data som är organiserad på ett sätt som gör det möjligt för en maskin att läsa och förstå den enkelt. Den har en väldefinierad struktur och överensstämmer med en specifik datamodell med ett fast schema.

Exempel på strukturerad data

Strukturerad data kommer i olika format såsom:

  • 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

Tack vare dess definierade struktur är datan lätt att analysera. Beroende på vilken bransch du befinner dig i finns det flera dataanalysverktyg som kan användas. Vi har nämnt några av dem nedan:

  • Relationsdatabaser som PostgreSQL eller MySQL
  • Standardbibliotek för parsning för att läsa JSON, CSV och XML
  • Verktyg för datavisualisering såsom Tableau
  • Kalkylprogram såsom Microsoft Excel eller Google Spreadsheet
  • Business intelligence-plattformar såsom Microsoft Power BI
  • Dataanalysprogramvara såsom RapidMiner

Sammanfattning: Ostrukturerad vs semi-strukturerad vs strukturerad data

Vi har sammanfattat de viktigaste skillnaderna mellan de 3 datatyperna i tabellen nedan:

 Ostrukturerad data Semi-strukturerad data Strukturerad data
Typiskt sammanhang Producerad av människor för människor att konsumera Producerad av maskiner för människor att konsumera eller producerad av människor för maskiner att konsumera Producerad av maskiner för maskiner att konsumera
Struktur Fri form Har viss struktur som kan förändras. Eller underliggande data är inte omedelbart tillgänglig för en maskin Fördefinierad
Flexibilitet Mycket flexibel Mindre flexibel, måste följa de regler som används för att producera innehållet Inte flexibel
Användning Böcker, forskningsrapporter, dokument, handskrivna e-postmeddelanden, chattmeddelanden Maskingenererade dokument, e-post eller PDF:er, No-SQL-databas, HTML Data i en relationsbaserad SQL-databas, data i strukturerad JSON, XML eller CSV
Parsningsmetod Datautvinning, OCR, Natural language processing Mönstermatchning, mallmatchning, Zonal OCR, Dynamisk OCR Standardbibliotek för parsning för att läsa SQL, JSON, XML, CSV

Hantera och analysera data på ett kostnadseffektivt sätt

Datainsamlingen ökar i en snabbare takt för nästan alla organisationer till en uppskattad hastighet av 30% varje år. De flesta organisationer lagrar mest ostrukturerad data och analyserar den egentligen aldrig. På grund av det måste de öka sitt lagringsutrymme, vilket är dyrt.

En bättre förståelse för de olika typerna av data, deras format och hur man bäst använder dem kan spara ditt företag många timmars arbete. Med rätt process och tekniska verktyg kan vem som helst göra en bättre analys av sin nuvarande data. Denna djupgående analys hjälper till att uppnå konkurrensfördelar och behålla kunder.

Dela:

Senast uppdaterad

Kom igång

Redo att automatisera er
datautvinning ur dokument?

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.

Parseur använder AI för att omvandla ostrukturerade dokument som e-post, PDF:er och skanningar till strukturerad, exporterbar data. Det identifierar fält och tabeller oavsett layout, så att rörig indata blir rena rader i dina system.

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.

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.