Suivez nous sur
Classe de maître IA :

AI 101

Données structurées vs non structurées

mm
Le kit de préparation mis à jour on

Données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées de manière prédéfinie ou qui n'ont pas de modèle de données spécifique. Entre-temps, données structurées Ce sont des données qui ont des relations claires et définissables entre les points de données, avec un modèle prédéfini les contenant. C'est la réponse courte sur la différence entre les données structurées et non structurées, mais examinons de plus près les différences entre les deux types de données.

Qu'est-ce que les données structurées?

En informatique, les structures de données font référence à des manières spécifiques de stocker et d'organiser les données. Différentes structures de données possèdent différentes relations entre les points de données, mais les données peuvent également être non structurées. Qu'est-ce que cela veut dire de dire que les données sont structurées ? Pour clarifier cette définition, examinons quelques-unes des différentes façons de structurer les données.

Les données structurées sont souvent conservées dans des tableaux tels que des fichiers Excel ou bases de données SQL. Dans ces cas, les lignes et les colonnes des données contiennent différentes variables ou caractéristiques, et il est souvent possible de discerner la relation entre les points de données en vérifiant où les lignes et les colonnes de données se croisent. Les données structurées peuvent facilement être intégrées dans une base de données relationnelle, et des exemples de différentes fonctionnalités dans un ensemble de données structurées peuvent inclure des éléments tels que des noms, des adresses, des dates, des statistiques météorologiques, des numéros de carte de crédit, etc. Bien que les données structurées soient le plus souvent des données textuelles, elles sont Il est également possible de stocker des éléments tels que des images et de l'audio sous forme de données structurées.

Les sources courantes de données structurées incluent des éléments tels que les données collectées à partir de capteurs, de blogs, de données réseau et de données de vente au détail ou de commerce électronique. Les données structurées peuvent également être générées par des personnes remplissant des feuilles de calcul ou des bases de données avec des données collectées à partir d'ordinateurs et d'autres appareils. Par exemple, les données collectées via des formulaires en ligne sont souvent immédiatement introduites dans une structure de données.

Les données structurées ont une longue histoire d'être stockées dans bases de données relationnelles et SQL. Ces méthodes de stockage sont populaires en raison de la facilité de lecture et d'écriture dans ces formats, la plupart des plates-formes et des langages étant capables d'interpréter ces formats de données.

Dans un contexte d'apprentissage automatique, il est plus facile de former un système d'apprentissage automatique sur les données structurées, car les modèles contenus dans les données sont plus explicites. Certaines fonctionnalités peuvent être introduites dans un classificateur d'apprentissage automatique et utilisées pour étiqueter d'autres instances de données en fonction de ces fonctionnalités sélectionnées. En revanche, former un système d’apprentissage automatique sur des données non structurées a tendance à être plus difficile, pour des raisons qui apparaîtront clairement.

Que sont les données non structurées?

Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées selon un modèle ou une structure de données prédéfinis. Les données non structurées sont souvent appelées données qualitatives car elles ne peuvent pas être analysées ou traitées de manière traditionnelle en utilisant les méthodes habituelles utilisées pour les données structurées.

Étant donné que les données non structurées n'ont pas de relations définies entre les points de données, elles ne peuvent pas être organisées dans des bases de données relationnelles. En revanche, la façon dont les données non structurées sont stockées est généralement avec une base de données NoSQL, ou une base de données non relationnelle. Si la structure de la base de données importe peu, un lac de données ou un grand pool de données non structurées peut être utilisé pour stocker les données au lieu d'une base de données NoSQL.

Les données non structurées sont difficiles à analyser, et donner un sens aux données non structurées implique souvent d'examiner des éléments de données individuels pour discerner les caractéristiques potentielles, puis de voir si ces caractéristiques se produisent dans d'autres éléments de données du pool.

La grande majorité des données sont dans des formats non structurés, avec des estimations selon lesquelles les données non structurées représentent environ 80 % de toutes les données. Les techniques d'exploration de données peuvent être utilisées pour aider à structurer les données.

En termes d'apprentissage automatique, certaines techniques peuvent aider à ordonner des données non structurées et à les transformer en données structurées. Un outil populaire pour transformer des données non structurées en données structurées est un système appelé auto-encodeur.

Blogueur et programmeur spécialisé dans Machine Learning et L'apprentissage en profondeur les sujets. Daniel espère aider les autres à utiliser le pouvoir de l'IA pour le bien social.