Dane strukturalne

Definicja

Dane strukturalne odnoszą się do informacji uporządkowanych w predefiniowanych formatach, takich jak tabele, bazy danych czy arkusze kalkulacyjne. Kontrastuje to z danymi niestrukturalnymi, takimi jak tekst swobodny czy obrazy.

Cel

Celem jest umożliwienie efektywnego przechowywania, wyszukiwania i analizy informacji. Ustrukturyzowane dane stanowią podstawę nauki o danych i systemów sztucznej inteligencji.

Znaczenie

• Łatwe do przeszukiwania i odczytu maszynowego.
• Zapewnia niezawodne dane wejściowe do uczenia nadzorowanego.
• Ograniczone możliwości uchwycenia złożonych, rzeczywistych zmian.
• Często łączone z danymi niestrukturalnymi w celu uzyskania bogatszych modeli.

Jak to działa

1. Zbieraj dane z czujników, transakcji i dzienników.
2. Organizuj w wiersze i kolumny według zdefiniowanego schematu.
3. Przechowuj w relacyjnych bazach danych lub bazach danych NoSQL.
4. Zapytanie przy użyciu języka SQL lub interfejsów API.
5. Można go używać jako danych wejściowych do modeli analitycznych lub uczenia maszynowego.

Przykłady (świat rzeczywisty)

• Transakcje bankowe przechowywane w ustrukturyzowanych bazach danych.
• Dokumentacja szpitalna w ustrukturyzowanych formatach EHR.
• Katalogi produktów e-commerce.

Odniesienia / Dalsza lektura

• ISO/IEC 11179: Rejestry metadanych.
• Ramy interoperacyjności dużych zbiorów danych NIST.
• Kimball i Ross. Zestaw narzędzi do hurtowni danych.
• Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane: