విషయము
- నిర్మాణాత్మక డేటా అంటే ఏమిటి?
- నిర్మాణాత్మక డేటా అంటే ఏమిటి?
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- మధ్యలో పడటం: సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా
- నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్మాణాత్మక డేటాగా మార్చవచ్చా?
మూలం: మోన్సిట్జ్ / ఐస్టాక్ఫోటో
Takeaway:
నిర్మాణాత్మక, నిర్మాణాత్మక మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా గురించి తెలుసుకోండి.
చారిత్రాత్మకంగా, డేటా విశ్లేషకులు ఒకే రకమైన డేటా నుండి సమాచారాన్ని డీక్రిప్ట్ చేసి సేకరించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నారు: నిర్మాణాత్మక డేటా. స్పష్టమైన నమూనాల కారణంగా ఈ రకమైన డేటా సులభంగా శోధించదగినది, కాని అందుబాటులో ఉన్న మొత్తం డేటాలో స్వల్ప శాతం ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది.
నిర్మాణాత్మక డేటాలో వీడియో, ఆడియో, లు మరియు సోషల్ మీడియా మరియు మొబైల్ పరికరాల నుండి వచ్చే డేటా ఉన్నాయి. ముడి సమాచారం యొక్క అతిపెద్ద నిల్వ ఇది, అయితే, ఈ వనరును విశ్వసనీయంగా ఎవరూ నొక్కలేకపోయారు.
అయినప్పటికీ, నిల్వ యొక్క లభ్యత మరియు ఉన్నతమైన ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలు నిర్మాణాత్మకమైన డేటా విశ్లేషణలకు జన్మనిచ్చాయి - కొత్త మరియు అపరిపక్వ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం. మెరుగైన వ్యాపార మేధస్సు ఈ అవకాశాన్ని పూర్తిగా ఉపయోగించుకుంటోంది మరియు ఈ అంతులేని గోల్డ్‌మైన్ సమాచారాన్ని ప్రాప్తి చేయడానికి నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా విశ్లేషణలను సమగ్రపరచడానికి గణనీయమైన పెట్టుబడులు పెట్టబడుతున్నాయి.
ఈ రెండు డేటా ఫార్మాట్లను వాటి తేడాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అన్ని డేటా విశ్లేషకుల భవిష్యత్తు ఏమిటో చూద్దాం.
నిర్మాణాత్మక డేటా అంటే ఏమిటి?
నిర్మాణాత్మక డేటా అనేది మానవ- లేదా యంత్ర-ఉత్పత్తి మరియు అత్యంత వ్యవస్థీకృత సమాచారం, వీటిని రిలేషనల్ డేటాబేస్ (RDB లు) అని పిలువబడే వరుస డేటాబేస్ నిర్మాణాలలో సులభంగా నిల్వ చేయవచ్చు. ఇది ఫార్మాట్‌లో ఉన్న ఏదైనా, దానిని సులభంగా విశ్లేషించి, ఆర్‌డిబి నిర్మాణంలో సులభంగా సంగ్రహించవచ్చు, నిల్వ చేయవచ్చు మరియు నిర్వహించవచ్చు. (డేటాబేస్‌ల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, మా డేటాబేస్‌ల పరిచయాన్ని చూడండి.)
ఉదాహరణలు జిప్ కోడ్‌లు, ఫోన్ నంబర్లు మరియు వయస్సు లేదా లింగం వంటి వినియోగదారు జనాభా. ఈ డేటాబేస్‌లలో కనిపించే డేటాను ఎక్సెల్ స్ప్రెడ్‌షీట్స్‌లోని స్ట్రక్చర్డ్ క్వరీ లాంగ్వేజ్ (SQL) లేదా VLOOKUP ఫంక్షన్లతో ప్రశ్నించవచ్చు. వివిధ రంగాలలో కనిపించే డేటాను వాటి సూచికలను లేదా వాటి సంఖ్యా మరియు అక్షర డేటాను ఉపయోగించి త్వరగా శోధించడానికి కూడా అల్గోరిథంలు చేయవచ్చు. ఏదేమైనా, అన్ని డేటా ఫీల్డ్ రకం మరియు పేరు పరంగా ఖచ్చితంగా నిర్వచించబడింది మరియు దానిని నిల్వ చేయడానికి, ప్రశ్నించడానికి మరియు విశ్లేషించే సామర్థ్యం కొంతవరకు పరిమితం చేయబడింది.
నిర్మాణాత్మక డేటాను ఉపయోగించే సాధారణ అనువర్తనాల్లో హాస్పిటల్ మేనేజ్‌మెంట్ సాఫ్ట్‌వేర్, కస్టమర్ రిలేషన్ మేనేజ్‌మెంట్ (CRM) అనువర్తనాలు మరియు వైమానిక రిజర్వేషన్ వ్యవస్థలు ఉన్నాయి. దాని చక్కని సంస్థ మరియు సులభంగా ప్రాప్యత కారణంగా, పెద్ద పరిమాణ సమాచారంతో వ్యవహరించేటప్పుడు నిర్మాణాత్మక డేటా ఉపయోగకరంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. మానవాళి ప్రతిరోజూ ఉత్పత్తి చేసే డేటాలో అంతులేని మొత్తంలో దాచిన నల్ల నూనె కోసం డ్రిల్లింగ్ చేసేటప్పుడు, నిర్మాణాత్మక డేటా కోసం వెతకడం ఉపరితలం గోకడం తప్ప మరొకటి కాదు.
నిర్మాణాత్మక డేటా అంటే ఏమిటి?
ఒక సంస్థలో కనిపించే మెజారిటీ డేటా నిర్మాణాత్మకమైనది కాదు మరియు ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న మొత్తం డేటాలో 80 శాతం వరకు కొంతమంది దీనిని అంచనా వేస్తున్నారు. నిర్వచనం ప్రకారం, నిర్మాణాత్మక డేటా అనేది గుర్తించదగిన అంతర్గత నిర్మాణం లేని ప్రతిదీ. అయితే, కొన్ని రకాల డేటా ఈ కోవలోకి వస్తుంది కలిగి కొన్ని రకాల అస్పష్టమైన అంతర్గత నిర్మాణం, అయినప్పటికీ ఇది డేటాబేస్ లేదా స్ప్రెడ్‌షీట్‌కు అనుగుణంగా లేదు.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
కస్టమర్ సేవా పరస్పర చర్యలు, ఫైల్‌లు, వెబ్ లాగ్‌లు, వీడియోలు మరియు ఇతర మల్టీమీడియా కంటెంట్, సేల్స్ ఆటోమేషన్, లు మరియు సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌ల నుండి చాలా వ్యాపార డేటా నిర్మాణాత్మకంగా లేదు. ఈ డేటాను తవ్విన, నిర్వహించే మరియు విశ్లేషించగలిగితే అది ఎంత విలువైనదో వివరించాల్సిన అవసరం లేదు.
చాలా నిర్మాణాత్మకమైన డేటా మానవులచే ఉత్పత్తి అవుతుంది, తద్వారా ఇది ఇతర మానవులకు అర్థమయ్యేలా చేయబడుతుంది. యంత్ర భాష మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాబేస్‌ల సరళత నుండి చాలా దూరం ఉన్నందున నీటర్ కంప్యూటర్ ఇంటెలిజెన్స్ ఈ రకమైన సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకోలేదని దీని అర్థం.
మధ్యలో పడటం: సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా
సెమీ-స్ట్రక్చర్డ్ డేటా అనేది మూడవ రకం డేటా, ఇది మొత్తం పై (5-10 శాతం) చాలా చిన్న భాగాన్ని సూచిస్తుంది. రెండు ప్రపంచాల మధ్య అక్షరాలా చిక్కుకున్న, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా అంతర్గత సెమాంటిక్ ట్యాగ్‌లు మరియు ప్రత్యేక అంశాలను గుర్తించే గుర్తులను కలిగి ఉంటుంది, కానీ రిలేషనల్ డేటాబేస్లో సరిపోయేలా నిర్మాణం లేదు.
ఉదాహరణకు, లు తేదీ, ఫైల్ పరిమాణం లేదా సమయం ప్రకారం వర్గీకరించబడటం వలన నిర్మాణాత్మక డేటా లాగా అనిపించవచ్చు. అయినప్పటికీ, అవి కాదు, ఎందుకంటే చాలా విలువైన సమాచారం దానిలో సాధారణ లేబుళ్ళ కంటే కనుగొనబడింది. ఒక యంత్రం నిస్సందేహంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మానవులు అటువంటి కఠినమైన నమూనాలలో మాట్లాడనందున, కంటెంట్ మరియు విషయం ద్వారా నిజంగా అమర్చబడదు. సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా యొక్క ఇతర ఉదాహరణలు NoSQL డేటాబేస్, ఓపెన్ స్టాండర్డ్ JSON మరియు మార్కప్ లాంగ్వేజ్ XML.
మెటాడేటా విశ్లేషణను ఉపయోగించడం ద్వారా సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా సాధారణంగా ప్రశ్నించబడుతుంది మరియు విశ్లేషణ కోసం జాబితా చేయబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఎక్స్‌రే స్కాన్‌లో ఇమేజ్‌ను రూపొందించే భారీ సంఖ్యలో పిక్సెల్‌లు ఉంటాయి - అవి ప్రాప్యత చేయలేని అంతర్గతంగా నిర్మాణాత్మక డేటా. అయినప్పటికీ, స్కాన్ ఫైల్‌లో ఉల్లేఖనాలు మరియు వినియోగదారు ఐడి వంటి దాని గురించి సమాచారాన్ని అందించే మెటాడేటా భాగం ఇప్పటికీ ఉంటుంది.
నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్మాణాత్మక డేటాగా మార్చవచ్చా?
ప్రతి డేటా విశ్లేషకుడు ఎదుర్కోవాల్సిన ప్రాథమిక సవాలు ఏమిటంటే, చేతిలో ఉన్న సమాచారాన్ని చక్కగా, క్రమబద్ధంగా నిర్వహించడం, అందువల్ల దాన్ని యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు అర్థం చేసుకోవచ్చు. డేటా మైనింగ్ సాధనాలు సాధారణంగా సమాచారాన్ని అన్వయించటానికి కలిగి ఉండవు, ఇది నిర్వచనం ప్రకారం, మానవ భాషతో సమానంగా ఉంటుంది, అనగా మరొక మానవుడు మాత్రమే దానిని సేకరించి వర్గీకరించగలడు.
ఏదేమైనా, నిర్మాణాత్మకమైన డేటా యొక్క పరిపూర్ణ పరిమాణం చాలా శ్రమతో మరియు ఖరీదైనదిగా నిల్వ చేయడానికి లేదా నిర్వహించడానికి ఏదైనా ప్రయత్నం చేస్తుంది. వెబ్-ఆధారిత సెర్చ్ ఇంజిన్ నుండి వచ్చే సమాచార సమూహం చాలా భారీగా ఉంది, చాలా మూలకాలకు పని మరియు వనరుల పరంగా భారీ పెట్టుబడి అవసరం. అత్యంత సమర్థవంతమైన డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు కూడా వెబ్‌లో కనిపించే గణనీయమైన సమాచారాన్ని కోల్పోతున్నాయి మరియు లోతైన వెబ్‌లో కూడా అధ్వాన్నంగా ఉన్నాయి.
కానీ పద్ధతులు ఉన్నాయి. మరియు అవి అద్భుతమైన వేగంతో అభివృద్ధి చేయబడుతున్నాయి. ఉదాహరణకు, నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను కలిసి కనెక్ట్ చేయడానికి మెటాడేటాను ఉపయోగించవచ్చు. సేకరించిన సమాచారాన్ని వినియోగదారులు మరియు అల్గోరిథంలు ఫిల్టర్ చేయవచ్చు మరియు ఇండెక్స్ చేయవచ్చు అలాగే సంబంధిత డేటాను విశ్లేషించవచ్చు. ఇతర పరిష్కారాలలో "డేటా రాంగ్లింగ్" ఉన్నాయి, ఇది సాంకేతికత లేని వినియోగదారులచే సంక్లిష్ట డేటా క్రమంగా క్రమంగా నిర్వహించబడుతుంది. (డేటాను నిర్వహించే సాధారణ వినియోగదారుల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, స్వీయ-సేవ విశ్లేషణలలో పెద్ద డేటా ఎలా సహాయపడుతుందో చూడండి.)
ఏదో ఒక సమయంలో, ఈ భారీగా అసంఘటిత సమాచారాన్ని మరింత వ్యవస్థీకృత మరియు పునర్నిర్మించిన ఆకృతిలోకి మేము సమర్థవంతంగా మార్చగలుగుతాము. బహుశా ఈ రోజు కాకపోవచ్చు, రేపు కాకపోవచ్చు, కాని త్వరలో మనం మానవజాతి చూసిన అతిపెద్ద ఖజానాపై దాడి చేయగలుగుతాము: పెద్ద డేటా.