בואו נדבר על ההבדל בין נתונים מובנים לעומת נתונים לא מובנים. אין תקן אחיד לכל הנתונים. חלק קטן מהנתונים מובנים, בעוד שהרוב המכריע אינו מובנה. מסדי נתונים שונים משמשים לאחסון נתונים מובנים ולא מובנים בגלל ההבדלים באופן האיסוף, הניתוח וקנה המידה של כל אחד מהם.
ביג דאטה הוא מונח גג לנתונים מובנים ולא מובנים כאחד. למרות שכל סוגי הנתונים יכולים לתת לך תובנות נהדרות, חיוני לדעת אילו מהם לאסוף ומתי ועל אילו להסתכל כדי לקבל את הידע וההבנה שאתה רוצה.
פוסט זה יחקור את שני הסוגים כדי לעזור לך להפיק את המרב מהנתונים שלך. ראשית, בואו נסתכל על נתונים מובנים.
מהם נתונים מובנים?
נתונים מובנים מתייחסים לנתונים שעוצבו כך שיעמדו במבנה שנקבע מראש. הוא פשוט יותר לשימוש, והמבנה שלו הופך את החיפושים למהירים יותר. מסד הנתונים היחסי הוא ההמחשה הטובה ביותר של נתונים מובנים. ישנם מקורות רבים של נתונים מובנים, חלקם כוללים את אלה המפורטים להלן:
- מסדי נתונים המשתמשים ב- SQL
- תוכניות גיליון אלקטרוני כגון Microsoft Excel
- שרתי אינטרנט ויומני הרישום של הרשת
- מכשור רפואי
- תגים או חיישנים כמו RFID או GPS
- טופס מקוון
- מערכת OLTP, או עיבוד טרנזקציות מקוון
היתרונות והחסרונות של נתונים מובנים
ישנם יתרונות וחסרונות של שימוש בנתונים מובנים שיש לקחת בחשבון. בואו נדון בכמה יתרונות וחסרונות:
מקצוענים
- נתונים מובנים ניתנים לניהול יותר ודורשים פחות עיבוד מאשר נתונים לא מובנים, מה שמקל על תחזוקתם.
- עיצוב הנתונים המובנים הייחודי והמאורגן היטב הופך את השימוש באלגוריתמים של ML לפשוט.
- שימוש בנתונים מובנים אינו דורש הבנה מעמיקה של סוגי נתונים ואופן פעולתם. אם משתמשים מבינים את נושא הנתונים, הם יכולים לגשת אליו ולנתח אותו בקלות.
- טכנולוגיות נוספות תומכות בנתונים מובנים, מה שהופך את הצריכה, הניהול והניתוח לקלים יותר.
- נתונים מובנים מסייעים למנועי חיפוש לזהות ולהבין את תוכן האתר.
האסירים
- מאחר שלנתונים מובנים יש תבנית מוגדרת, הם משמשים למטרות המיועדות. מבנה ארגוני זה מגביל את המגוון ומשתמש במקרים.
- מחסני נתונים מתוכננים לצמצם את שטח האחסון. עם זאת, קשה להתאים אותם וחסרים מדרגיות ויכולת הסתגלות ליישומים חדשים.
למד על: שאלה מובנית ושאלון מובנה
מהם נתונים לא מובנים?
לא ניתן לעבד או להעריך נתונים לא מובנים באמצעות כלים ומתודולוגיות נתונים מסורתיים. נתונים לא מובנים מתפקדים בצורה הטובה ביותר עם מסדי נתונים לא יחסיים (NoSQL) מכיוון שאין להם מודל נתונים קבוע מראש. שיטה נוספת לניהול נתונים לא מובנים היא לאחסן אותם בצורתם הגולמית באחסון נתונים.
נתונים לא מובנים כוללים תבניות ומקורות שונים, כגון מסמכים, דפי אינטרנט, שיחות, סרטוני וידאו, תמונות, תגובות משוב ורבים אחרים. לנתונים לא מובנים יש מספר מהמאפיינים הבאים:
- הנתונים חסרים מבנה מוגדר היטב.
- זה מאתגר עבור תוכניות מחשב להשתמש שכן אין מבנה ברור.
- לא ניתן להשתמש בשורות ובעמודות המשמשות במסדי נתונים לאחסון נתונים.
- הנתונים אינם מאורגנים ואינם מתייחסים למודל.
- לנתונים אין מבנה מוגדר או רצף.
היתרונות והחסרונות של נתונים לא מובנים
כאשר משתמשים בנתונים לא מובנים, יש לקחת בחשבון הן את היתרונות שלהם והן את החסרונות שלהם. בואו נדון בכמה יתרונות וחסרונות של סוג נתונים זה:
מקצוענים
- נתונים לא מובנים נשארים לא מוגדרים עד לצורך. הרבגוניות שלו משפרת את פורמטי הקבצים במסד הנתונים, מרחיבה את מאגר הנתונים ומאפשרת למדעני נתונים להכין ולהעריך רק את הנתונים הדרושים.
- ניתן לקבל את הנתונים במהירות וללא טרחה רבה, מכיוון שאין צורך לציין אותם מראש.
- מאפשר אחסון מאסיבי עם תמחור לפי שימוש, משפר את יעילות העלויות ומקל על הרחבה.
האסירים
- נתונים לא מובנים דורשים מומחיות במדעי הנתונים בשל אופיים הלא מוגדר / לא מעוצב. הדבר מסייע למנתחי נתונים, אך מרחיק לקוחות עסקיים שאינם מבינים בעיות נתונים ספציפיות או כיצד להשתמש בנתונים שלהם.
- נתונים לא מובנים דורשים כלים מיוחדים לעיבוד, מה שמצמצם את טווח האפשרויות העומדות בפני מנהלי נתונים בנוגע למוצרים.
הבדלים בין נתונים מובנים לעומת נתונים לא מובנים
יש לקחת בחשבון מספר הבחנות מרכזיות בין נתונים מובנים ובלתי מובנים בעת עבודה עם כל סוג נתונים. הבה נבחן כמה מתחומי ההבדל העיקריים:
| נתונים מובנים | נתונים לא מובנים |
| נתונים מובנים מורכבים ממספרים וערכים והם סוג של נתונים כמותיים. | נתונים לא מובנים הם נתונים איכותיים הכוללים טקסט, שמע, וידאו, חיישנים, תיאורים וסוגים אחרים של מידע. |
| נתונים מובנים חיוניים לתהליך למידת המכונה ומניעים את האלגוריתמים התומכים בה. | נתונים לא מובנים משמשים לניתוח שפה טבעית וכריית טקסט. |
| נתונים מובנים נשמרים בתבניות טבלה כגון מסדי נתונים של SQL או גליונות Excel. | קבצי אודיו ווידאו ומסדי נתונים NoSQL משמשים לאחסון התוכן. |
| קיים מודל נתונים מוגדר מראש עבור נתונים מובנים. | מודל נתונים שנקבע מראש אינו קיים עבור נתונים לא מובנים. |
| טפסים מקוונים, חיישני GPS, יומני רשת, יומני שרת אינטרנט, מערכות OLTP ומקורות אחרים מספקים נתונים מובנים. | תקשורת דוא"ל, ניירות עיבוד תמלילים, קובצי PDF וסוגים אחרים של נתונים הם מקורות נתונים לא מובנים. |
| מחסני נתונים הם מתקני אחסון עבור נתונים אלה. | אגמי נתונים משמשים לאחסון נתונים בצורתם הטבעית. |
| הוא ניתן להרחבה רבה ויש לו מעט מקום אחסון. | הוא מאתגר להרחבה וזקוק לקיבולת אחסון גדולה יותר. |
| המשתמש העסקי הטיפוסי יכול להשתמש בנתונים מובנים. | בינה עסקית מדויקת יכולה להתקבל רק מנתונים לא מובנים על ידי מומחים במדעי הנתונים. |
מסקנה
זה לא משנה אם אתה מומחה נתונים מנוסה או בעל עסק מתחיל; היכולת לטפל בכל סוגי הנתונים השונים חיונית להצלחה שלך. תוכל לבצע ניהול נתונים אופטימלי, אשר בסופו של דבר יועיל למטרה שלך אם תשתמש באפשרויות נתונים מובנים לעומת לא מובנים.
QuestionPro היא יותר מסתם תוכנת סקרים מכיוון שהיא עונה על בעיות בכל תחום. יתר על כן, אנו מציעים מערכות כמו ספריית InsightsHub לניהול נתונים.
InsightsHub היא דוגמה אחת למערכת ניהול הידע המשמשת עסקים ברחבי העולם לשיפור ניהול הנתונים, קיצור הזמן שלוקח לרכוש תובנות והגדלת השימוש בנתונים היסטוריים כדי לקצץ בעלויות ולהגדיל את ההחזר על ההשקעה. נסו את QuestionPro מיד!
