Halb strukturiert Daten: Definition, Typen, Beispiele. In den letzten Jahren wurden neue Software- und Datenanalysetechniken entwickelt, die es Ihnen ermöglichen, wichtige geschäftliche Erkenntnisse aus qualitativen oder unstrukturierten und strukturierten Daten von E-Mails, Websites, Kundendienstinteraktionen zusammen mit quantitativen oder strukturierten Daten aus Statistiken und Tabellenkalkulationen zu gewinnen.
Mit qualitativen Daten stehen Ihnen Möglichkeiten offen, über das hinauszugehen, was passiert ist, und die Gründe, warum es passiert ist, mit verschiedenen Techniken, einschließlich Opinion Mining und Themenanalyse. Die Analyse halbstrukturierter Daten ist recht einfach, wenn Sie über die richtigen Prozesse verfügen.
Semistrukturierte Daten können als Daten definiert werden, die nicht in relationalen Datenbanken organisiert sind und keinen strengen strukturellen Rahmen haben, aber nicht alle Eigenschaften verlieren, als eine Form von Daten kategorisiert zu werden. Es hat einige strukturelle Eigenschaften und sein organisatorischer Rahmen ist locker.
Es enthält den Text, der nach Thema oder Thema in einer hierarchischen Programmiersprache organisiert ist, aber der Text in seinem offenen Ende hat keine Struktur.
Einige der Beispiele für halbstrukturierte Daten sind Betreff, Datum, Empfang, Absender, E-Mail und wenn sie durch maschinelles Lernen kategorisiert werden, können sie in Ordner wie Werbeaktionen, Posteingang, Spam usw. kategorisiert werden.
Bedeutung: Halb strukturiert Daten
Semistrukturierte Daten liegen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten und vereinen die Eigenschaften beider. Es folgt verschiedenen bestimmten Konsistenzen und Schemata und existiert, um die Klarheit zu erleichtern. XML-, JSON- und CSV-Dokumente sind halbstrukturierte Dokumente. SQL-Datenbanken werden für den Umgang mit halbstrukturierten Daten nicht berücksichtigt.
Einige Geräte erzeugen strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, wobei strukturierte Daten aufgrund einer wohldefinierten Struktur leicht verarbeitet und verwaltet werden können. Im Gegensatz dazu benötigen unstrukturierte und halbstrukturierte Daten Datenanalyse-Tools für ihre Verarbeitung und Verwaltung. IoT-Geräte gehören zu diesen Geräten, deren Netzwerkdaten in Bewegung oder Transit sind. Zum Beispiel übertragen E-Mails und das Surfen im Internet Dateien.
Aus Sicht der Industrie passieren Daten mobile Geräte, und diese Daten können gefiltert und von einem anderen Gerät in Verbindung mit demselben Netzwerk übernommen oder an das Rechenzentrum gesendet werden. Wenn die Daten an das Rechenzentrum gesendet werden, können sie von einer Echtzeit-Datenanalysesoftware in den Verarbeitungsweg gebracht werden, und die Antwort wird von den Originalgeräten empfangen.
Werfen wir auch einen Blick auf die Natur halbstrukturierter Daten. Halbstrukturierte Daten werden in semantische Entitäten organisiert und ähnliche Entitäten werden kombiniert, jedoch müssen Entitäten derselben Gruppe nicht dieselben Attribute besitzen und die Reihenfolge dieser Attribute ist nicht erforderlich oder sie werden möglicherweise überhaupt nicht verwendet. Sogar der Typ und die Größe von Attributen in derselben Gruppe können unterschiedlich sein.
Informationen können auf unterschiedliche Weise aus halbstrukturierten Daten extrahiert werden. Für den Index von Daten werden üblicherweise Objektaustauschmodelle und graphbasierte Modelle verwendet. Objektaustauschmodelle (OEM) ermöglichen die Speicherung der Daten in graphbasierten Modellen, da sie einfacher zu durchsuchen und zu indizieren sind.
Abgesehen von diesen beiden ist XML eine weitere Option, die die Erstellung von Hierarchien ermöglicht und die Suche und Indexierung erleichtert. Darüber hinaus können Data-Mining-Tools zur Extraktion von Informationen aus halbstrukturierten Daten verwendet werden.
Wenn wir richtig arbeiten, ist die Verwendung halbstrukturierter Daten nicht schwierig, da sie uns die Möglichkeit bietet, Daten aus den verschiedenen Börsen und Quellen verschiedener Systeme zu integrieren. Wenn Sie Webformulare in Betracht ziehen, möchten Sie vielleicht deren Formulare ändern oder die Erfassung unterschiedlicher Daten für verschiedene Benutzer aktivieren.
Wenn Sie ohne Änderung des Datenbankschemas oder der Codierung arbeiten, hat das Entfernen oder Hinzufügen von Daten keine Auswirkungen auf Abhängigkeiten oder Funktionalitäten.
Typen
Vielleicht wäre Ihre nächste Frage, wie halbstrukturierte Daten erstellt werden und welcher Art sie sind. Einige Arten halbstrukturierter Datenquellen sind XML, ausführbare Binärdateien, gezippte Dateien, aus verschiedenen Quellen integrierte Daten, Webseiten und andere Auszeichnungssprachen.
Das Volumen halbstrukturierter Daten nimmt aufgrund des Wachstums verschiedener Webseiten zu. Daneben besteht die Notwendigkeit einer flexiblen Darstellung des Datenaustausches zwischen gegensätzlichen Datenbanken. Darüber hinaus kann eine großartige Mischung aus Text und Strukturdaten einschließlich Attributen und Anmerkungen dazu beitragen, diese Art von Daten zu generieren.
Wo kein vordefiniertes Schema erforderlich ist, können halbstrukturierte Daten verwendet werden. Dieses Schema kann partiell, sehr umfangreich, beschreibend oder sich entwickelnd sein.
Beispiel
Halb strukturierte Daten liegen in einer Vielzahl von Formaten für die Verwendung durch Einzelpersonen vor, darunter einige mit fortgeschrittener hierarchischer Konstruktion, während andere kaum strukturiert sind.
Einige der Beispiele für halbstrukturierte Daten sind:
HTML
HTML oder HyperText Markup Language ist eine hierarchische Sprache mit Ähnlichkeiten zu XML, aber während HTML zum Anzeigen von Daten verwendet wird, wird XML zum Übertragen von Daten verwendet. Die Webseiten, die wir oben definiert haben, werden mit HTML erstellt. In Kenntnis der Halbstruktur von HTML kann der Benutzer Bilder und Text auf dem Computerbildschirm anzeigen, jedoch sind diese Texte und Bilder selbst unstrukturiert.
Elektronischer Date naustausch
Electronic Data Interchange oder EDI ist die elektronische Übertragung von Geschäftsdokumenten von Computer zu Computer. Diese Dokumente können zuvor auf Papier übermittelt werden, wie beispielsweise Rechnungen, Bestellungen und Inventardokumente. Mehrere Standardformate werden von EDI verwendet, darunter EDIFACT, ANSI, ebXML und TRADACOMS. Daher ist es für Unternehmen erforderlich, dass sie bei der Kommunikation dasselbe Format verwenden. EDI ist auch vorteilhaft, da es Ihre Dokumente mit hoher Geschwindigkeit und zu geringeren Kosten überträgt.
XML, CSV und JSON.
XML, CSV und JSON sind drei gängige und wichtige Sprachen, wenn es darum geht, Daten von einem Webserver an einen Client zu kommunizieren oder zu übertragen.
XML bedeutet „Extensible Markup Language“ und ist für die Kommunikation von Daten in einer hierarchischen Struktur konzipiert.
CSV steht für „Comma Separated Values“, in denen Daten durch Kommas zwischen ihnen dargestellt werden, z. B. Jessica, Lucy. In einer Excel-Datei werden die Daten auf die gleiche Weise ausgedrückt.
JSON steht für „JavaScript Object Notation“. Es wurde 2001 als Alternative zu XML erfunden, da sein Kommunikationsprozess derselbe wie bei XML ist und es außerdem kleiner ist.
Lesen Sie auch: Ontologie in der Informationswissenschaft; Ontologie der Bildung; Was ist Fragmentierung in der Datenverarbeitung?; Datenverarbeitung 2005 Computer; Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse
Externe Ressourcen: Wikipedia
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