Kategorier
Markedsføring digital, konsulent

Semi strukturerede data: definition, typer, eksempler

Semi strukturerede data: definition, typer, eksempler. I de senere år er der udviklet nye software- og dataanalyseteknikker, der giver dig mulighed for at indsamle større forretningsindsigt fra kvalitative eller ustrukturerede og strukturerede data fra e-mails, websteder, kundeserviceinteraktioner sammen med kvantitative eller strukturerede data fra statistikker og regneark.

Semi strukturerede data: definition, typer, eksempler
Semi strukturerede data: definition, typer, eksempler

Med kvalitative data er der åbne muligheder for, at du kan gå ud over, hvad der skete og årsagerne til, at det skete med forskellige teknikker, herunder meningsudvinding og emneanalyse. Analyse af semistruktureret er ret nemt, hvis du har de rigtige processer.

Semi strukturerede data kan defineres som data, der ikke er organiseret i relationelle databaser og heller ikke har en streng strukturel ramme, men den mister ikke alle egenskaberne ved at blive kategoriseret som en form for data. Det har nogle strukturelle egenskaber, og dets organisatoriske rammer er løst.

Det inkluderer teksten, der er organiseret efter emne eller emne i et hierarkisk programmeringssprog, men teksten i dens åbne ende har ingen struktur.

Nogle af eksemplerne på semistrukturerede data er Emne, Dato, Kvittering, Afsender, E-mail, og hvis de er kategoriseret efter maskinlæring, kan de kategoriseres i mapper såsom kampagner, Indbakke, spams osv.

Hvilket betyder

Semi strukturerede data er mellemliggende mellem strukturerede og ustrukturerede data og kombinerer egenskaberne ved begge. Det følger forskellige visse konsistens og skemaer og eksisterer for at lette klarheden. XML-, JSON-, CSV-dokumenter er semistrukturerede dokumenter. SQL-databaser tages ikke i betragtning ved håndtering af semistrukturerede data.

Nogle enheder genererer strukturerede, ustrukturerede og semistrukturerede data, blandt hvilke strukturerede data nemt kan behandles og administreres på grund af en veldefineret struktur. Tværtimod har ustrukturerede og semistrukturerede data brug for dataanalyseværktøjer til deres behandling og styring. IoT-enheder er inkluderet blandt disse enheder, hvis netværksdata er i bevægelse eller transit. For eksempel overfører e-mail og web-browsing filer.

Fra industriens perspektiv passerer data gennem enheder i bevægelse, og disse data kan filtreres og besiddes af en anden enhed i forbindelse med det samme netværk eller kan sendes til datacentret. Hvis dataene sendes til datacentret, kan de sættes ind i behandlingsruten ved hjælp af realtidsdataanalysesoftware, og svar modtages af de originale enheder.

Lad os også se på karakteren af semistrukturerede data. Semistrukturerede data er organiseret i semantiske entiteter, og lignende enheder kombineres, men enheder i den samme gruppe behøver ikke at have de samme attributter, og rækkefølgen af disse attributter er ikke påkrævet, eller de er muligvis slet ikke i brug. Selv typen og størrelsen af attributter i samme gruppe kan variere.

Information kan udvindes på forskellige måder fra semistrukturerede data. Til indekset af data bruges almindeligvis objektudvekslingsmodeller og grafbaserede modeller. Objektudvekslingsmodeller (OEM) gør det muligt at lagre data i grafbaserede modeller, da de er nemmere at søge og indeksere.

Ud over disse to er en anden mulighed XML, som muliggør oprettelse af hierarkier og letter søgning og indeksering. Desuden kan datamining-værktøjer bruges til at udvinde information fra semistrukturerede data.

Hvis vi fungerer korrekt, er brugen af semistrukturerede data ikke vanskelig, da det giver os midler til at integrere data fra de forskellige udvekslinger og kilder til forskellige systemer. Hvis du overvejer webformularer, vil du måske ændre deres formularer eller aktivere indsamling af forskellige data for forskellige brugere.

Hvis du arbejder uden nogen ændring i databaseskema eller kodning, så har fjernelse eller tilføjelse af data ingen effekt på afhængigheder eller funktionaliteter.

Typer

Måske ville dit næste spørgsmål være, hvordan semi-strukturerede data bliver oprettet, og hvad dens type er. Nogle typer semistrukturerede datakilder er XML, binære eksekverbare filer, zippede filer, data integreret fra forskellige kilder, websider og andre markup-sprog.

Mængden af semistrukturerede data stiger på grund af væksten af forskellige websider. Sideløbende med denne grund er behovet for fleksibel præsentation af dataudveksling mellem kontrasterende databaser. Desuden kan en fantastisk blanding af tekst og strukturelle data, herunder attributter og annoteringer, hjælpe med at generere denne type data.

Hvor der ikke kræves et foruddefineret skema, kan semistrukturerede data bruges derovre. Dette skema kan være delvist, meget stort, beskrivende eller under udvikling.

Eksempel

Semi strukturerede data kommer i en række forskellige formater til brug for enkeltpersoner, blandt dem nogle har avanceret hierarkisk konstruktion, mens nogle knap er strukturerede.

Nogle af eksemplerne på semistrukturerede data er:

HTML

HTML eller HyperText Markup Language er et hierarkisk sprog, der har ligheder med XML, men mens HTML bruges til at vise data, bruges XML til at overføre data. Websiderne, som vi har defineret ovenfor, er oprettet ved hjælp af HTML. Ved at kende til semi-strukturen af HTML læner den sig tilbage i for brugeren at vise billeder og tekst på computerskærmen, men disse tekster og billeder er i sig selv ustrukturerede.

Elektronisk data udveksling

Electronic Data Interchange eller EDI er den elektroniske transmission af forretningsdokumenter fra computer til computer. Disse dokumenter kan tidligere være transmitteret på papir, såsom fakturaer, indkøbsordrer og lagerdokumenter. Flere standardformater bruges af EDI, blandt dem er EDIFACT, ANSI, ebXML og TRADACOMS. Så det er nødvendigt for virksomheder, at når de kommunikerer, skal de bruge samme format. EDI er også fordelagtigt, da det transmitterer dine dokumenter med en hurtig hastighed og mindre omkostninger.

XML, CSV og JSON.

XML, CSV og JSON er tre almindelige og store sprog, når behovet for at kommunikere eller overføre data fra en webserver til en klient opstår.

XML betyder ‘Extensible Markup Language’, og det er designet til kommunikation af data i en hierarkisk struktur.

CSV står for ‘Comma Separated Values’, hvor data er repræsenteret med kommaer mellem dem, såsom Jessica, Lucy. Data udtrykkes på samme måde i en Excel-fil.

JSON står for ‘JavaScript Object Notation’. Det blev opfundet i 2001 som et alternativ til XML, da dets kommunikationsproces er det samme som XML, og det er også mindre i størrelse.

Læs også: Hvad er ontologi?

Eksterne ressourcer: Wikipedia

This post is also available in: Dansk English Français (French) Deutsch (German) Nederlands (Dutch) Svenska (Swedish) Italiano (Italian) Português (Portuguese, Portugal)