داده‌های نیمه‌ساختارمند (Semi-Structured Data) چیست؟

بررسی اجمالی

قبل از ظهور فناوری ابری، بیشتر داده‌ها ساختارمند بودند و به‌صورت منظم در پایگاه‌های داده یا صفحات گسترده ذخیره می‌شدند. امروزه، سازمان‌ها به تنوع بسیار بیشتری از داده‌ها در قالب‌های مختلف دسترسی دارند. داده‌های نیمه‌ساختارمند که از منابعی مانند دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، برنامه‌های موبایلی و صفحات وب تولید می‌شوند، در صورتی که کسب‌وکارها بتوانند به‌طور مؤثری آن‌ها را استخراج کنند، ارزش فوق‌العاده‌ای دارند. این مقاله به‌طور دقیق بررسی می‌کند که داده‌های نیمه‌ساختارمند چیست، چالش‌های مرتبط با تحلیل آن‌ها کدام‌اند و فناوری‌هایی که کسب‌وکارها برای بهره‌برداری کامل از ارزش این داده‌ها به کار می‌گیرند، چیست.

داده‌های نیمه‌ساختارمند چیست؟

داده‌های نیمه‌ساختارمند یا داده‌های نیمه‌ساختاریافته، از ساختار جدولی مرتبط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای یا سایر اشکال جداول داده‌ای پیروی نمی‌کنند. با این حال، این داده‌ها شامل برچسب‌ها و ابرداده‌هایی هستند که عناصر معنایی را جدا کرده و سلسله‌مراتب سوابق و فیلدها را ایجاد می‌کنند.

داده‌های نیمه‌ساختارمند چگونه از داده‌های ساختارمند متفاوت است؟

داده‌های نیمه‌ساختارمند و ساختارمند با دو ویژگی اصلی از یکدیگر متمایز می‌شوند. اولین ویژگی، طرح‌واره (Schema) است. برخلاف داده‌های ساختارمند، داده‌های نیمه‌ساختارمند نیازی به تعریف طرح‌واره از پیش تعیین‌شده ندارند. بدون وجود یک طرح‌واره ثابت و از پیش تعریف‌شده، داده‌های نیمه‌ساختارمند انعطاف‌پذیرتر بوده و می‌توانند با افزودن ویژگی‌های جدید به‌مرور زمان تکامل یابند. دومین عامل تمایز، ساختار داده است. داده‌های نیمه‌ساختارمند از یک ساختار داده‌ای سلسله‌مراتبی پشتیبانی می‌کند که شامل اطلاعات تودرتو است. در مقابل، داده‌های ساختارمند صرفاً داده‌ها را در یک جدول مسطح نمایش می‌دهند. سلسله‌مراتب داده‌های تودرتو در داده‌های نیمه‌ساختارمند، آن را به قالبی ایده‌آل برای کار با داده‌های دریافت‌شده از برنامه‌ها و سایر دستگاه‌های متصل به اینترنت تبدیل می‌کند.

داده‌های نیمه‌ساختارمند چگونه از داده‌های بدون ساختار متفاوت است؟

داده‌های بدون ساختار، داده‌های خام هستند که هیچ مدل داده‌ای یا طرح‌واره مشخصی ندارند. داده‌های نیمه‌ساختارمند برخلاف داده‌های بدون ساختار، دارای نشانگرهای مشخص و ثابتی است که عناصر معنایی متمایزی ایجاد کرده و یک سلسله‌مراتب سازمان‌یافته از سوابق و فیلدها را در داده‌ها اعمال می‌کند.

نمونه‌هایی از قالب‌های داده‌های نیمه‌ساختارمند

داده‌های نیمه‌ساختارمند در قالب‌های مختلفی ارائه می‌شوند که به منبع تولید آن‌ها بستگی دارد. در ادامه چند مورد از رایج‌ترین قالب‌ها آورده شده است:

1. XML:
   زبان نشانه‌گذاری قابل‌گسترش (XML) به یکی از محبوب‌ترین قالب‌های داده‌های نیمه‌ساختارمند تبدیل شده است. این زبان نشانه‌گذاری همه‌کاره و آسان برای استفاده، به کاربران اجازه می‌دهد تا برچسب‌ها و ویژگی‌های موردنیاز برای ذخیره داده‌ها به‌صورت سلسله‌مراتبی را تعریف کنند.
2. JSON:
   جایگزینی رایج برای XML، قالب JSON (JavaScript Object Notation) داده‌های نیمه‌ساختارمند را از دستگاه‌های اینترنت اشیا، مرورگرهای وب و گوشی‌های هوشمند جمع‌آوری کرده و سپس این داده‌ها را به‌صورت دسته‌ای سازمان‌دهی می‌کند تا از طریق یک خط لوله داده‌ای به پلتفرم داده منتقل شوند. این قالب همه‌کاره همچنین می‌تواند برای انتقال داده‌ها بین سرورها و برنامه‌ها یا دستگاه‌های متصل به اینترنت استفاده شود.
3. Avro:
   این قالب که در ابتدا برای استفاده با آپاچی هدوپ توسعه یافت، یک چارچوب فراخوانی رویه‌ای از راه دور (RPC) و سریال‌سازی داده است. با استفاده از طرح‌واره‌های تعریف‌شده در JSON، Avro داده‌ها را در قالبی فشرده و باینری سریال‌سازی می‌کند که می‌تواند به هر برنامه یا اپلیکیشن ارسال شده و در آنجا از حالت سریال خارج شود.
4. ORC:
   قالب ستونی بهینه‌شده ردیفی (Optimized Row Columnar) در ابتدا برای دستیابی به فشرده‌سازی کارآمدتر و بهبود عملکرد در خواندن، نوشتن و پردازش داده‌ها نسبت به قالب‌های قبلی Hive طراحی شد.
5. Parquet:
   قالب ذخیره‌سازی ستونی دیگری مشابه ORC، Parquet برای استفاده در اکوسیستم هدوپ طراحی شده است. Parquet برای کار با داده‌های پیچیده در حجم‌های بزرگ ایده‌آل است و از روش‌های مختلفی برای فشرده‌سازی داده‌ها و انواع کدگذاری کارآمد بهره می‌برد.

منابع داده‌های نیمه‌ساختارمند

داده‌های نیمه‌ساختارمند از منابع مختلفی تولید می‌شوند، از جمله بسیاری از دستگاه‌های مصرفی محبوب. این قالب داده‌ای روزبه‌روز رایج‌تر شده و فرصت عظیمی را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند. ظهور پلتفرم‌های ابری قدرتمند، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌های نیمه‌ساختارمند را به‌صورت کارآمد ممکن ساخته و بینش‌های ارزشمندی را که قبلاً غیرقابل‌دسترس بودند، باز کرده است.

در ادامه چند منبع رایج داده‌های نیمه‌ساختارمند آورده شده که نگاهی به ارزش این نوع داده‌ها ارائه می‌دهند:

۱. حسگرهای اینترنت اشیا (IoT):

حسگرهای IoT داده‌هایی را در قالب‌های متعدد، از جمله داده‌های نیمه‌ساختارمند، تولید می‌کنند. این حسگرهای از راه دور کاربردهای متعددی دارند و قادر به تولید حجم عظیمی از داده‌های قابل‌اجرا هستند. به‌عنوان مثال، تولیدکنندگان از داده‌های حسگرهای نصب‌شده بر روی تجهیزات برای نظارت بر گرما، سطوح ارتعاش و خروجی استفاده می‌کنند تا به‌طور دقیق پیش‌بینی کنند که ماشین‌آلات چه زمانی نیاز به تعمیر و نگهداری دارند. حسگرهای IoT نصب‌شده بر روی لیفتراک‌ها در انبارها می‌توانند به بهینه‌سازی مسیرهای جمع‌آوری محصولات کمک کنند، بهره‌وری کارگران و زمان‌بندی انجام سفارشات را بهبود بخشند. دستگاه‌های IoT همچنین کاربردهای زیادی در محیط‌های مراقبت‌های بهداشتی دارند و به پزشکان امکان می‌دهند معیارهای کلیدی بیماران پرخطر را با دسترسی به داده‌های دستگاه‌های نظارتی پوشیدنی بررسی کنند. این داده‌ها می‌توانند جمع‌آوری و تحلیل شوند تا پایبندی بیمار به برنامه‌های درمانی و اطلاعات مرتبط پزشکی مانند سطح قند خون در طول زمان را ردیابی کنند.

۲. داده‌های وب:

افزایش چشمگیر داده‌های نیمه‌ساختارمند همچنین به رشد وب نسبت داده می‌شود. HTML، XML و سایر زبان‌های نشانه‌گذاری همگی نیمه‌ساختارمند تلقی می‌شوند. طرح‌واره‌های آن‌ها ممکن است توصیفی، جزئی یا در حال تکامل باشند. داده‌های وب نیمه‌ساختارمند اغلب شامل لیست‌ها و جداولی است که با متن بدون ساختار ترکیب شده‌اند. این داده‌ها می‌توانند استخراج شوند تا داده‌های رابطه‌ای را به روش‌هایی نشان دهند که داده‌های بدون ساختار، مانند متن ساده، نمی‌توانند. ایمیل نیز اغلب به همین صورت است و ترکیبی از متن بدون ساختار را با داده‌های ساختارمند مانند فرستنده، گیرنده، زمان و تاریخ ارائه می‌دهد. با توجه به حجم عظیم محتوای آنلاین و داده‌های تولیدشده روزانه، توانایی تحلیل این منابع داده‌ای غنی به سیستم‌های تحلیل داده مدرن نیاز دارد.

چالش‌های تحلیل داده‌های نیمه‌ساختارمند

داده‌های نیمه‌ساختارمند می‌توانند برای کشف بینش‌های قابل‌اجرا تحلیل شوند. اما کار با داده‌ها در این قالب چالش‌هایی را به‌ویژه برای سازمان‌هایی که با زیرساخت‌های قدیمی کار می‌کنند، به همراه دارد.

حجم بالای داده‌ها

داده‌های نیمه‌ساختارمند در مقادیر بسیار زیادی تولید می‌شوند. دستگاه‌های IoT، حسگرها و سایر منابع داده‌ای جریان‌های تقریباً پیوسته‌ای از داده‌های جدید ایجاد می‌کنند. پردازش، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ به ذخیره‌سازی داده و قدرت محاسباتی نیاز دارد که از منابع موجود در اکثر انبارهای داده داخلی فراتر می‌رود. اجرای پرس‌وجوها روی میلیاردها ردیف داده به‌صورت بلادرنگ، به سرعت و قدرتی نیاز دارد که توسط یک پلتفرم داده ابری ارائه می‌شود، که همچنین مزیت مقیاس‌پذیری را دارد تا تنها برای منابع استفاده‌شده در هر زمان هزینه پرداخت شود.

قالب نیمه‌ساختارمند

قالب داده‌های نیمه‌ساختارمند به آسانی داده‌های ساختارمند مدیریت و تحلیل نمی‌شود، زیرا داده‌های نیمه‌ساختارمند نمایشی متنی از داده‌های ساختارمند است که بر اساس جفت‌های کلید-مقدار و لیست‌های مرتب‌شده است. این قالب داده‌ای فاقد طرح‌واره‌ای است که فایل‌ها بتوانند عمق دلخواهی از تودرتو بودن را در بر گیرند. به همین دلیل، داشتن یک راه‌حل داده ابری که امکان وارد کردن انواع داده‌ها به مدل انتخاب‌شده با خط لوله‌های کارآمد را فراهم کند، ضروری است. علاوه بر این، پلتفرم باید پشتیبانی بومی از قالب‌های داده نیمه‌ساختارمند شامل JSON، Avro، ORC، Parquet و XML ارائه دهد تا منابع تیم فناوری اطلاعات را حفظ کرده و زمان رسیدن به بینش را سریع‌تر کند.

موانع فنی

تجزیه داده‌های نیمه‌ساختارمند به یک طرح‌واره قابل‌فهم فرآیندی زمان‌بر است، حتی برای دانشمندان داده با مهارت بالا. پیچیدگی‌های این فرآیند به‌طور سنتی مانع از آن شده است که سازمان‌هایی بدون دسترسی به تیم‌های بزرگ داده‌ای بتوانند به‌راحتی به بینش‌های تولیدشده توسط داده‌های نیمه‌ساختارمند دسترسی پیدا کنند. اما فناوری‌های ابری جدید این موانع را برطرف کرده‌اند. برخی از پلتفرم‌های داده‌ای امکان آماده‌سازی داده‌ها برای هر مقدار داده یا کاربران را با یک معماری محاسباتی چندخوشه‌ای فراهم می‌کنند که از مقیاس‌پذیری خودکار با حداقل عملیات دستی پشتیبانی می‌کند.