داده ساختاریافته (Structured Data) چیست؟

داده‌ ساختاریافته چیست؟

داده‌های ساختاریافته داده‌هایی هستند که دارای فرمت استاندارد برای دسترسی کارآمد توسط نرم‌افزار و انسان‌ها هستند. این داده‌ها معمولاً جدولی با ردیف‌ها و ستون‌هایی هستند که ویژگی‌های داده را به وضوح تعریف می‌کنند. رایانه‌ها می‌توانند به دلیل ماهیت کمی داده‌های ساختاریافته، آنها را به طور موثر برای استخراج بینش پردازش کنند. به عنوان مثال، یک جدول داده مشتری ساختاریافته که شامل ستون‌های نام، آدرس و شماره تلفن است، می‌تواند بینش‌هایی مانند تعداد کل مشتریان و محلیتی با حداکثر تعداد مشتریان را ارائه دهد. در مقابل، داده‌های بدون ساختار، مانند لیستی از پست‌های رسانه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل آنها دشوارتر است.

ویژگی‌های داده‌های ساختاریافته چیست؟

در اینجا برخی از ویژگی‌ها و مثال‌های داده‌های ساختاریافته آورده شده است.

• ویژگی‌های قابل تعریف:
  • داده‌های ساختاریافته دارای ویژگی‌های یکسان برای همه مقادیر داده هستند. به عنوان مثال، هر رکورد رزرو می‌تواند این ویژگی‌ها را داشته باشد: نام رزرو، نام رویداد، تاریخ رویداد و مبلغ رزرو.
• ویژگی‌های رابطه‌ای:
  • جداول داده‌های ساختاریافته دارای مقادیر مشترکی هستند که مجموعه‌های داده‌های مختلف را به هم مرتبط می‌کنند. به عنوان مثال، می‌توانید داده‌های مشتری را با داده‌های رزرو با استفاده از فیلدهای شناسه مشتری و شناسه رزرو مرتبط کنید. بنابراین، می‌توانید داده‌های ساختاریافته را به راحتی در یک پایگاه داده رابطه‌ای ذخیره کنید.
• داده‌های کمی:
  • داده‌های ساختاریافته برای تجزیه و تحلیل ریاضی مناسب هستند. به عنوان مثال، می‌توانید فراوانی ویژگی‌ها را بشمارید و اندازه‌گیری کنید و عملیات ریاضی را روی داده‌های عددی انجام دهید.
• ذخیره‌سازی:
  • می‌توانید داده‌های ساختاریافته را در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره کرده و با استفاده از زبان پرس و جوی ساختاریافته (SQL) آنها را مدیریت کنید. SQL به شما امکان می‌دهد یک مدل داده به نام طرح (schema) تعریف کنید که در آن قوانین از پیش تعیین‌شده‌ای مانند فیلدها، قالب‌ها و مقادیر را برای داده‌های خود تعیین می‌کنید. سپس می‌توانید داده‌های ساختاریافته را در انبارهای داده یا سایر فناوری‌های پایگاه داده رابطه‌ای ذخیره کنید.

نمونه‌های داده‌های ساختاریافته:

در اینجا نمونه‌هایی از سیستم‌های داده‌های ساختاریافته آورده شده است:

• فایل‌های اکسل
• پایگاه‌های داده SQL
• داده‌های نقطه فروش
• نتایج فرم‌های وب
• برچسب‌های بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO)
• فهرست‌های محصولات
• کنترل موجودی
• سیستم‌های رزرو

مزایای داده‌های ساختاریافته چیست؟

استفاده از داده‌های ساختاریافته مزایای متعددی دارد.

• سهولت استفاده:
  • هر کسی می‌تواند به سرعت داده‌های ساختاریافته را درک و به آنها دسترسی پیدا کند. عملیاتی مانند به‌روزرسانی و اصلاح داده‌های ساختاریافته ساده هستند. ذخیره‌سازی کارآمد است، زیرا واحدهای ذخیره‌سازی با طول ثابت را می‌توان برای مقادیر داده تخصیص داد.
• مقیاس‌پذیری:
  • داده‌های ساختاریافته به صورت الگوریتمی مقیاس‌پذیر هستند. با افزایش حجم داده‌های خود می‌توانید قدرت ذخیره‌سازی و پردازش را اضافه کنید. سیستم‌های مدرن که داده‌های ساختاریافته را پردازش می‌کنند، می‌توانند تا چندین هزار ترابایت داده مقیاس پیدا کنند.
• تجزیه و تحلیل:
  • الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های ساختاریافته را تجزیه و تحلیل کرده و الگوهای رایج را برای هوش تجاری شناسایی کنند. می‌توانید از زبان پرس و جوی ساختاریافته (SQL) برای تولید گزارش‌ها و همچنین اصلاح و نگهداری داده‌ها استفاده کنید. داده‌های ساختاریافته برای تجزیه و تحلیل کلان داده نیز مفید هستند.

چالش‌های داده‌های ساختاریافته چیست؟

اگرچه استفاده از داده‌های ساختاریافته برای تجارت مزایای متعددی دارد، اما چالش‌هایی نیز وجود دارد.

• کاربرد محدود:
  • ساختار از پیش تعریف‌شده یک مزیت است اما می‌تواند یک چالش نیز باشد. داده‌های ساختاریافته فقط برای هدف مورد نظر خود قابل استفاده هستند. به عنوان مثال، داده‌های رزرو می‌توانند اطلاعاتی در مورد امور مالی سیستم رزرو و محبوبیت رزرو به شما ارائه دهند. اما بدون اصلاح بیشتر، نمی‌تواند نشان دهد که کدام کمپین‌های بازاریابی در جذب رزروهای بیشتر موثرتر بوده‌اند. اگر بینش‌های اضافی می‌خواهید، باید داده‌های رابطه‌ای کمپین بازاریابی را به رزروهای خود اضافه کنید.
• انعطاف‌ناپذیری:
  • تغییر طرح داده‌های ساختاریافته با تغییر شرایط و ظهور روابط یا الزامات جدید می‌تواند پرهزینه و منابع فشرده باشد.

تفاوت داده‌های ساختاریافته با داده‌های بدون ساختار چیست؟

داده‌های بدون ساختار اطلاعاتی بدون مدل داده تنظیم‌شده یا داده‌هایی هستند که هنوز به روشی از پیش تعریف‌شده مرتب نشده‌اند. در اینجا نمونه‌های رایج داده‌های بدون ساختار آورده شده است:

• فایل‌های متنی
• فایل‌های ویدئویی
• گزارش‌ها
• ایمیل
• تصاویر

شرکت‌ها با سرعت تصاعدی در حال تولید داده هستند و اکثریت قریب به اتفاق داده‌ها (بین ۸۰ تا ۹۰ درصد) بدون ساختار هستند. از آنجایی که این داده‌ها کیفی هستند، برای تجزیه و تحلیل موثر به فناوری‌ها و استراتژی‌های مختلفی نیاز دارند. به عنوان مثال، داده‌های بدون ساختار را در پایگاه‌های داده NoSQL و دریاچه‌های داده ذخیره می‌کنید.

تفاوت‌های کلیدی بین داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار وجود دارد.

• سهولت تجزیه و تحلیل:
  • یکی از مزایای داده‌های ساختاریافته، توانایی افراد و برنامه‌های رایانه‌ای در تجزیه و تحلیل اطلاعات است. ابزارهای زیادی برای شرکت‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته خود وجود دارد و این ابزارها در ارائه بینش و هوش تجاری مهارت دارند. تجزیه و تحلیل داده‌هایی که مدل داده از پیش تعریف‌شده ندارند، به طور قابل توجهی دشوارتر است و ابزارهای اثبات‌شده بسیار کمتری در بازار وجود دارد که می‌توانند این کار را انجام دهند.
• قابلیت جستجو:
  • جستجوی داده‌های ساختاریافته ساده است زیرا از تعدادی قوانین از پیش تعریف‌شده پیروی می‌کند. در مقایسه، داده‌های بدون ساختار فاقد نظمی است که برای استخراج بینش‌های تجاری با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی معمولی ضروری است. جستجو و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار به سطوح بالایی از تخصص و ابزارهای تحلیلی پیشرفته مانند پردازش زبان طبیعی و متن‌کاوی نیاز دارد.
• ذخیره‌سازی:
  • با توجه به اینکه اکثریت قریب به اتفاق داده‌ها بدون ساختار هستند، شرکت‌ها به پول، فضا و منابع بیشتری برای ذخیره آنها نیاز دارند. در مقابل، داده‌های ساختاریافته فرآیند ذخیره‌سازی ساده‌تری دارند. داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار معمولاً در محیط‌های مختلف، انبارهای داده و دریاچه‌های داده ذخیره می‌شوند.
• انبار داده:
  • داده‌های ساختاریافته عموماً در یک انبار داده ذخیره می‌شوند، که به عنوان یک مخزن مرکزی برای داده‌های سازمانی عمل می‌کند. انبارهای داده، داده‌ها را از منابع ساختاریافته متعدد، از جمله پایگاه‌های داده و سیستم‌های تراکنشی، جمع‌آوری می‌کنند. آنها عمدتاً برای ذخیره‌سازی داده‌ها استفاده می‌شوند، اما توسط مشاغل برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه هوش تجاری نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. آنها می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌های در مقیاس بزرگ توسط صدها کاربر تجاری پشتیبانی کنند.
• دریاچه داده:
  • دریاچه داده یک مخزن مرکزی است که برای ذخیره داده‌های خام و بدون ساختار استفاده می‌شود. دریاچه‌های داده قادر به ذخیره داده‌های بدون ساختار در مقیاس هستند. آنها برای بسیاری از شرکت‌های مدرن که روزانه مقادیر زیادی داده تولید می‌کنند، ضروری هستند. دریاچه داده، داده‌های رابطه‌ای را از برنامه‌های کاربردی تجاری و داده‌های غیر رابطه‌ای را از برنامه‌های کاربردی تلفن همراه، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و رسانه‌های اجتماعی ذخیره می‌کند.

تفاوت بین داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار چیست؟

داده‌های نیمه‌ساختاریافته بین داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار قرار می‌گیرند. داده‌های نیمه‌ساختاریافته را نمی‌توان داده‌های کاملاً ساختاریافته در نظر گرفت زیرا فاقد یک مدل داده رابطه‌ای یا جدولی خاص هستند. با وجود این، شامل فراداده‌هایی هستند که قابل تجزیه و تحلیل هستند، مانند برچسب‌ها و سایر نشانگرها.

استخراج اطلاعات و بینش از داده‌های نیمه‌ساختاریافته ساده‌تر از داده‌های بدون ساختار در نظر گرفته می‌شود. با این حال، همانند داده‌های ساختاریافته، اطلاعات کامل و پیروی از یک مدل داده از پیش تعریف‌شده را ندارند.

در اینجا نمونه‌های رایج داده‌های نیمه‌ساختاریافته آورده شده است:

• JSON
• XML
• فایل‌های وب
• ایمیل
• فایل‌های فشرده‌شده