Структурированные И Неструктурированные Данные: Знакомимся С Разницей

В условиях растущего внимания к сбору и анализу данных в современной бизнес-среде крайне важно понимать различные формы, в которых данные могут приниматься.

Данные стали топливом, которое движет большинством компаний, даже тех, которые традиционно не связаны с передовыми технологиями.

Во всех отраслях промышленности используются огромные объемы данных, чтобы получить конкурентное преимущество, снизить затраты и оптимизировать эффективность.

Наступила эпоха больших данных, и организации стремятся использовать их потенциал.

Когда дело доходит до сбора и анализа данных, мир цифрового маркетинга играет решающую роль.

Многие предприятия и предприятия уделяют большое внимание сбору данных, подчеркивая важность понимания различных форм, которые могут принимать данные.

По сути, существует два основных типа данных, которые обычно собирают предприятия: структурированные и неструктурированные данные.

Эти две формы данных составляют сумму усилий организации по сбору данных.

Поэтому важно управлять ими по-разному.

Цель этой статьи – помочь вам понять разницу между структурированными и неструктурированными данными, что позволит вам извлечь максимальную пользу из обоих.

Структурированные данные: организованы и аккуратно отформатированы Структурированные данные, как следует из названия, относятся к высокоорганизованным и аккуратно отформатированным данным.

Их можно легко систематизировать в таблицах и электронных таблицах, что делает их пригодными для анализа и хранения.

Структурированные данные также известны как количественные данные, поскольку они часто включают числовые значения.

Предприятия обычно собирают данные о транзакциях в виде структурированных данных, которые включают финансовую информацию, соответствующую установленным стандартам.

Классическим примером структурированных данных являются данные о потребителях.

Примеры структурированных данных включают номера кредитных карт, финансовые суммы, даты, номера телефонов, адреса и названия продуктов.

Эти элементы данных имеют заранее определенный формат и могут быть легко классифицированы и обработаны.

Неструктурированные данные: неорганизованы и сложны в управлении В отличие от структурированных данных, неструктурированным данным не хватает организации и правильного форматирования.

Это создает серьезные проблемы с точки зрения сбора, обработки и анализа.

Неструктурированные данные часто называют качественными данными, поскольку они охватывают все, чего нет в структурированных данных.

Объем неструктурированных данных продолжает расти с каждым годом, что создает трудности для компаний в эффективном управлении этим типом данных.

Примеры неструктурированных данных включают отчеты, аудиофайлы, текстовые файлы, комментарии и мнения в социальных сетях, электронные письма и многое другое.

Неструктурированные данные разнообразны и охватывают широкий спектр форматов и источников.

Для извлечения ценной информации из этих данных требуются специальные инструменты и методы.

Структурированные и неструктурированные данные: ключевые различия Различия между структурированными и неструктурированными данными очевидны из информации, представленной выше.

Структурированные данные относительно легко собирать, анализировать и хранить благодаря их организованному характеру.

С другой стороны, неструктурированные данные неорганизованы и требуют больше усилий для эффективного исследования и анализа.

Неструктурированные данные охватывают более широкий спектр, чем структурированные данные, и многочисленные примеры продолжают расширяться по мере роста Интернета.

В каком-то смысле неструктурированные данные отражают то, как люди обрабатывают и анализируют информацию.

Когда мы участвуем в разговоре, обмениваемая информация часто неорганизована.

Тем не менее, мы все еще можем понять и осмыслить это.

Структурированные данные, напротив, более тесно связаны с тем, как компьютеры обрабатывают и анализируют данные.

Он аккуратно организован и легко поддается анализу.

Задача заключается в разработке процессов и инструментов для эффективного анализа неструктурированных данных с использованием компьютерных методов.

Заключительные слова К настоящему времени различие между структурированными и неструктурированными данными должно быть ясным.

Структурированные данные относительно легко собирать, анализировать и хранить.

Однако неструктурированные данные создают проблемы из-за отсутствия организации и требуют больше усилий для надлежащего анализа и исследования.

Тем не менее, для общего успеха организации крайне важно эффективно анализировать все данные, независимо от их структуры или источника.

Понимание разницы между структурированными и неструктурированными данными необходимо для эффективного их использования в вашей маркетинговой стратегии.

Следите за обновлениями, чтобы получать больше статей, заставляющих задуматься, и не стесняйтесь обращаться к нам с любыми дополнительными запросами.

Приятного чтения!

Вместе с данным постом часто просматривают:

Автор Статьи


Зарегистрирован: 2019-12-10 15:07:06
Баллов опыта: 0
Всего постов на сайте: 0
Всего комментарий на сайте: 0
Dima Manisha

Dima Manisha

Эксперт Wmlog. Профессиональный веб-мастер, SEO-специалист, дизайнер, маркетолог и интернет-предприниматель.