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!
-
Партнерские Программы. Часть I.
19 Dec, 24 -
«Take Dead Aim» С Партнерскими Программами
19 Dec, 24
