Структуровані дані

У цифрову епоху успіх будь-якого бізнесу або технологічного сервісу значною мірою залежить від даних. Проте не вся інформація однаково корисна. Щоб здійснювати швидкий і точний аналіз, необхідно працювати саме зі структурованими даними, адже вони мають чітку та зрозумілу організацію. Розгляньмо детальніше, що це таке і чому це важливо.

Що таке структуровані дані?

Це інформація, яка організована у заздалегідь визначеному форматі. Зазвичай вона зберігається у вигляді рядків і стовпців, що дає змогу комп’ютерам і машинам легко її зчитувати та обробляти. Мета такої організації — спростити процеси пошуку, аналізу та фільтрації. Дані відповідають певній схемі — формату, який визначає розміщення елементів у таблиці.

Як це працює?

Принцип роботи базується на схемі — наборі правил, що задає структуру даних. Завдяки цьому вся інформація зберігається та обробляється без зайвих труднощів. Наприклад, аналітичні інструменти легко зчитують таку інформацію. Окрім розміщення у таблицях, дані можуть мати теги та мітки, що значно спрощує управління базами.

Такий підхід дозволяє:

• спрощувати пошук інформації;
• проводити швидкий аналіз;
• легко фільтрувати записи;
• надійно зберігати дані.

Структуровані й неструктуровані дані: різниця

Головна відмінність — у наявності чіткої структури. Структуровані дані мають заздалегідь заданий формат. У той час як неструктуровані — не мають визначеної організації, та можуть включати текст, зображення, відео тощо. Існує також напівструктурований тип — такі дані містять теги або метадані, але не підкоряються суворій схемі.

Сфери застосування

Структуровані дані використовуються в багатьох галузях:

• сховища даних — для обробки великих масивів інформації;
• бізнес — для аналітики й ухвалення рішень;
• фінанси, торгівля, логістика — для точних розрахунків;
• пошукові системи (наприклад, Google) — для кращого розуміння вмісту сайтів.

Приклади

Класичні приклади — це:

• медичні картки пацієнтів у лікарні,
• CRM-записи клієнтів банку.

Такі дані зазвичай зберігаються у SQL-базах даних. Зміст таблиць зрозумілий: імена, ціни, ID, адреси, дати. Завдяки цьому компанії можуть покращити обслуговування клієнтів та швидко обробляти запити.