Համակարգված vs. չհամակարգված տվյալներ. ո՞րն է տարբերությունը
Բոլոր տվյալները հավասար չեն ստեղծվում: Որոշ տվյալներ համակարգված են (structured), բայց դրանց մեծ մասը չհամակարգված է (unstructured): Համակարգված և չհամակարգված տվյալները ստացվում, հավաքվում են տարբեր ձևերով, և գտնվում են տարբեր տեսակի տվյալների բազաների մեջ:
Այս հոդվածում մենք մանրամասնորեն կանդրադառնանք համակարգված և չհամակարգված տվյալների տարբերություններին և դրանց հետ աշխատանքի սկզբունքներին։
Համակարգված տվյալներ
Համակարգված տվյալները, որոնք սովորաբար անվանվում են նաև քանակական տվյալներ, կազմակերպված են և հեշտությամբ վերծանելի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով: Համակարգված տվյալների օրինակներ են ամսաթվերը, անունները, հասցեները, վարկային քարտերի համարները և այլն: IBM-ի կողմից 1974 թվականին մշակված համակարգված հարցումների լեզուն (SQL) ծրագրավորման լեզուն է, որն օգտագործվում է համակարգված տվյալները կառավարելու համար։ Օգտագործողները կարող են արագ մուտքագրել, որոնել և մշակել համակարգված տվյալները բազայում:
Համակարգված տվյալների առավելությունները կապված են օգտագործման և հասանելիության հեշտության հետ,մինչդեռ թերությունները կապված են տվյալների ոչ ճկունության հետ:
Համակարգված տվյալների դրական կողմերը
- Հեշտ է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման (ML) ալգորիթմների կողմից։ Դրանց հատուկ և կազմակերպված ճարտարապետությունը հեշտացնում է տվյալների մանիպուլացիան (manipulation ) ու հարցումը:
- Բիզնես օգտագործողները համակարգված տվյալները հարմար են համարում օգտագործման համար, նրանց անհրաժեշտ է սահմանափակ հնարավորություններ` իրենց գործունեության ոլորտին վերաբերող տվյալներ մուտք գործելու և դրանք հասկանալու համար:
- Հասանելի է ավելի շատ գործիքներով։ Քանի որ համակարգված տվյալների հետ աշխատանքը նախորդում է չհամակարգված տվյալների մշակման տեխնոլոգիաներին, կան ավելի շատ գործիքներ համակարգված տվյալների օգտագործման և վերլուծության համար:
Համակարգված տվյալների բացասական կողմերը
1․ Սահմանափակ օգտագործում. Նախապես սահմանված կառուցվածքով տվյալները կարող են օգտագործվել միայն իրենց նախապես մշակված նպատակների համար, ինչը սահմանափակում է դրանց ճկունությունն ու օգտագործելիությունը:
2. Պահպանման սահմանափակ տարբերակներ. Համակարգված տվյալները սովորաբար պահվում են կոշտ սխեմաներով տվյալների պահպանման համակարգերում (օրինակ՝ data warehouses): Հետևաբար, տվյալների պահանջների փոփոխությունները պահանջում են բոլոր համակարգված տվյալների թարմացում, ինչը հանգեցնում է ժամանակի և ռեսուրսների հսկայական ծախսերի:
Համակարգված տվյալների մշակման գործիքներ
OLAP: իրականացնում է բարձր արագությամբ բազմաչափ տվյալների վերլուծություն՝ միասնական կենտրոնացված տվյալների պահեստներից:
SQLite: իրականացնում է ինքնուրույն, առանց սերվերի, զրոյական կոնֆիգուրացիայի գործարքային Հարաբերական տվյալների բազայի մեխանիզմ:
MySQL: Տվյալները ինտեգրվում են լայնորեն տարածված ծրագրային ապահովման, հատկապես կարևոր համակարգերի մեջ, որոնք ունեն բարձր գործառնական պահանջներ:
PostgreSQL: Հեշտացնում է հարցումները SQL-ի և JSON-ի միջոցով և աջակցում է առաջադեմ ծրագրավորման լեզուներին, ինչպիսիք են C/C+, Java, Python և այլն:
Համակարգված տվյալների օգտագործման քեյսեր
1․ Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարում (CRM). CRM ծրագրակազմն օգտագործում է համակարգված տվյալներ վերլուծական գործիքների միջոցով՝ ստեղծելու տվյալների հավաքածուներ, որոնք բացահայտում են հաճախորդների վարքագծի ձևերն ու միտումները:
2․ Առցանց ամրագրում. հյուրանոցների և տոմսերի ամրագրման տվյալները (օրինակ՝ ամսաթվերը, գները, ուղղությունները և այլն) համապատասխանում են «տողեր և սյունակներ» ձևաչափին։ Դրանց վերլուծությունը նույնպես բազմաթիվ հարցերի կարող է պատասխանել։
3․ Հաշվապահական հաշվառում. Հաշվապահական ընկերությունները կամ բաժինները օգտագործում են համակարգված տվյալներ ֆինանսական գործարքները մշակելու և գրանցելու համար:
Չհամակարգված տվյալները
Չհամակարգված տվյալները, որոնք սովորաբար դասակարգվում են որպես որակական տվյալներ, չեն կարող մշակվել և վերլուծվել սովորական տվյալների գործիքների և մեթոդների միջոցով: Քանի որ չհամակարգված տվյալները չունեն նախապես սահմանված տվյալների մոդել, դրանք լավագույնս կառավարվում են ոչ հարաբերական (NoSQL) տվյալների բազաներում: Չհամակարգված տվյալների կառավարման մեկ այլ եղանակ է data lakes-ի օգտագործումը՝ դրանք չմշակված վիճակում պահպանելու համար:
Չհամակարգված տվյալների կարևորությունը արագորեն մեծանում է: Վերջին կանխատեսումները ցույց են տալիս, որ չհամակարգված տվյալները կազմում են բոլոր ձեռնարկությունների տվյալների ավելի քան 80%-ը։ Բիզնեսների 95%-ն այսօր առաջնահերթություն է տալիս չհամակարգված տվյալների կառավարմանը:
Չհամակարգված տվյալների օրինակներ են տեքստը, բջջային հեռախոսով աշխատանքի տվյալները, սոցցանցերում հաղորդագրությունները, իրերի ինտերնետի (IoT) սենսորային տվյալները և այլն:
Չհամակարգված տվյալների դրական կողմերը
1․ Բնօրինակ ձևաչափ․ չհամակարգված տվյալները, որոնք պահվում են բնօրինակ ձևաչափով, մնում են անորոշ, քանի դեռ դրանք անհրաժեշտ չեն: Այդ ֆորմատով տվյալների պահպանումը մեծացնում է տվյալների բազայում ֆայլերի ձևաչափերը, ինչն ընդլայնում է տվյալների ֆոնդը և տվյալների վերլուծաբաններին հնարավորություն է տալիս պատրաստել և վերլուծել միայն իրենց անհրաժեշտ տվյալները:
2․ Կուտակման արագ տեմպեր. քանի որ տվյալների ֆորմատը նախապես սահմանելու կարիք չկա, դրանք կարող են արագ և հեշտությամբ հավաքվել:
3․ Data lake storage․ թույլ է տալիս ստեղծել զանգվածային պահեստներ, ինչը նվազեցնում է ծախսերը և հեշտացնում մասշտաբայնությունը:
Չհամակարգված տվյալների բացասական կողմերը
1․ Հատուկ գիտելիքներ են պահանջվում. իր անորոշ բնույթի պատճառով չհամակարգված տվյալների պատրաստման և վերլուծության համար պահանջվում է տվյալների գիտության հատուկ հմտություններ: Սա օգտակար է տվյալների վերլուծաբանների համար, բայց վանում է ոչ մասնագիտացված բիզնես օգտագործողներին, ովքեր կարող են լիովին չհասկանալ տվյալների մասնագիտացված բաժինները կամ ինչպես օգտագործել իրենց տվյալները:
2․ Չհամակարգված տվյալների հետ աշխատելու համար պահանջվում են մասնագիտացված գործիքներ, ինչը սահմանափակում է դրանց օգտագործումը և այն ավելի թանկ է դարձնում։
Չհամակարգված տվյալների մշակման գործիքներ
MongoDB: Օգտագործում է ճկուն փաստաթղթեր ՝ միջպլատֆորմային պլատֆորմային ծրագրերի և ծառայությունների համար տվյալների մշակման համար:
DynamoDB: Ապահովում է միանիշ միլիվայրկյանանոց կատարում ցանկացած մասշտաբով ներկառուցված անվտանգության, հիշողության քեշավորման և պահուստավորման և վերականգնման միջոցով:
Hadoop: ապահովում է տվյալների մեծ զանգվածների բաշխված մշակում ՝ օգտագործելով պարզ ծրագրավորման մոդելներ և առանց ձևաչափման պահանջներ:.
Azure Ապահովում է ճկուն ամպային հաշվարկ ՝ Microsoft-ի տվյալների կենտրոնների միջոցով ծրագրեր ստեղծելու և կառավարելու համար:
Չհամակարգված տվյալների օգտագործման քեյսեր
Data mining – Թույլ է տալիս ընկերություններին օգտագործել չհամակարգված տվյալներ՝ որոշելու սպառողների վարքագիծը, արտադրանքի նկատմամբ տրամադրությունները և գնումների օրինաչափություններն՝ իրենց հաճախորդների բազային ավելի լավ հարմարվելու համար։
Predictive data analytics – Նախապես նախազգուշացնում է ձեռնարկություններին կարևոր գործողությունների մասին, որպեսզի նրանք կարողանան պատշաճ կերպով պլանավորել և հարմարվել շուկայի էական փոփոխություններին:
Chatbots – Կատարում են տեքստի վերլուծություն՝ հաճախորդների հարցերը համապատասխան պատասխանների աղբյուրներին ուղղելու համար:.
Որո՞նք են հիմնական տարբերությունները համակարգված և չհամակարգված տվյալների միջև
Չնայած համակարգված (քանակական) տվյալները տալիս են հաճախորդների մասին ընդհանուր պատկերացում, չհամակարգված (որակական) տվյալները թույլ են տալիս ավելի խորը պատկերացում կազմել հաճախորդների վարքի և մտադրությունների մասին: Դրանց տարբերությունները կարելի է ամփոփել հետևյալ կետերում․
Աղբյուրներ – համակարգված տվյալները գալիս են GPS սենսորներից, առցանց ֆորմաներից և այլ կազմակերպված աղբյուրներից, մինչդեռ չհամակարգված տվյալները գալիս են էլ.փոստից, փաստաթղթերից, սոցցանցերից և այլ ավելի քիչ կազմակերպված վայրերից:
Կառուցվածք – համակարգված տվյալները բաղկացած են թվերից և արժեքներից, մինչդեռ չհամակարգված տվյալները կարող են ստացվել սենսորներից, տեքստային և մուլտիմեդիա ֆայլերից և պարունակել տեքստեր, ձայն, պատկեր և այլն։
Պահպանման մոդելներ – համակարգված տվյալները ֆորմատավորվում են նախքան պահպանումը, մինչդեռ չհամակարգված տվյալները մնում են այնպես, ինչպես կան, մինչև պահանջվեն:
Պահպանում – համակարգված տվյալները կոկիկ տեղավորվում են աղյուսակների մեջ՝ զբաղեցնելով ավելի քիչ տարածք, մինչդեռ չհամակարգված տվյալները, ինչպիսիք են մեդիա ֆայլերը, պահանջում են ավելի շատ պահեստավորում և սովորաբար դժվար կառավարելի են:
Կիսահամակարգված տվյալները
Կիսահամակարգված տվյալները (օրինակ ՝ JSON, CSV, XML) “կամուրջ” են համակարգված և չհամակարգված տվյալների միջև: Դրանք չունեն կանխորոշված տվյալների մոդել և ավելի բարդ են, քան համակարգված տվյալները, բայց դրանք ավելի հեշտ են պահվում, քան չհամակարգված տվյալները:
Կիսահամակարգված տվյալներն օգտագործում են” մետատվյալներ ” (օրինակ՝ պիտակներ և իմաստային ցուցիչներ)՝ տվյալների առանձնահատկությունները որոշելու, տվյալները գրառումների և տրված դաշտերի միջոցով մասշտաբավորելու համար: Ի վերջո, մետատվյալները թույլ են տալիս ավելի լավ խմբավորել, որոնել և վերլուծել կիսահամակարգված տվյալները, քան չհամակարգված տվյալները:
Տվյալների ապագան
Արհեստական ինտելեկտի (AI) և մեքենայական ուսուցման (ML) վերջին զարգացումները տվյալների մշակման ապագա ալիքի շարժիչ ուժն են, որը բարելավում է բիզնես ինտելեկտը և զարգացնում արդյունաբերական նորարարությունը: Դրանց շնորհիվ չհամակարգված տվյալների վերլուծությունը բարձրացել է նոր մակարդակի և հսկայական հնարավորություններ է բացել տվյալագետների առաջ։
Մասնավորապես, այս հոդվածում ընդգրկված տվյալների ձևաչափերն ու մոդելներն օգնում են բիզնես օգտագործողներին անել հետևյալը.
- Վերլուծել թվային շփումը՝ օրինաչափություններ հայտնաբերելու և դրանց հիման վրա որոշումներ կայացնելու համար;
- Հետևել հաճախորդների մեծ ծավալի խոսակցություններին սոցիալական ցանցերում՝ տեքստային վերլուծական գործիքների միջոցով;
- Ձեռք բերել հաճախորդների վարքագծի մասին ավելի խորը պատկերացում մեքենայական ուսուցման վերլուծության միջոցով:
Ամփոփելով վերը նշված ամբողջ տեղեկությունը՝ կարող ենք ասել, որ չկա իրական պայքար համակարգված և չհամակարգված տվյալների միջև։ Տվյալների երկու տեսակներն էլ իրենցից մեծ արժեք են ներկայացնում տարբեր ոլորտների և մասշտաբների բիզնեսների համար: Տվյալների աղբյուր ընտրելը կարող է կախված լինել տվյալների կառուցվածքից: Բայց մենք չենք փոխարինում մի տեսակը մյուսով, փնտրում ենք ծրագրային հնարավորություններ՝ բոլոր տվյալները կարգավորելու համար:
Նախկինում ընկերությունները չունեին ոչ համակարգված տվյալները վերլուծելու իրական միջոցներ, ուստի ժամանակին դրանք չեղյալ համարվեցին, մինչդեռ կենտրոնացումը դրված էր այն տվյալների վրա, որոնք կարելի էր հեշտությամբ հաշվել և կառավարել: Մեր օրերում ընկերությունները ունեն հնարավորություն օգտագործելու արհեստական ինտելեկտը, մեքենայական ուսուցման հնարավորությունները և առաջադեմ վերլուծությունները՝ իրենց համար ոչ համակարգված տվյալների բարդ վերլուծություն կատարելու համար: Օրինակ՝ Google-ի նման կորպորացիաները հսկայական առաջընթաց են գրանցել պատկերների ճանաչման տեխնոլոգիայի մեջ՝ ստեղծելով AI ալգորիթմներ, որոնք կարող են ավտոմատ կերպով հայտնաբերել, թե ինչ կամ ով է լուսանկարի վրա:
Համակարգված և չհամակարգված տվյալների միջև ընդհանուր գծերը մի փոքր մշուշոտ են, քանի որ այսօր մեծամասամբ հանդիպում ենք չհամակարգված տվյալների: Նույնիսկ եթե մենք դիտարկենք չհամակարգված տվյալներ, ինչպիսին է օրինակ լուսանկարը, այն իր մեջ նեևառում է համակարգված տվյալների բաղադրիչներ՝ օրինակ պատկերի չափը, նկարի նկարահանման ամսաթիվը և այլն:
Այժմ, երբ ուսումնասիրել ենք համակարգված և չհամակարգված տվյալների բնութագրերն ու տարբերությունները, կարող եք հստակ որոշել՝ արդյոք պետք է ներդրումներ կատարել տեխնոլոգիաներում՝ չհամակարգված տվյալների առավելությունները հասկանալու համար: Բազմաթիվ ընկերությունների համար լավագույն սցենարը տվյալների երկու տեսակների ընդունումն է՝ բարելավելով բիզնեսի արդյունավետությունը:
