কন্টেন্ট
- স্ট্রাকচার্ড ডেটা কী?
- কাঠামোগত তথ্য কি?
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- এর মধ্যে পড়ে যাওয়া: আধা-কাঠামোগত ডেটা
- কাঠামোগত ডেটা রূপান্তরিত করা যেতে পারে কাঠামোগত ডেটা?
সূত্র: Monsitj / iStockphoto
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
কাঠামোগত, কাঠামোগত এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা সম্পর্কে জানুন।
Orতিহাসিকভাবে, ডেটা বিশ্লেষকরা কেবলমাত্র এক প্রকারের ডেটা: কাঠামোগত ডেটা থেকে ডিক্রিপ্টিং এবং তথ্য বের করতে সক্ষম হন। এই ধরণের ডেটা তার স্পষ্ট নিদর্শনগুলির কারণে সহজেই অনুসন্ধানযোগ্য ছিল তবে এটি উপলব্ধ মোট ডেটার একটি সামান্য শতাংশের প্রতিনিধিত্ব করে।
কাঠামোগত ডেটাতে ভিডিও, অডিও, গুলি এবং সামাজিক মিডিয়া এবং মোবাইল ডিভাইসগুলি থেকে আসা ডেটা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি ছিল নিচে, কাঁচা তথ্যের বৃহত্তম রিজার্ভ, তবে কেউ এই সংস্থানটি নির্ভরযোগ্যভাবে ট্যাপ করতে সক্ষম হয়নি।
স্টোরেজ এবং উন্নততর প্রক্রিয়াজাতকরণের ক্রমবর্ধমান প্রাপ্যতা অস্ট্রাক্ট্রাক্ট ডেটা অ্যানালিটিকাদের জন্ম দেওয়ার সাথে সাথে বিষয়গুলি পরিবর্তিত হয়েছে - একটি নতুন এবং এভাবে অপরিপক্ক, প্রযুক্তির রূপ। আরও ভাল ব্যবসায়ের বুদ্ধি এই সুযোগটির পুরোটা সদ্ব্যবহার করছে এবং আপাতদৃষ্টিতে তথ্যের এই সীমাহীন স্বর্ণমুদ্রে অ্যাক্সেসের জন্য সামগ্রিক কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য যথেষ্ট বিনিয়োগ করা হচ্ছে।
তাদের পার্থক্যগুলি বোঝার জন্য এবং ভবিষ্যতে সমস্ত ডেটা বিশ্লেষকদের কাছে ভবিষ্যতে কী ধারণ করে তা বোঝার জন্য এই দুটি ডেটা ফর্ম্যাটগুলি দেখে নেওয়া যাক।
স্ট্রাকচার্ড ডেটা কী?
কাঠামোগত ডেটা হ'ল মানব- বা মেশিন দ্বারা উত্পাদিত এবং অত্যন্ত সংগঠিত তথ্য যা সহজেই সারিযুক্ত ডাটাবেস স্ট্রাকচারগুলিতে রিলেশনাল ডাটাবেস (আরডিবি) নামে পরিচিত। এটি এমন কোনও ফর্ম্যাটে বিদ্যমান যা সহজেই ক্যাপচার, স্টোরেজ এবং কোনও আরডিবি কাঠামোয় পরে বিশ্লেষণ করার জন্য সংগঠিত করা যায়। (ডাটাবেস সম্পর্কে আরও জানতে, আমাদের ডাটাবেসগুলির ভূমিকা দেখুন)
উদাহরণগুলির মধ্যে জিপ কোডগুলি, ফোন নম্বরগুলি এবং বয়স বা লিঙ্গের মতো ব্যবহারকারীর ডেমোগ্রাফিকগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই ডাটাবেসে প্রাপ্ত ডেটাগুলি স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ (এসকিউএল) বা এক্সেল স্প্রেডশিটগুলির মধ্যে ভিএলুকআপ ফাংশনগুলির দ্বারা অনুসন্ধান করা যেতে পারে। অ্যালগরিদমগুলি তাদের ক্ষেত্রগুলির সূচকগুলি, বা তাদের সংখ্যাসূচক এবং বর্ণানুক্রমিক ডেটা ব্যবহার করে বিভিন্ন ক্ষেত্রে দ্রুত পাওয়া ডেটা অনুসন্ধান করার জন্যও তৈরি করা যেতে পারে। যাইহোক, সমস্ত ডেটা ক্ষেত্রের প্রকার এবং নামের ক্ষেত্রে কঠোরভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং এটি সংরক্ষণ, অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের ক্ষমতা এইভাবে কিছুটা সীমাবদ্ধ।
কাঠামোগত ডেটা ব্যবহার করে এমন সাধারণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে হসপিটাল ম্যানেজমেন্ট সফটওয়্যার, গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (সিআরএম) অ্যাপ্লিকেশন এবং বিমান সংস্থা সংরক্ষণ ব্যবস্থা। ঝরঝরে সংগঠন এবং সহজ অ্যাক্সেসযোগ্যতার কারণে, বিপুল পরিমাণ তথ্যের সাথে ডিল করার সময় কাঠামোগত ডেটা দরকারী এবং দক্ষ। মানবতার দ্বারা প্রতিদিন উত্পাদিত অবিরাম পরিমাণে লুকানো কালো তেলের জন্য যখন তুরপুন করা হয়, তবে, কাঠামোগত ডেটা অনুসন্ধান করা কেবল পৃষ্ঠকে স্ক্র্যাচ করা ছাড়া আর কিছুই নয়।
কাঠামোগত তথ্য কি?
একটি সংস্থায় প্রাপ্ত বিপুল সংখ্যাগরিষ্ঠ কাঠামোগত কাঠামোগত, এবং কিছু এটি বর্তমানে উপলব্ধ মোট ডেটার 80 শতাংশ হিসাবে অনুমান করে। সংজ্ঞা অনুসারে, কাঠামোগত ডেটা হ'ল এমন সমস্ত কিছুই যা সনাক্ত করার মতো অভ্যন্তরীণ কাঠামো নেই। তবে কিছু ধরণের ডেটা এই বিভাগে পড়ে আছে অস্পষ্ট অভ্যন্তরীণ কাঠামোর কিছু ফর্ম, তবু এটি কোনও ডাটাবেস বা স্প্রেডশিটের সাথে খাপ খায় না।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
গ্রাহক পরিষেবা মিথস্ক্রিয়া, ফাইল, ওয়েব লগ, ভিডিও এবং অন্যান্য মাল্টিমিডিয়া সামগ্রী, বিক্রয় অটোমেশন, এবং সামাজিক মিডিয়া পোস্টগুলি থেকে শুরু করে বেশিরভাগ ব্যবসায়িক ডেটা আনস্ট্রাক্ট্রড। এটি খনন, সংগঠিত এবং বিশ্লেষণ করা যেতে পারে যদি এই তথ্যটি কতটা মূল্যবান হতে পারে তা ব্যাখ্যা করার প্রয়োজন নেই।
সর্বাধিক কাঠামোগত ডেটা মানুষের দ্বারা উত্পাদিত হয়, এবং এইভাবে অন্য মানুষ বুঝতে পারে। এর অর্থ হ'ল কম্পিউটার কম্পিউটার বুদ্ধি এই ধরণের তথ্যটি বোঝে না কারণ এটি মেশিনের ভাষা এবং কাঠামোগত ডাটাবেসের লিনিয়ারিটি থেকে খুব দূরের।
এর মধ্যে পড়ে যাওয়া: আধা-কাঠামোগত ডেটা
আধা-কাঠামোগত ডেটা একটি তৃতীয় প্রকারের ডেটা যা পুরো পাইয়ের (5-10 শতাংশ) অনেক ছোট অংশকে উপস্থাপন করে। আক্ষরিক অর্থে উভয় বিশ্বের মধ্যে ধরা পড়েছে, আধা-কাঠামোগত ডেটাতে অভ্যন্তরীণ শব্দার্থক ট্যাগ এবং চিহ্নগুলি রয়েছে যা পৃথক উপাদান চিহ্নিত করে, তবে একটি সম্পর্কিত ডেটাবেসে ফিট করার জন্য প্রয়োজনীয় কাঠামোর অভাব রয়েছে।
উদাহরণস্বরূপ, গুলি কাঠামোগত ডেটার মতো মনে হতে পারে যেহেতু সেগুলি তারিখ, ফাইলের আকার বা সময় অনুযায়ী শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে। তবে এগুলি নয়, যেহেতু সর্বাধিক মূল্যবান তথ্যগুলি অপেক্ষাকৃত সহজ লেবেলের চেয়ে তাদের মধ্যে পাওয়া যায়। গুলি সত্যই কন্টেন্ট এবং বিষয় দ্বারা সাজানো যায়, যেহেতু কোনও মেশিন তাদের দ্ব্যর্থহীনভাবে বুঝতে দেওয়ার জন্য মানুষ এই জাতীয় কঠোর নিদর্শনগুলিতে কথা বলেন না। আধা-কাঠামোগত তথ্যের অন্যান্য উদাহরণগুলির মধ্যে নোএসকিউএল ডাটাবেসগুলি, ওপেন স্ট্যান্ডার্ড জেএসওএন এবং মার্কআপ ল্যাঙ্গুয়েজ এক্সএমএল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আধা-কাঠামোগত ডেটা সাধারণত মেটাডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে বিশ্লেষণের জন্য অনুসন্ধান করা হয় এবং ক্যাটালোজ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি এক্স-রে স্ক্যানে চিত্রটি তৈরি করে এমন একটি বিশাল সংখ্যক পিক্সেল রয়েছে - যা সহজাতভাবে অ-কাঠামোগত ডেটা যা অ্যাক্সেস করা যায় না। তবে স্ক্যান ফাইলটিতে এখনও একটি মেটাডেটা অংশ অন্তর্ভুক্ত থাকবে যা এটিকে সম্পর্কিত তথ্য সরবরাহ করে, যেমন টিকা এবং ব্যবহারকারী আইডি।
কাঠামোগত ডেটা রূপান্তরিত করা যেতে পারে কাঠামোগত ডেটা?
প্রতিটি ডেটা অ্যানালিস্টকে অবশ্যই যে মৌলিক চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে হবে তা হ'ল তথ্যগুলি একটি ঝরঝরে, সুশৃঙ্খলভাবে সংগঠিত করা যাতে এটি অ্যাক্সেস এবং বোঝা যায়। ডেটা মাইনিং সরঞ্জামগুলি সাধারণত তথ্য সংশ্লেষ করতে সজ্জিত হয় না, যা সংজ্ঞা অনুসারে, খুব খুব সহজেই মানুষের ভাষার মতো, যার অর্থ কেবলমাত্র অন্য কোনও মানুষ এটি সংগ্রহ ও শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।
যাইহোক, কাঠামোগত ডেটা নিছক ভলিউম এটি অত্যন্ত শ্রমসাধ্য এবং ব্যয়বহুল সংরক্ষণ বা সংগঠিত করার জন্য কোনও প্রচেষ্টা করে। একটি ওয়েব-ভিত্তিক অনুসন্ধান ইঞ্জিন থেকে প্রাপ্ত তথ্যের পুলটি এত বড় যে, বেশিরভাগ মৌলিকগুলিকে সর্বাধিক মৌলিক বিষয়গুলি বের করার জন্য কাজ এবং সংস্থানগুলির ক্ষেত্রে একটি বিশাল বিনিয়োগের প্রয়োজন হয়। এমনকি সর্বাধিক দক্ষ ডেটা মাইনিং কৌশলগুলি ওয়েবে পাওয়া যায় এবং গভীরতর ওয়েবের মধ্যে আরও খারাপতর তথ্য পাওয়া যায়।
কিন্তু কৌশল আছে। এবং তারা একটি আশ্চর্যজনক গতিতে বিকাশ করা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা একসাথে সংযোগ করতে মেটাডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে। কাটা তথ্যগুলি কেবল প্রাসঙ্গিক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহারকারী এবং অ্যালগরিদম উভয়ই ফিল্টার এবং সূচকযুক্ত করতে পারে। অন্যান্য সমাধানগুলির মধ্যে রয়েছে "ডেটা র্যাংলিং", যা এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে জটিল প্রযুক্তিগুলি অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীদের দ্বারা ধাপে ধাপে ধাপে সংগঠিত হয়। (সাধারণ ব্যবহারকারীরা ডেটা পরিচালনা করছেন এমন আরও তথ্যের জন্য দেখুন কীভাবে বড় ডেটা স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে))
কিছু সময়ে, আমরা দক্ষতার সাথে এই বৃহত্তর অসংগঠিত পরিমাণে তথ্যকে আরও সংগঠিত এবং পুনর্গঠিত ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে সক্ষম হব। সম্ভবত আজ নয়, আগামীকালও নয়, তবে শীঘ্রই আমরা মানবজাতির দেখা সবচেয়ে বড় ভল্টকে আক্রমণ করতে সক্ষম হব: বড় তথ্য।