Что значит структурировать информацию
LiveInternetLiveInternet
—Метки
—Рубрики
—Цитатник
Квантовый Переход или электронно-цифровой концлагерь? Нет ничего сильнее идеи, время которо.
6 простых шагов как покупать лекарства дешевле О том, что во всех аптеках на лекарства существ.
10 глубокомысленных и полезных бизнес-притч 10 глубокомысленных и полезных бизн.
Ачма с сыром и творогом Ингредиенты: Лаваш — 4-5 Штук Кефир &mda.
—Поиск по дневнику
—Музыка
—Подписка по e-mail
—Статистика
Курс IV Урок 8. Основы структурирования информации
Теоретическая часть
Что такое структурирование информации?
Поскольку информации вокруг нас огромное количество, то нужно уметь работать не с отдельными фактами, а с целыми группами фактов.
Для эффективного анализа фактов их необходимо собирать в группы и структурировать, чтобы разложить у себя в голове всё по полочкам.
Для выявления структуры необходимо взять собранные факты и найти ответ на следующие вопросы:
— Какие факты наиболее ценные, важные и фундаментальные?
— Какие факты повторяются?
— Каковы общие признаки у разрозненных фактов?
И на основе этих ответов выстроить иерархию фактов:
— выводы, следствия и мнения по фундаментальным фактам
— воплощения тех или иных фактов в виде событий и явлений
Приёмы структурирования
Всю найденную и/или проанализированную информацию можно структурировать:
Структурируя информацию по времени, разделите все элементы по времени возникновения. Допустим, если вы собираете информацию по развитию интеллекта, выделите сначала источник и корни (кто, когда и как до вас развивал интеллект, какие результаты получил), потом выделите методы, которые применяли раньше и сейчас, и запланируйте то, что вы будете делать начиная с завтрашнего дня.
Все предстоящие дела, связанные с развитием интеллекта, разделите на три группы:
— то, что нужно сделать заранее
— то, что нужно сделать во время занятий
— то, что нужно делать после занятий
В результате у вас появится ясное понимание процесса.
Структурируя информацию по месту, выделите то, что вы можете сделать дома, что можете сделать на работе, и что можно сделать только в административных органах. Выделите магазины и торговые точки, в которых можно закупить необходимое оборудование и наметьте места сбыта.
Структурируя информацию по важности, выделите то, на что нужно обратить внимание и сделать в первую очередь. Допустим, если вы собираете информацию по развитию интеллекта, то возможно вам в первую очередь важно развить логику и в этом случае всё то, что касается логики приобретает первостепенную важность.
Структурируя информацию по стоимости, выделите наиболее дорогое, приемлемое и дешёвое. Какую бы информацию вы не собирали, вам нужно хорошо представлять, сколько вам потребуется денег и времени на реализацию и воплощение того или иного дела. При необходимости, оцените свои доходы и составьте смету расходов.
Структурируя информацию по контактам, определите от кого всё зависит и с кем можно вести дела в первую очередь. Решите, кому нужно позвонить, с кем нужно встретиться, что обсудить и у кого можно чему-либо научиться.
Вопросы для самопроверки
— Что такое структурирование информации?
— Какие вопросы помогают выявить структуру?
— Какова иерархия фактов?
— Каковы основные приёмы структурирования информации?
Практическая часть
Упражнение 1. Практикуемся в структурировании информации
Заведите папку для заметок и соберите всю доступную вам ценную информацию на тему ‘Самооценка‘.
Выделите основные факты и структурируйте всю найденную информацию по теме.
Постройте информационное дерево в виде ментальной карты и выделите на ней наиболее важные моменты.
Структурированные и неструктурированные данные: сравнение и объяснение
Оглавление
В этой статье вы подробнее познакомитесь со структурированными и неструктурированными данными. Давайте посмотрим, в чем разница между ними и почему вы должны знать это в первую очередь. Кроме того, мы поможем вам понять, как обрабатывать каждый тип данных и какие программные инструменты доступны для каждой цели.
Структурированные и неструктурированные данные в двух словах
Данные существуют во множестве различных форм и размеров, но большинство из них могут быть представлены в виде структурированных и неструктурированных данных.
Ключевые различия между неструктурированными данными и структурированными данными.
Структурированные данные представляют собой высокоорганизованную, фактическую и точную информацию. Обычно он представлен в форме букв и цифр, которые хорошо вписываются в строки и столбцы таблиц. Структурированные данные обычно существуют в таблицах, подобных файлам Excel и электронным таблицам Google Docs.
Неструктурированные данные не имеют заранее определенной структуры и представлены во всем разнообразии форм. Примеры неструктурированных данных варьируются от изображений и текстовых файлов, таких как документы PDF, до видео и аудио файлов, и это лишь некоторые из них.
Структурированные данные часто называют количественными данными, что означает, что их объективный и заранее определенный характер позволяет нам легко подсчитывать, измерять и выражать данные в числах. Неструктурированные данные также называются качественными данными в том смысле, что они имеют субъективный и интерпретирующий характер. Эти данные можно разделить на категории в зависимости от их характеристик и свойств.
Сделав это резюме, давайте перейдем к более описательному объяснению различий.
Что такое структурированные данные?
Итак, структурированные данные – это хорошо организованные и точно отформатированные данные. Эти данные существуют в формате реляционных баз данных ( СУБД ), то есть информация хранится в таблицах со связанными строками и столбцами. Таким образом структурированные данные аккуратно упорядочиваются и записываются, поэтому их можно легко найти и обработать. Пока данные вписываются в структуру СУБД, мы можем легко искать конкретную информацию и выделять отношения между ее частями. Такие данные можно использовать только по прямому назначению. Кроме того, для структурированных данных обычно не требуется много места для хранения.
Для работы с реляционными базами данных и хранилищами используется специальный язык программирования SQL, который означает язык структурированных запросов и был разработан IBM еще в 1970-х годах.
Примеры структурированных данных. Структурированные данные знакомы большинству из нас. Файлы Google Sheets и Microsoft Office Excel – это первое, что приходит на ум, когда речь идет о примерах структурированных данных. Эти данные могут содержать как текст, так и числа, такие как имена сотрудников, контакты, почтовые индексы, адреса, номера кредитных карт и т. Д.
Типичный пример структурированных данных: электронная таблица Excel, содержащая информацию о покупателях и покупках.
Практически каждый имел дело с бронированием билета через одну из систем бронирования авиабилетов или снятием наличных в банкомате. Во время этих операций мы обычно не думаем о том, с какими приложениями имеем дело и какие типы данных они обрабатывают. Однако это системы, которые обычно также используют структурированные данные и реляционные базы данных.
Что такое неструктурированные данные?
Имеет смысл, что если определение структурированных данных подразумевает аккуратную организацию компонентов предопределенным образом, определение неструктурированных данных будет противоположным. Части таких данных не структурированы заранее определенным образом, то есть данные хранятся в своих собственных форматах.
Принимая во внимание все разнообразие форматов файлов неструктурированных данных, неудивительно, что они составляют более 80 процентов всех данных. При этом компании, игнорирующие неструктурированные данные, остаются далеко позади, поскольку не получают достаточно ценной информации.
Примеры неструктурированных данных. Существует широкий спектр форм, которые составляют неструктурированные данные, такие как электронная почта, текстовые файлы, сообщения в социальных сетях, видео, изображения, аудио, данные датчиков и так далее.
Сообщение туристического агентства в Facebook: пример неструктурированных данных.
В качестве примера мы можем взять сообщения в социальных сетях туристического агентства или все публикации, если на то пошло. Каждый пост содержит некоторые показатели, такие как репосты или хэштеги, которые можно количественно определить и структурировать. Однако сами посты относятся к категории неструктурированных данных. Мы пытаемся сказать, что для анализа сообщений и сбора полезной информации потребуется некоторое время, усилия, знания и специальные программные инструменты. Если агентство публикует новые туристические туры и хочет узнать реакцию аудитории (комментарии), им нужно будет изучить публикацию в ее собственном формате (просмотреть публикацию в приложении социальных сетей или использовать передовые методы, такие как анализ настроений ).
Ключевые различия между структурированными и неструктурированными данными
Подробнее о различиях между структурированными и неструктурированными данными.
Теперь давайте обсудим еще несколько важных различий между структурированными и неструктурированными данными:
Форматы данных: несколько форматов против множества форматов
Структурированные данные обычно представлены в виде текста и чисел. Его форматы стандартизированы и удобочитаемы. Наиболее распространены CSV и XML. В модели данных формат данных был определен заранее.
В отличие от структурированных данных, неструктурированные форматы данных представлены в избытке различных форм и размеров. Неструктурированные данные не имеют заранее определенной модели данных и хранятся в своих собственных форматах (так называемых «исходных» форматах). Это могут быть аудио (WAV, MP3, OGG и т. Д.) Или видеофайлы (MP4, WMV и т. Д.), PDF-документы, изображения (JPEG, PNG и т. Д.), Электронные письма, сообщения в социальных сетях, данные датчиков и т. Д.
Модели данных: предопределенные и гибкие
Структурированные данные менее гибкие, так как они основаны на строгой организации модели данных. Такие данные зависят от схемы. Схема базы данных обозначает конфигурацию столбцов (также называемых полями) и типы данных, которые должны храниться в этих столбцах. Такая зависимость является как преимуществом, так и недостатком. Хотя информацию здесь можно легко найти и обработать, все записи должны соответствовать очень строгим требованиям схемы.
С другой стороны, неструктурированные данные обеспечивают большую гибкость и масштабируемость. Отсутствие заранее определенной цели неструктурированных данных делает их очень гибкими, поскольку информация может храниться в различных форматах файлов. Однако эти данные субъективны и с ними труднее работать.
Хранилища для аналитического использования: озера данных или хранилища данных
Чем больше объем данных, тем больше места требуется для хранения. Картинка с высоким разрешением весит намного больше, чем текстовый файл. Следовательно, неструктурированные данные требуют больше места для хранения и обычно хранятся в озерах данных, репозиториях хранения, которые позволяют хранить практически неограниченные объемы данных в необработанных форматах. Помимо озер данных, неструктурированные данные хранятся в собственных приложениях.
В обоих случаях есть потенциал для использования облака.
Базы данных: SQL против NoSQL
Реляционные базы данных используют SQL или язык структурированных запросов для доступа к хранимым данным и управления ими. Синтаксис SQL аналогичен синтаксису английского языка, что обеспечивает простоту его написания, чтения и интерпретации.
Вот как SQL помогает делать запросы.
Говоря о базах данных для неструктурированных данных, наиболее подходящим вариантом для этого типа данных будут нереляционные базы данных, также известные как базы данных NoSQL.
NoSQL означает «не только SQL». Эти базы данных имеют различные модели данных и хранят данные в нетабличном виде. Наиболее распространенные типы баз данных NoSQL – это ключ-значение, документ, граф и широкий столбец. Такие базы данных могут обрабатывать огромные объемы данных и справляться с высокими пользовательскими нагрузками, поскольку они достаточно гибкие и масштабируемые. В мире NoSQL существуют скорее коллекции данных, чем таблицы. В этих сборниках есть так называемые документы. Хотя документы могут выглядеть как строки в таблицах, они не используют одну и ту же схему. В одной коллекции может быть несколько документов с разными полями. Кроме того, между элементами данных практически нет отношений. Идея здесь состоит в том, чтобы уменьшить количество слияний отношений и вместо этого иметь сверхбыстрые и эффективные запросы. Хотя будут и дубликаты данных.
Пример структуры данных NoSQL.
Легкость поиска, анализа и обработки
Одно из основных различий между структурированными и неструктурированными данными заключается в том, насколько легко их можно подвергнуть анализу. Структурированные данные в целом легко искать и обрабатывать, независимо от того, обрабатывает ли это человек или выполняет программные алгоритмы. Неструктурированные данные, напротив, гораздо сложнее искать и анализировать. После обнаружения такие данные должны быть внимательно обработаны, чтобы понять их ценность и применимость. Этот процесс сложен, поскольку неструктурированные данные не могут поместиться в фиксированные поля реляционных баз данных, пока они не будут собраны и обработаны.
С исторической точки зрения, поскольку структурированные данные существуют дольше, логично, что для них существует отличный выбор зрелых аналитических инструментов. В то же время те, кто работает с неструктурированными данными, могут столкнуться с меньшим выбором инструментов аналитики, поскольку большинство из них все еще разрабатываются. Использование традиционных инструментов интеллектуального анализа данных обычно разбивается о неорганизованную внутреннюю структуру этого типа данных.
Природа данных: количественные vs качественные
Неструктурированные данные, в свою очередь, часто классифицируются как качественные данные, содержащие субъективную информацию, которую невозможно обработать с помощью традиционных методов и инструментов программного анализа. Например, качественные данные могут поступать из опросов клиентов или отзывов в социальных сетях в текстовой форме. Для обработки и анализа качественных данных требуются более современные аналитические методы, такие как:
Инструменты и технологии
Инструменты структурированных данных. Ясная и высокоорганизованная сущность структурированных данных способствует широкому спектру инструментов управления данными и аналитики. Это открывает возможности для групп данных с точки зрения выбора наиболее подходящего программного продукта для работы со структурированными данными.
Инструменты управления структурированными данными.
Среди наиболее часто используемых систем управления реляционными базами данных, инструментов и технологий для обработки данных можно выделить следующие:
Инструменты для неструктурированных данных. Поскольку неструктурированные данные бывают разных форм и размеров, для их правильного анализа и обработки требуются специально разработанные инструменты. Кроме того, необходимо найти квалифицированную команду по анализу данных. Мало того, что полезно понимать тему данных, но также важно выяснить отношения этих данных.
Инструменты управления неструктурированными данными.
Ниже вы найдете несколько примеров инструментов и технологий для эффективного управления неструктурированными данными:
В свое время анализ неструктурированных данных обычно выполнялся вручную и требовал много времени. В настоящее время существует довольно много продвинутых инструментов на основе ИИ, которые помогают сортировать неструктурированные данные, находить соответствующие элементы и сохранять результаты. Технологии и инструменты для неструктурированных данных включают алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения. Таким образом, можно адаптировать программные продукты к потребностям конкретных отраслей.
Команды данных для обработки данных
В отличие от инструментов структурированных данных, инструменты, предназначенные для неструктурированных данных, более сложны в работе. Следовательно, им требуется определенный уровень знаний в области науки о данных и машинного обучения для проведения глубокого анализа данных. Кроме того, специалисты, работающие с неструктурированными данными, должны хорошо разбираться в теме данных и их взаимосвязи. Учитывая вышесказанное, для обработки неструктурированных данных компании потребуется квалифицированная помощь специалистов по данным, инженеров и аналитиков.
Примеры и варианты использования структурированных и неструктурированных данных
Поскольку мы частично затронули тему примеров структурированных и неструктурированных данных выше, было бы полезно указать на конкретные варианты использования.
Итак, когда вы думаете о датах, именах, идентификаторах продуктов, информации о транзакциях и т. Д., Вы знаете, что имеете в виду структурированные данные. В то же время неструктурированные данные имеют множество лиц, таких как текстовые файлы, документы PDF, сообщения в социальных сетях, комментарии, изображения, аудио / видео файлы, электронные письма и многие другие.
Чаще всего отраслям необходимо использовать оба типа данных для повышения эффективности своих услуг.
Понятие структурированного представления информации
Структурирование информации — это технология представления информации в виде, отражающем связи (смысловые, ассоциативные, причинно-следственные и другие). Связь между понятиями, частями, составляющими предметной области, которую необходимо изучить. Широкое использование структурирования информации определяется тем, что каждая мысль представляется как объект в взаимосвязи с другими объектами.
Современное общество немыслимо без её основного ресурса — информации. Понимая информацию как один из основных стратегических ресурсов общества, необходимо уметь его оценивать как с качественной, так и с количественной стороны. На этом пути существуют большие проблемы из-за нематериальной природы этого ресурса и субъективности восприятия конкретной информации различными индивидуумами человеческого общества. Термин информация происходит от латинского information,что означает разъяснение, осведомление, изложение. С позиции материалистической философии информация есть отражение реального мира с помощью сведений (сообщений). Сообщение — это форма представления информации в виде речи, текста, изображения, цифровых данных, графиков таблиц и т. п. В широком смысле информация — это общенаучное понятие, включающее в себя обмен сигналами между живой и неживой природой, людьми и устройствами. Информацию можно рассматривать как концептуально связанные между собой сведения, данные, понятия, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира.
В настоящее время наблюдается огромный рост информации, требующий от человека умений работы с литературой, цифровыми информационными ресурсами. Успешная, грамотная работа с большими информационными данными требует высокого уровня развития профессиональных навыков. Поэтому каждый из вас должен:
1) уметь осмысленно изучать материал любой дисциплины, выделяя в нем основное (базисное) и оставляя второстепенную информацию;
2) проводить анализ, сравнение, классификацию, выявить причинно-следственных связей и т. д.;
3) формировать точное изложение мыслей, ответы на вопросы, публичные выступления;
4) правильно приводить доказательства своих суждений;
5) оформлять вывод, создавать план действий, проявлять самостоятельность.
Всё перечисленное выше можно достичь с использованием технологии структурирования информации, которая представляет собой один из видов информационного моделирования. Структурирование информации связано с изменением формы представления информации, не изменяя её содержание. Структурирование информации связано с внесением определенной системы в формирование информации. Упорядочение в определенном порядке, сортировка по определенным признакам, использование табличного или графического изложения — всё это является структурированием информации. С данным видом переработки информации вы сталкиваетесь при изучении любой дисциплины. Структуризация происходит и на этапе составления плана пересказа различного текста, краткой записи любой текстовой задачи. Но мы часто не говорим, что выполняя задания такого типа, вы проводите информационные действия по преобразованию информации, т. е. структурированию информации. Построение информационных моделей входит в учебный процесс при изучении каждой дисциплины, а особенно теоретических. Структурированная информация позволяет теоретический материал в целом, просто, доступно, что позволяет лучше усвоить материал, использование структурированной информации обеспечивает быстроту, адекватность восприятия изучаемого материала, что служит далее основой для получения новой информации и применение на практике.
Технологию структурирования информации можно проводить в различных формах:
1) использование готового структурированного материала (графические схемы) из литературы и наглядных пособий;
2) подготовленный структурированный материал преподавателем (презентации, опорные конспекты);
3) формирование структурированной информации непосредственно на занятиях во время изложения нового материала;
4) проводить различные формы индивидуальной и коллективной работы студентов, по применению созданных и формированию (самостоятельно) собственной структурированной информации.
Цели, задачи и принципы структуризации информации
Главная цель структурирования – упрощение понимания основных элементов, из которых состоит весь массив информации, а также логики взаимосвязанности этих элементов.
В основе процесса создания базы данных лежат определенные принципы. Первый принцип заключается в необходимости исключать повторяющиеся (или лишние) данные, т. к. они занимают место и повышают вероятность возникновения ошибок и неполадок. Второй принцип касается важной роли правильных и полных данных. Если база данных содержит неправильные данные, все отчеты, основанные на сведениях из нее, будут также содержать неверные сведения. Это может привести к принятию неправильных решений на основе таких отчетов.
¾ в основе процесса создания базы данных лежат определенные принципы. Первый принцип заключается в необходимости исключать повторяющиеся (или лишние) данные, т. к. они занимают место и повышают вероятность возникновения ошибок и неполадок. Второй принцип касается важной роли правильных и полных данных. Если база данных содержит неправильные данные, все отчеты, основанные на сведениях из нее, будут также содержать неверные содержатся в таблицах;
¾ возможность поддержания и отслеживания точности и целостности данных;
¾ соответствие требованиям к обработке данных и созданию отчетов.