Datan laadulla on merkitystä jokaisen organisaation data-analytiikassa. Mutta laatu ei rajoitu vain siihen, mitä data voi kertoa sinulle. Se ulottuu myös sen rakenteeseen, koska ilman hyvää tietorakennetta et ehkä saa kaikkea tarpeellista irti datasta.
Yksinkertaisesti sanottuna tiedon strukturointi on toinen sana organisoinnille. Mieti, miten järjestät oman kotisi – ripustat avaimet samaan paikkaan, kun tulet töistä kotiin. Sinulla on lautaset, haarukat ja veitset aina samassa paikassa – paikka, joka on järkevä juuri näille tavaroille. Lakanat ovat sängyn päällä, eivät sen alla. Tietojen strukturointi toimii samalla tavalla. Järjestät datan järkevällä, ennustettavissa ja toistettavissa olevalla tavalla.
Tätä ajatusta silmällä pitäen tutkitaan kysymystä "Mitä ovat tietorakenteet?", sekä erilaisia tietorakenteita ja kuinka ne kootaan ammattilaisen ottein!
Sisällysluettelo
Mitä ovat tietorakenteet?
Miksi tietojen strukturointi on tärkeää?
Mitkä ovat tietorakenteen tyypit?
Esimerkkejä tietorakenteista
Strukturoimaton data vs. strukturoitu data
Tietojen jäsentäminen: perusteet
Mitä ovat tietorakenteet?
Tietorakenne on järjestelmä tiedon järjestämiseksi tai jäsentämiseksi. Tietorakenteet keräävät erityyppistä dataa (sekä jäsenneltyä että jäsentämätöntä) ja muuntavat sen sitten käyttökelpoiseksi, merkitykselliseksi tiedoksi. Tavoitteena on järjestää data niin, että sitä voidaan helposti tulkita, sekä käyttää.
Tietorakenteita on monenlaisia, yksinkertaisista monimutkaisiin. Kun käytät aikaa datasi jäsentämiseen, saat luotettavia ja käyttökelpoisia oivalluksia, joiden avulla voit vahvistaa liiketoimintastrategioita.
Miksi tietojen strukturointi on tärkeää?
Kun tarkastelet yhtä yhteydenottolomaketta tai kappalepituista sosiaalisen median kommenttia, datan jäsentäminen ei ole ensisijaista. Mutta ajan myötä luomasi ja keräämäsi tiedot kerääntyvät nopeasti.
Yritykset eivät käsittele vain lomakkeita ja yksittäisiä tekstikappaleita. He tarkastelevat miljoonia tapahtumia, asiakkaita, sosiaalisen median vuorovaikutuksia, markkinointikampanjoita ja monia muita toimintoja. On yksinkertaisesti mahdotonta löytää neulaa heinäsuovasta, kun sinulla on niin paljon dataa manuaalisesti lajiteltavaksi.
Näissä toiminnoissa hyvä tiedon strukturointi tulee käyttöön. Tietorakenteet systematisoivat tavan, jolla syötät, käsittelet, haet ja ylläpidät dataa. Sen avulla voit saada erityisen paljon irti omistamastasi datasta.
Lisäksi strukturoinnin avulla voit käsitellä dataa nopeammin ja tehokkaammin. Voit tuoda esiin oivalluksia ilman datatieteen taustaa.
Kun löydät etsimäsi, voit alkaa vastata kysymyksiin ja saada oivalluksia.
Mitkä ovat tietorakenteen tyypit?
On olemassa useita tapoja, joilla yritykset voivat muuttaa Big Datansa järjestäytyneempään muotoon. Jokaisella ohessa olevilla perustietorakennetyypeillä on aika ja paikka. Organisaatioiden tulee tietää kunkin käyttötapaukset halutun tuloksen saavuttamiseksi.
Joitakin esimerkkejä näistä tietorakenteista ovat:
Taulukot
Taulukko on yleinen tietorakennetyyppi. Taulukko perustuu kiinteäpituiseen assosiatiivisten tietokohteiden tai objektien luetteloon. Voit määrittää kunkin arvon tai objektin järjestyksen matemaattisten kaavojen perusteella. Esimerkki tästä on, jos teet ranking-listan juoksijoista heidän kilpailuaikojensa perusteella tai luettelon oppilaista heidän syntymäpäiviensä perusteella. Taulukot ovat staattisia lineaarisia tietotyyppejä.
Puut
Puu on epälineaarinen tietotyyppi, joka perustuu hierarkkiseen dataan, jossa tiedot tallennetaan datasolmuihin. Ensimmäinen datasolmu on puun "juuri". Tämä solmu voi haarautua yhdeksi tai useammaksi "lapsi" -datasolmuksi. Ajattele sitä kuin sukupuuta, jossa sinulla on pääasiallinen tieto ylhäällä (sukupuussa tämä olisi isovanhemmat), joka on jaettu pienempiin tietoihin, jotka liittyvät takaisin "juuritietoon" (kuten lapset, lastenlapset, serkut jne.).
Toinen esimerkki on binääripuu, jossa jokainen tietue on linkitetty kahteen seuraavaan tietueeseen. Jokaisella pääsolmulla on enintään kaksi alasolmua. Näitä kutsutaan yleensä vasemmaksi lapseksi ja oikeaksi lapseksi.
Tietopuita käytetään yleisesti, kun tietotyypeillä on luonnollinen hierarkia, kuten organisaatiokaavio. Tietopuumuoto on myös kriittinen osa kehittyneempien tietorakenteiden luomisessa.
Jonot
Kuten rivi (tai jono), jonot käyttävät ensimmäisenä sisään, ensimmäisenä ulos järjestystä. Ensimmäinen henkilö tai tieto-objekti rivillä on myös ensimmäinen, joka poistuu.
Esimerkki tästä on puhelujono, jossa puhelut käsitellään siinä järjestyksessä, jossa ne saapuvat. Tai se voi olla jaettu tulostin, joka tulostaa asiakirjoja sen perusteella, milloin käyttäjät painavat tulosta-painiketta omilla tietokoneillaan. Jonot ovat lineaarisia tietotyyppejä.
Pinot
Pinorakenne on myös lineaarinen tietotyyppi, mutta se kulkee vastakkaiseen suuntaan kuin jonotietorakenne. Se käyttää viimeinen sisään, ensimmäinen ulos -järjestystä.
Jos esimerkiksi luot grafiikkaa muokkausohjelmassa, Ctrl + Z -toiminto kumoaa viimeisen siirtosi. Tai voit palata edelliselle verkkosivulle napsauttamalla Web-selaimen takaisin-painiketta.
Esimerkkejä tietorakenteista
Kuten yllä selitettiin, dataa voidaan jäsentää monella eri tavalla. Se riippuu siitä, kuinka haluat tiedot näkyvän tai kuinka ne on jäsenneltävä tiettyä ohjelmistoa tai haluttua tulosta varten.
Tässä on yhteenveto tietorakenne-esimerkeistä:
- Ranking-lista: tietojen järjestäminen lineaarisesti, kuten ihmiset syntymäpäivän mukaan, elokuvat suoritusajan mukaan tai kaupungit väestön koon mukaan.
- Kaaviot: näyttää dataa, joka on epälineaarista, eikä siksi ole sidottu tiettyyn numeroon, joka sanelee tietyn tietopisteen sijainnin. Esimerkkejä ovat sukututkimuskartat tai organisaatiokaaviot.
- Prosessin eteneminen tai heikkeneminen: tietorakenteen jono- tai pinotyyppi ilmaisee kohteiden ryhmittelyn, joiden on tapahduttava peräkkäin, kuten tulostusjono. Vaihtoehtoisesti se voi sisältää toiminnon, joka edeltää toimintoa, kuten "kumoa"-näppäimistökoodin painamista.
Strukturoimaton data vs. strukturoitu data
Vaikka on olemassa lineaarisia ja epälineaarisia tietorakennetyyppejä, jäsennelty ja jäsentämätön ovat muita määritelmiä, joita saatat kuulla myös tietotyypeistä. Strukturoitu data on hyvin yleinen hakukoneoptimoijien käyttötapa – hyvin suunniteltuna se auttaa sisältöäsi näkymään hakukoneiden tuloksissa kortteina tai katkelmina, jotka kannustavat klikkauksiin sivustollesi!
1. Strukturoitu data:
Strukturoitu data viittaa tietoihin, jotka on jo järjestetty. Se kuuluu ennalta määritettyihin luokkiin tai kenttiin ja on erittäin tarkka. Jos esimerkiksi käytät verkkosivustollasi yhteydenottolomaketta ja sinulla on erityiset kentät nimille, puhelinnumeroille ja sähköpostiosoitteille, näitä elementtejä pidetään strukturoituina tiedoina. Käyttäjät voivat etsiä kyseisiä kohteita tietokantakyselyjen avulla ilman laajaa tietoa datasta. Ne ovat käyttökelpoisissa muodoissa ja tyypillisesti tallennettu tietovarastoihin.
2. Strukturoimaton data:
Strukturoimaton data on juuri sitä miltä se kuulostaa – Big Data, joka ei noudata mitään ennalta määritettyä muotoa. Tämän tyyppisen datan ymmärtäminen ja käyttäminen vaatii jonkin verran datatieteen kokemusta. Se löytyy tyypillisesti datajärvistä, joissa sinun on kalastettava oivalluksia ja ymmärrystä.
Ajattele jäsenneltyä ja jäsentämätöntä dataa kirjana. Strukturoitua dataa muistuttavassa kirjassa olisi kansi, nimilehti, sisällysluettelo ja niin edelleen. Tämä on melko johdonmukainen muoto kaikkien kirjojen joukossa. Käyttäjät voivat siirtyä sisällysluetteloon ja nähdä kirjan lukujen mukaan eriteltynä. Sillä on selkeä alku, keskikohta ja loppu.
Jos kirja olisi jäsentämätön, saatamme nähdä kaikki samat sanat, jotka ovat jäsennellyssä kirjassa, mutta emme missään järkevässä järjestyksessä. Sanat eivät ehkä edes muodosta kokonaisia lauseita. Luvut voivat olla kronologisessa järjestyksessä.
Strukturoitu data on usein jäsentämättömän tiedon ja kovan työn sivutuote. Datatieteilijät tarkastelevat jäsentämätöntä dataa ja etsivät sitten tapoja järjestää se ja tehdä siitä hyödyllisempää muille.
Tietojen jäsentäminen: perusteet
Nyt kun tiedät vastaukset kysymyksiin, kuten "Mikä on tietorakenne?" ja "Miksi datarakenteella on väliä?", katsotaanpa korkean tason katsaus siihen, kuinka organisaatiosi data rakennetaan.
Valitse, mitä tietoja rakennetaan ja miltä sen pitäisi näyttää
Kirjoita algoritmi tietojen käsittelemiseksi
Tallenna strukturoidut tietosi
Valitse, mitä tietoja rakennetaan ja miltä sen pitäisi näyttää
Tietojesi jäsentämisen perustavanlaatuisin vaihe on valita, mitä tietoja haluat jäsentää ja miltä sen pitäisi näyttää. Tietojen strukturoinnissa on kyse tavan standardoinnista, miten käyttäjä kerää ja käyttää tietoja. Jos sinulla on käsitys siitä, mitä haluat tehdä tiedoillasi, se voi määrittää tiedon strukturointiprosessin sekä käyttämäsi ohjelmiston.
Kirjoita algoritmi tietojen käsittelemiseksi
Algoritmi vastaa tietojen analysoinnista, luokittelemisesta ja järjestämisestä. Koneoppimisen algoritmit yrittävät sovittaa dataa tunnettuihin tietotyyppeihin tietojen muodon ja luonteen perusteella. Ne keräävät tiedot eri lähteistä yhdeksi, organisoiduksi järjestelmäksi.
Algoritmit kirjoitetaan yleensä organisaation ja käyttötapauksen ainutlaatuisten vaatimusten perusteella. Ne automatisoivat datan luokitteluprosessin kokonaan tai osittain. Tämä säästää aikaa työskennellessäsi suurten tietomäärien kanssa ja eliminoi osan syvemmän inhimillisen asiantuntemuksen tarpeesta.
Tallenna strukturoidut tietosi
Tietorakennetyypin valitsemisen lisäksi tarvitset myös paikan, jossa voit standardoida tiedot jäsenneltyyn muotoon. Tämä voi olla tietokanta, kuten relaatiotietokanta tai SQL-tietokanta. Molemmat ovat ansainneet paikkansa selkärankana yhteisissä tietorakenteissa.
SQL-tietokannat ovat olleet vuosien ajan tietojen strukturoinnin kultainen standardi. Se toimii useiden ohjelmointikielien kanssa ja tukee monia tietomuotoja. Kun olet vasta alkamassa oppia tietorakenteita ja vaihtoehtoja, SQL on suosittu valinta. Tämä toimii hyvin käyttäjille, jotka kysyvät useita kysymyksiä samasta tietojoukosta. SQL on skaalautuva ja toimii useissa järjestelmissä ja tietolähteissä.
Kaavaton tietokantamalli voi myös auttaa yritystä skaalautumaan, mikä on kriittinen tekijä Big Datan aikakaudella. Näitä kutsutaan NoSQL-tietokantoiksi, joihin tietosolmuja voidaan lisätä nopeasti. Infrastruktuuri on erittäin joustava keräämiensä tietojen mallintamisen suhteen.
Riippumatta siitä, miten päätät jäsentää tietosi, mikään ei korvaa intuitiivista ohjelmistoa, joka auttaa sinua saavuttamaan tuloksia. Meltwater Display poistaa arvailut brändisi verkkodatan jäsentämisestä. Mediamaininnoista sosiaaliseen mediaan ja asiakaspalveluun, hanki 360 asteen tilannekuva brändistäsi keskitetyssä lähteessä.
