असंरचित डेटा से तात्पर्य ऐसी सूचना से है जो किसी विशिष्ट प्रारूप या संरचना का पालन नहीं करती है, जिससे पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके इसे व्यवस्थित या विश्लेषित करना कठिन हो जाता है। डेटाबेस.
असंरचित डेटा क्या है?
असंरचित डेटा उस जानकारी को संदर्भित करता है जो बिना किसी पूर्वनिर्धारित संगठनात्मक ढांचे या डेटा मॉडल के अपने कच्चे रूप में मौजूद होती है जो इसे आसानी से खोजने योग्य या विश्लेषण योग्य बनाती है। संरचित डेटा के विपरीत, जिसे डेटाबेस में पंक्तियों और स्तंभों जैसे विशिष्ट क्षेत्रों में व्यवस्थित किया जाता है, असंरचित डेटा आम तौर पर अधिक मुक्त रूप और जटिल होता है, जिसमें अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा होता है। पाठ फ़ाइलें, चित्र, वीडियो, ऑडियो, सोशल मीडिया पोस्ट और अन्य प्रकार की सामग्री जो निर्धारित स्कीमा के अनुरूप नहीं है।
यह डेटा प्रकार अत्यधिक परिवर्तनशील और विविध हो सकता है, जिसमें समृद्ध जानकारी होती है जिसे पारंपरिक डेटाबेस सिस्टम का उपयोग करके वर्गीकृत या संसाधित करना मुश्किल हो सकता है। हालाँकि, यह अक्सर उन्नत विश्लेषणात्मक तकनीकों, जैसे कि यंत्र अधिगम या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, लागू होते हैं।
असंरचित डेटा की चुनौती इसमें अंतर्निहित संगठन की कमी है, जिसके कारण संरचित डेटा की तुलना में भंडारण, पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण अधिक जटिल हो जाता है, लेकिन इसका संभावित मूल्य, विशेष रूप से प्रवृत्तियों, पैटर्न या ग्राहक व्यवहार को समझने में, महत्वपूर्ण है।
संरचित डेटा बनाम असंरचित डेटा
संरचित डेटा यह अत्यधिक संगठित है, डेटाबेस में पंक्तियों और स्तंभों जैसे पूर्वनिर्धारित प्रारूपों में बड़े करीने से फिट बैठता है, जिससे इसे पारंपरिक उपकरणों जैसे के माध्यम से आसानी से खोजा और विश्लेषण किया जा सकता है। एसक्यूएलइस प्रकार का डेटा सामान्यतः पाया जाता है संबंधपरक डेटाबेस और स्पष्ट रूप से परिभाषित किया गया है स्कीमा, जैसे संख्यात्मक या श्रेणीबद्ध मान।
इसके विपरीत, असंरचित डेटा में कोई पूर्वनिर्धारित संरचना या मॉडल नहीं होता है, जिसमें अक्सर टेक्स्ट दस्तावेज़, छवियाँ, ऑडियो या वीडियो फ़ाइलें जैसे विविध प्रारूप होते हैं। जबकि संरचित डेटा को संसाधित करना और उसका विश्लेषण करना आसान होता है, असंरचित डेटा में समृद्ध, अधिक जटिल जानकारी होती है जिसके लिए सार्थक जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी उन्नत तकनीकों की आवश्यकता होती है। अपनी जटिलता के बावजूद, असंरचित डेटा में अक्सर भावना विश्लेषण, ग्राहक व्यवहार ट्रैकिंग या छवि पहचान जैसे कार्यों के लिए अधिक मूल्यवान जानकारी होती है।
दोनों संरचित और असंरचित डेटा आधुनिक समय में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएं डेटा विश्लेषणसंरचित डेटा दक्षता और प्रसंस्करण में आसानी प्रदान करता है, जबकि उन्नत तकनीकों को लागू करने पर असंरचित डेटा अधिक गहन, अधिक सूक्ष्म अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
असंरचित डेटा सुविधाएँ
असंरचित डेटा विविधतापूर्ण और जटिल होता है, जिसके लिए अक्सर प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए उन्नत तरीकों की आवश्यकता होती है। संरचित डेटा के विपरीत, यह किसी विशिष्ट स्कीमा का पालन नहीं करता है, लेकिन प्रभावी ढंग से संभाले जाने पर यह बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है। नीचे असंरचित डेटा को परिभाषित करने वाली प्रमुख विशेषताएं दी गई हैं:
- परिभाषित प्रारूप का अभावअसंरचित डेटा किसी विशिष्ट संरचना या संगठन का पालन नहीं करता है, जिससे इसे पारंपरिक डेटाबेस में संग्रहीत करना मुश्किल हो जाता है। यह डेटा विभिन्न रूपों में आ सकता है जैसे कि टेक्स्ट, चित्र, वीडियो या सोशल मीडिया सामग्री।
- उच्च मात्रा. इसकी विविधतापूर्ण प्रकृति और डिजिटल प्रौद्योगिकियों के बढ़ते उपयोग के कारण, असंरचित डेटा बहुत बड़ी मात्रा में उत्पन्न होता है। इस तरह की मात्रा को संभालने के लिए स्केलेबल स्टोरेज समाधान और शक्तिशाली विश्लेषणात्मक उपकरणों की आवश्यकता होती है।
- सामग्री प्रकार की विविधताअसंरचित डेटा में दस्तावेज़ों और ईमेल से लेकर ऑडियो, वीडियो और छवियों जैसी मल्टीमीडिया फ़ाइलों तक सब कुछ शामिल हो सकता है। यह विविधता इसे संसाधित करना चुनौतीपूर्ण बनाती है लेकिन अंतर्दृष्टि का एक व्यापक स्पेक्ट्रम प्रदान करती है।
- पाठ भारीजबकि असंरचित डेटा में मल्टीमीडिया शामिल है, एक बड़ा हिस्सा दस्तावेज़, ईमेल और पोस्ट जैसी टेक्स्ट-आधारित सामग्री से बना है। इस प्रकार के डेटा से अर्थ निकालने के लिए अक्सर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) जैसे टेक्स्ट विश्लेषण उपकरणों की आवश्यकता होती है।
- खोजना और विश्लेषण करना कठिनचूंकि इसमें पूर्वनिर्धारित लेबल या इंडेक्स की कमी होती है, इसलिए पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके असंरचित डेटा को खोजना आसान नहीं होता है। मशीन लर्निंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आवश्यक है।
- जानकारी से भरपूरसंरचना की कमी के बावजूद, असंरचित डेटा में अक्सर मूल्यवान जानकारी होती है, खासकर गुणात्मक रूपों में। यह ग्राहक की भावना, पैटर्न या व्यवहार को प्रकट कर सकता है जिसे संरचित डेटा अनदेखा कर सकता है।
असंरचित डेटा का उपयोग
अपने विविध स्वरूपों और समृद्ध सामग्री के साथ असंरचित डेटा विभिन्न उद्योगों में तेजी से एक मूल्यवान संसाधन बनता जा रहा है। हालाँकि संरचित डेटा की तुलना में इसे संसाधित करना कठिन है, लेकिन यह गहन अंतर्दृष्टि और अधिक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव के अवसर खोलता है। यहाँ असंरचित डेटा के कुछ प्रमुख उपयोग दिए गए हैं:
- ग्राहक भावना विश्लेषणकंपनियाँ ग्राहकों की संतुष्टि, प्राथमिकताओं और भावनाओं का आकलन करने के लिए सोशल मीडिया पोस्ट, समीक्षा और ग्राहक सहायता इंटरैक्शन का विश्लेषण कर सकती हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरणों का उपयोग करके, व्यवसाय रुझानों की पहचान कर सकते हैं और तदनुसार अपनी पेशकश या ग्राहक सेवा रणनीतियों को समायोजित कर सकते हैं।
- स्वास्थ्य देखभाल रिकॉर्ड और मेडिकल इमेजिंगस्वास्थ्य सेवा प्रदाता निदान और उपचार योजनाओं को बेहतर बनाने के लिए रोगी के रिकॉर्ड, नैदानिक नोट्स और चिकित्सा छवियों जैसे असंरचित डेटा का उपयोग करते हैं। मशीन लर्निंग मॉडल इस डेटा को संसाधित करके पैटर्न या विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं जो प्रारंभिक निदान या बेहतर स्वास्थ्य सेवा परिणामों में सहायता कर सकते हैं।
- धोखाधड़ी का पता लगानावित्तीय सेवाओं में, ईमेल, ग्राहक संचार और लेन-देन इतिहास जैसे असंरचित डेटा का विश्लेषण करके संदिग्ध गतिविधियों का पता लगाया जा सकता है। असंरचित टेक्स्ट डेटा में पैटर्न का विश्लेषण करके, धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियाँ पारंपरिक तरीकों की तुलना में संभावित जोखिमों को तेज़ी से चिह्नित कर सकती हैं।
- सामग्री अनुशंसा प्रणालियाँनेटफ्लिक्स और यूट्यूब जैसे प्लेटफ़ॉर्म अपने उपयोगकर्ताओं को वैयक्तिकृत सामग्री की सिफारिश करने के लिए उपयोगकर्ता व्यवहार, वीडियो सामग्री और खोज इतिहास जैसे असंरचित डेटा पर निर्भर करते हैं। इस डेटा को मशीन लर्निंग का उपयोग करके संसाधित किया जाता है एल्गोरिदम सहभागिता और प्रतिधारण में सुधार करना।
- कानूनी दस्तावेज़ समीक्षाकानूनी टीमें खोज प्रक्रिया को कारगर बनाने के लिए अनुबंधों, केस फाइलों और कानूनी ब्रीफ के रूप में असंरचित डेटा का उपयोग करती हैं। उन्नत विश्लेषण उपकरण प्रासंगिक जानकारी खोजने के लिए कानूनी दस्तावेजों की बड़ी मात्रा को छान सकते हैं, जिससे केस की तैयारी में लगने वाले समय और प्रयास में कमी आती है।
- बाजार अनुसंधान और प्रतिस्पर्धी खुफिया जानकारीकंपनियां ऑनलाइन स्रोतों से असंरचित डेटा का विश्लेषण करती हैं, जैसे blogउद्योग के रुझानों और प्रतिस्पर्धी रणनीतियों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए, समाचार लेखों और सोशल मीडिया का उपयोग करें। इससे रणनीतिक निर्णय लेने और बाजार में होने वाले बदलावों के साथ तालमेल बनाए रखने में मदद मिलती है।
असंरचित डेटा किस प्रकार संरचित होता है?
असंरचित डेटा को आम तौर पर ऐसी प्रक्रियाओं के ज़रिए संरचित किया जाता है जो इसके मूल स्वरूप में बदलाव किए बिना इसे व्यवस्थित, वर्गीकृत और विश्लेषण योग्य बनाती हैं। इसमें कई प्रमुख तकनीकें शामिल हैं:
- डेटा पार्सिंग और प्रीप्रोसेसिंगटेक्स्ट दस्तावेज़, छवियाँ या ऑडियो फ़ाइलों जैसे असंरचित डेटा को पहले छोटे, अधिक प्रबंधनीय घटकों में विभाजित किया जाना चाहिए। टेक्स्ट डेटा के मामले में, इसमें टोकनाइज़ेशन (टेक्स्ट को शब्दों या वाक्यांशों में विभाजित करना) और अनावश्यक जानकारी (जैसे, स्टॉप वर्ड्स) को हटाने जैसी प्रक्रियाएँ शामिल हो सकती हैं। छवियों या ऑडियो के लिए, प्रीप्रोसेसिंग में डेटा को ऐसे प्रारूपों में बदलना शामिल है जिन्हें विश्लेषणात्मक प्रणालियों द्वारा व्याख्या किया जा सकता है।
- टैगिंग और मेटाडेटा। जोड़ा जा रहा है मेटाडेटा असंरचित डेटा पर संरचना लागू करने का एक तरीका है। मेटाडेटा संदर्भ प्रदान करता है, जैसे कि लेखक, दिनांक या फ़ाइल प्रकार, जो सिस्टम को डेटा को अधिक कुशलता से वर्गीकृत करने और खोजने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, एक छवि फ़ाइल में मेटाडेटा टैग शामिल हो सकते हैं जो छवि में मौजूद स्थान या वस्तुओं की पहचान करते हैं।
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)पाठ-आधारित असंरचित डेटा के लिए, अर्थ और पैटर्न निकालने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग किया जाता है। एनएलपी तकनीक कीवर्ड, विषय, भावनाओं और संस्थाओं (जैसे नाम, स्थान या संगठन) की पहचान करती है, जिससे डेटा का एक अर्ध-संरचित रूप बनता है जिसे आगे संसाधित और विश्लेषण किया जा सकता है।
- मशीन लर्निंग और ए.आई.मशीन लर्निंग मॉडल को पैटर्न का पता लगाने, सामग्री को वर्गीकृत करने या असंरचित डेटा से प्रासंगिक विशेषताओं को निकालने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह संरचित व्याख्या व्यवसायों को असंरचित डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, AI मॉडल कानूनी दस्तावेजों को स्कैन कर सकते हैं और स्वचालित रूप से खंडों या महत्वपूर्ण अनुभागों की पहचान कर सकते हैं, जिससे अधिक संगठित प्रारूप बन सकता है।
- डेटा अनुक्रमण और खोज एल्गोरिदमखोज एल्गोरिदम, डेटा को प्रासंगिक श्रेणियों या विषयों से जोड़ने वाले सूचकांक बनाकर असंरचित डेटा को संरचित करने में मदद करते हैं। ये एल्गोरिदम सिस्टम को असंरचित डेटा को जल्दी से प्राप्त करने और व्यवस्थित करने में सक्षम बनाते हैं, जैसे कि किसी विशेष उत्पाद सुविधा का उल्लेख करने वाली सभी ग्राहक समीक्षाओं को खींचना।
