स्ट्रक्चर्ड डेटा सिस्टम और अनस्ट्रक्चर्ड इन्फॉर्मेशन सोर्स, इन्फॉर्मेशन को स्टोर करने और एनालाइज़ करने के दो मुख्य तरीके हैं। स्ट्रक्चर्ड सिस्टम डेटा को टेबल और स्कीमा जैसे पहले से तय फ़ॉर्मैट में ऑर्गनाइज़ करते हैं, जबकि अनस्ट्रक्चर्ड सोर्स में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो जैसे फ़्लेक्सिबल फ़ॉर्मैट शामिल होते हैं, जिनसे मतलब और जानकारी निकालने के लिए एडवांस प्रोसेसिंग की ज़रूरत होती है।
अच्छे से क्वेरी करने और एनालिसिस के लिए पहले से तय स्कीमा जैसे टेबल, रो और कॉलम में स्टोर किया गया डेटा ऑर्गनाइज़ किया गया है।
फ्लेक्सिबल डेटा फ़ॉर्मैट जिनमें पहले से तय स्ट्रक्चर नहीं होता, जिसमें टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो और सोशल कंटेंट शामिल हैं।
| विशेषता | संरचित डेटा सिस्टम | असंरचित सूचना स्रोत |
|---|---|---|
| डेटा प्रारूप | फिक्स्ड स्कीमा (रो/कॉलम) | फ्री-फॉर्म (टेक्स्ट, मीडिया, वगैरह) |
| भंडारण प्रणालियाँ | संबंधपरक डेटाबेस | डेटा लेक्स / ऑब्जेक्ट स्टोरेज |
| प्रश्न पूछने की क्षमता | तेज़ और सटीक SQL क्वेरीज़ | AI/NLP या सर्च इंडेक्सिंग की ज़रूरत है |
| डाटा प्रासेसिंग | पूर्व-संसाधित और मान्य | कच्चा और बदलाव की ज़रूरत है |
| अनुमापकता | स्कीमा डिज़ाइन के ज़रिए स्ट्रक्चर्ड स्केलिंग | रॉ डेटा के लिए हाईली स्केलेबल स्टोरेज |
| विश्लेषण में आसानी | BI टूल्स के साथ आसान | मुश्किल, एडवांस्ड टूल्स की ज़रूरत है |
| FLEXIBILITY | कम लचीलापन | बहुत उच्च लचीलापन |
| विशिष्ट उपयोग के मामले | बैंकिंग सिस्टम, इन्वेंट्री, CRM | सोशल मीडिया, मल्टीमीडिया, लॉग्स |
स्ट्रक्चर्ड डेटा सिस्टम सख्त स्कीमा पर निर्भर करते हैं जो यह बताते हैं कि डेटा कैसे स्टोर किया जाता है, जैसे कि रो और कॉलम वाली टेबल। इससे डेटा का अंदाज़ा लगाया जा सकता है और उसे क्वेरी करना आसान हो जाता है। हालांकि, अनस्ट्रक्चर्ड जानकारी के सोर्स किसी फिक्स्ड फॉर्मेट को फॉलो नहीं करते हैं, जिससे वे बिना पहले से तय नियमों के टेक्स्ट डॉक्यूमेंट, इमेज या वीडियो जैसे अलग-अलग तरह के कंटेंट को स्टोर कर सकते हैं।
SQL और बिज़नेस इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म जैसे पारंपरिक टूल का इस्तेमाल करके स्ट्रक्चर्ड डेटा को एनालाइज़ करना आसान है। क्योंकि फ़ॉर्मेट एक जैसा होता है, इसलिए क्वेरी तेज़ और भरोसेमंद होती हैं। अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए काम की जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग या कंप्यूटर विज़न जैसी ज़्यादा एडवांस्ड तकनीकों की ज़रूरत होती है।
स्ट्रक्चर्ड सिस्टम आम तौर पर रिलेशनल डेटाबेस का इस्तेमाल करते हैं जो एक जैसा बनाए रखते हैं, लेकिन बड़े और अलग-अलग तरह के डेटासेट को स्केल करते समय कम फ्लेक्सिबल हो सकते हैं। अनस्ट्रक्चर्ड डेटा आम तौर पर डेटा लेक या ऑब्जेक्ट स्टोरेज सिस्टम में स्टोर किया जाता है, जिन्हें अलग-अलग तरह के कंटेंट के बड़े वॉल्यूम को अच्छे से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
स्ट्रक्चर्ड सिस्टम कंट्रोल और कंसिस्टेंसी को प्राथमिकता देते हैं, और सख्त नियमों के ज़रिए डेटा की इंटीग्रिटी पक्का करते हैं। यह उन्हें ट्रांज़ैक्शनल सिस्टम के लिए आइडियल बनाता है। अनस्ट्रक्चर्ड सोर्स फ्लेक्सिबिलिटी को प्राथमिकता देते हैं, जिससे ऑर्गनाइज़ेशन बिना किसी पहले से तय लिमिट के लगभग किसी भी तरह का डेटा स्टोर कर सकते हैं, जो मॉडर्न कंटेंट-हैवी एप्लिकेशन के लिए उपयोगी है।
स्ट्रक्चर्ड डेटा पारंपरिक एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग और फाइनेंशियल सिस्टम की रीढ़ बना हुआ है। हालांकि, सोशल मीडिया, मल्टीमीडिया कंटेंट और यूज़र-जनरेटेड डेटा के बढ़ने से अनस्ट्रक्चर्ड डेटा बहुत ज़रूरी हो गया है। मॉडर्न एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म अक्सर जानकारी का पूरा व्यू पाने के लिए दोनों को मिलाते हैं।
स्ट्रक्चर्ड डेटा हमेशा अनस्ट्रक्चर्ड डेटा से बेहतर होता है
स्ट्रक्चर्ड डेटा को एनालाइज़ करना आसान है, लेकिन यह मॉडर्न डिजिटल जानकारी की पूरी कॉम्प्लेक्सिटी को कैप्चर नहीं कर सकता। अनस्ट्रक्चर्ड डेटा ज़्यादा रिच कॉन्टेक्स्ट देता है, खासकर इमेज, वीडियो और टेक्स्ट-हैवी सोर्स जैसे कंटेंट के लिए।
बिना स्ट्रक्चर वाला डेटा बिना स्ट्रक्चर के बेकार है
अनस्ट्रक्चर्ड डेटा सही तरीके से प्रोसेस होने पर बहुत कीमती होता है। मशीन लर्निंग और NLP जैसी तकनीकें ऐसे पैटर्न और इनसाइट्स निकाल सकती हैं जिन्हें स्ट्रक्चर्ड सिस्टम नहीं दिखा सकते।
सभी डेटा को आखिरकार पूरी तरह से स्ट्रक्चर किया जा सकता है
कुछ डेटा टाइप, खासकर मल्टीमीडिया और नेचुरल लैंग्वेज, असल में रिजिड स्ट्रक्चरिंग का विरोध करते हैं। हालांकि उन्हें थोड़ा स्ट्रक्चर किया जा सकता है, लेकिन उनकी ज़्यादातर वैल्यू उनके रॉ फॉर्म से आती है।
स्ट्रक्चर्ड डेटाबेस स्केल नहीं कर सकते
स्ट्रक्चर्ड डेटाबेस मॉडर्न डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम का इस्तेमाल करके अच्छे से स्केल कर सकते हैं, हालांकि अनस्ट्रक्चर्ड स्टोरेज सॉल्यूशन के मुकाबले उन्हें ज़्यादा ध्यान से डिज़ाइन करने की ज़रूरत हो सकती है।
स्ट्रक्चर्ड डेटा सिस्टम कंट्रोल्ड माहौल में सटीक, भरोसेमंद और तेज़ क्वेरी के लिए सबसे अच्छे होते हैं, जबकि अनस्ट्रक्चर्ड इन्फॉर्मेशन सोर्स मॉडर्न, कंटेंट-रिच एप्लिकेशन के लिए फ्लेक्सिबिलिटी और स्केल में बेहतर होते हैं। ज़्यादातर ऑर्गनाइज़ेशन को एक्यूरेसी और डेटा रिचनेस के बीच बैलेंस बनाने के लिए दोनों को एक साथ इस्तेमाल करने से फ़ायदा होता है।
परफॉर्मेंस ट्रैकिंग की दुनिया में आगे बढ़ने के लिए लीडिंग और लैगिंग, दोनों इंडिकेटर्स की अच्छी समझ होनी चाहिए। लैगिंग इंडिकेटर्स पहले से हो चुकी चीज़ों, जैसे टोटल रेवेन्यू, को कन्फर्म करते हैं, जबकि लीडिंग इंडिकेटर्स प्रेडिक्टिव सिग्नल के तौर पर काम करते हैं जो टीमों को बड़े लक्ष्यों को पाने के लिए रियल-टाइम में अपनी स्ट्रैटेजी को एडजस्ट करने में मदद करते हैं।
यह एनालिटिक्स ब्रेकडाउन मॉडर्न प्रोडक्शन एनवायरनमेंट से बनी अस्त-व्यस्त, बिना क्यूरेट की गई जानकारी को थ्योरेटिकल ट्रेनिंग में इस्तेमाल होने वाले एकदम सही स्ट्रक्चर्ड, साफ-सुथरे डेटा मॉडल से अलग दिखाता है। यह बताता है कि कैसे अचानक आने वाली कमियां और सिस्टम की गड़बड़ियां डेटा इंजीनियरों को किताब के स्टैटिस्टिकल अंदाज़ों पर भरोसा करने के बजाय मज़बूत पाइपलाइन बनाने के लिए मजबूर करती हैं।
जहां नॉइज़ फ़िल्टरिंग डेटासेट के मुख्य ट्रेंड को साफ़ करने के लिए कम लेवल के रैंडम उतार-चढ़ाव को हटा देती है, वहीं आउटलायर्स से सिग्नल निकालने के लिए एक्टिवली बहुत ज़्यादा, अलग-थलग डेटा पॉइंट्स की तलाश की जाती है जो छिपी हुई गड़बड़ियों, ज़रूरी सिस्टम गलतियों या हाई-वैल्यू ब्रेकथ्रू को दिखाते हैं। यह जानना कि हर तकनीक को कब इस्तेमाल करना है, आपको गलती से अपनी सबसे कीमती डेटा इनसाइट्स को खोने से बचाता है।
यह टेक्निकल तुलना एज केस डेटा – जो बहुत कम, बहुत ज़्यादा सिस्टम बिहेवियर को दिखाता है – और एवरेज केस डेटा, जो आम यूज़र पैटर्न को दिखाता है, के अलग-अलग रोल की जांच करती है। इन दो डेटा टाइप को सही तरह से बैलेंस करना, मज़बूत, हाई-परफॉर्मेंस एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने के लिए बहुत ज़रूरी है, जो स्टैंडर्ड ऑपरेशन और असल दुनिया में स्ट्रेस बढ़ाने वाले अस्थिर आउटलायर्स, दोनों को सही तरह से दिखाते हैं।
जहां डेटा क्लीनिंग में डुप्लीकेट को एक्टिवली हटाया जाता है, गड़बड़ियों को ठीक किया जाता है, और मशीन लर्निंग की सटीकता बढ़ाने के लिए खराब इनपुट को रीफ़ॉर्मेट किया जाता है, वहीं डेटा प्रिज़र्वेशन में रॉ, बिना बदलाव वाली हिस्ट्री को बनाए रखने पर फ़ोकस किया जाता है ताकि लंबे समय तक ऑडिटिंग कम्प्लायंस को सुरक्षित रखा जा सके और दुर्लभ लेकिन ज़रूरी एज केस के अचानक नुकसान को रोका जा सके।
