Kömək
Bu səhifəni kitabınıza əlavə edin
Kitabı göstər (0 səhifə)
Səhifə təklif edinStrukturlaşdırılmamış məlumatlar (ing. Unstructured data) — əvvəlcədən müəyyən olunmuş və ya standartlaşdırılmış məlumat modeli olmayan, müəyyən edilmiş sxema və formatda saxlanılmayan rəqəmsal məlumat növü.[1][2] Bu məlumatlar adətən mətn, səs, video, şəkil, sosial media məzmunu və sensor çıxışları kimi müxtəlif formalarda mövcud olur. Strukturlaşdırılmış verilənlərdən fərqli olaraq, bu məlumatların saxlanması, emalı və axtarışı daha mürəkkəb üsullar tələb edir.[3]
Süni intellekt, maşın öyrənməsi və bulud hesablama texnologiyalarının inkişafı strukturlaşdırılmamış məlumatların daha effektiv idarə olunmasına şərait yaradır. Eyni zamanda, hüquqi tənzimləmələrin (məsələn, GDPR və digər məxfilik qanunları) təkmilləşməsi bu məlumatların qorunmasını prioritet məsələyə çevirir.[4][5][6]
Strukturlaşdırılmamış məlumatların əsas əlamətləri bunlardır:[7]
- Standart formatın olmaması — məlumat sabit sütun-sətr quruluşu ilə məhdudlaşmır.
- Heterojenlik — müxtəlif mənbələrdən, müxtəlif tipli fayllar (mətn, media, loqlar və s.) daxil olur.
- Sürətlə artım — rəqəmsal kommunikasiya, sosial media və IoT (əşyaların interneti) sayəsində həcmi eksponensial artır.
- Əlavə emal tələbi — faydalı nəticələr çıxarmaq üçün xüsusi alqoritm, təbii dil emalı (NLP) və maşın öyrənməsi metodları tələb olunur.
XX əsrin sonlarından etibarən internetin və rəqəmsal cihazların sürətli inkişafı strukturlaşdırılmamış məlumatların miqdarını kəskin artırdı.[8] 2000-ci illərdə sosial şəbəkələrin, video axın platformalarının və mobil texnologiyanın yayılması ilə bu məlumatların həcmi “Big Data” (Böyük Məlumat) anlayışının formalaşmasında əsas amillərdən birinə çevrildi. Bu gün təşkilatlar böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış məlumatı analiz etmək üçün bulud texnologiyaları, paylanmış hesablama və süni intellektə əsaslanan yanaşmalardan istifadə edirlər.[9]
Strukturlaşdırılmamış məlumat anlayışı elmi və texnoloji mühitdə bəzən fərqli mənalarda işlədilir. Bəzi mütəxəssislər bu termini yalnız sabit sxeması olmayan mətn və multimedia məlumatları üçün istifadə edir, digərləri isə yarı-strukturlaşdırılmış (ing. semi-structured) məlumatları da bu kateqoriyaya daxil edirlər.[10] “Strukturlaşdırılmamış” ifadəsi bəzən məlumatın tamamilə formalaşmamış olduğunu düşündürsə də, əksər hallarda bu məlumatların öz daxilində müəyyən məntiqi quruluşu və ya metadatası mövcuddur. Bu səbəbdən terminologiyada dəqiqlik və kontekstə uyğun izah vacibdir.
Belə məlumatların idarə edilməsi və emalı ənənəvi əlaqəli verilənlər bazasından fərqli yanaşma tələb edir. Saxlama üçün NoSQL bazaları, paylanmış fayl sistemləri (məsələn, Hadoop HDFS) və bulud texnologiyaları istifadə olunur. Emal mərhələsində məlumatın toplanması, təmizlənməsi, indekslənməsi və axtarış üçün uyğun hala gətirilməsi əsas mərhələlərdir. Maşın öyrənməsi, mətn mədənçiliyi və məzmun analizi kimi texnikalar məlumatdan dəyər çıxarmaqda əsas vasitədir.[11]
Səhiyyə və biotibbi araşdırmalarda strukturlaşdırılmamış məlumatlar – həkim qeydləri, laboratoriya hesabatları, tibbi şəkillər və genom məlumatları – mühüm mənbədir.[12] Klinik mətnlərin təhlili, elektron sağlamlıq qeydlərinin (EHR) analizi, tibbi görüntülərin süni intellektlə emalı diaqnostika və müalicə proseslərini dəqiqləşdirir. Genomik tədqiqatlarda böyük həcmdə ardıcıllıq məlumatlarının işlənməsi xəstəliklərin genetik əsaslarının öyrənilməsinə imkan yaradır.[13]
Məlumatların qorunması və məxfilik qanunvericiliyində “strukturlaşdırılmamış məlumat” termini xüsusi yer tutur.[14]Avropa İttifaqının Ümumi Məlumatların Qorunması Qaydası (GDPR) və digər oxşar tənzimləmələrdə məxfi məlumatın növündən asılı olmayaraq [15]– o, strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış olsun – qorunma tələbləri eyni dərəcədə tətbiq olunur.[16] E-poçt yazışmaları, sərbəst mətn sənədləri, audio və video qeydləri fərdi məlumat daşıya bildiyindən, bu məlumatların saxlanması, emalı və silinməsi ilə bağlı xüsusi təhlükəsizlik tədbirləri və hüquqi öhdəliklər mövcuddur.[17]
- ↑ Malone, Robert. "Structuring Unstructured Data". Forbes (ingilis). 5 aprel 2007.
- ↑ Shilakes, Christopher C.; Tylman, Julie. "Enterprise Information Portals" (PDF). Merrill Lynch. 16 noyabr 1998. 24 iyul 2011 tarixində orijinalından (PDF) arxivləşdirilib.
- ↑ Grimes, Seth. "Unstructured Data and the 80 Percent Rule". Breakthrough Analysis - Bridgepoints. Clarabridge. 1 avqust 2008. 12 sentyabr 2014 tarixində orijinalından arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 16 sentyabr 2014.
- ↑ Gandomi, Amir; Haider, Murtaza. "Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics". International Journal of Information Management. 35 (2). aprel 2015: 137–144. doi:10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007. ISSN 0268-4012.
- ↑ "The biggest data challenges that you might not even know you have - Watson". Watson (ingilis). 25 may 2016. İstifadə tarixi: 2 oktyabr 2018.
- ↑ "Structured vs. Unstructured Data". www.datamation.com (ingilis). İstifadə tarixi: 2 oktyabr 2018.
- ↑ "EMC News Press Release: New Digital Universe Study Reveals Big Data Gap: Less Than 1% of World's Data is Analyzed; Less Than 20% is Protected". www.emc.com. EMC Corporation. dekabr 2012.
- ↑ Chakraborty, Goutam. "Analysis of Unstructured Data: Applications of Text Analytics and Sentiment Mining" (PDF). SAS. İstifadə tarixi: 24 iyun 2016.
- ↑ "Structure, Models and Meaning: Is "unstructured" data merely unmodeled?". InformationWeek (ingilis). 1 mart 2005.
- ↑ Desai, Manish. "Applications of Text Analytics". My Business Analytics @ Blogspot. 9 avqust 2009. İstifadə tarixi: 24 iyun 2016.
- ↑ Albright, Russ. "Taming Text with the SVD" (PDF). SAS. 30 sentyabr 2016 tarixində orijinalından (PDF) arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 24 iyun 2016.
- ↑ Grimes, Seth. "A Brief History of Text Analytics". B Eye Network. İstifadə tarixi: 24 iyun 2016.
- ↑ "Trends | Seagate US". Seagate.com (ingilis). İstifadə tarixi: 1 oktyabr 2018.
- ↑ Gonzalez, Graciela H.; Tahsin, Tasnia; Goodale, Britton C.; Greene, Anna C.; Greene, Casey S. "Recent Advances and Emerging Applications in Text and Data Mining for Biomedical Discovery". Briefings in Bioinformatics. 17 (1). yanvar 2016: 33–42. doi:10.1093/bib/bbv087. ISSN 1477-4054. PMC 4719073. PMID 26420781.
- ↑ Kiela, Douwe; Guo, Yufan; Stenius, Ulla; Korhonen, Anna. "Unsupervised discovery of information structure in biomedical documents". Bioinformatics. 31 (7). 1 aprel 2015: 1084–1092. doi:10.1093/bioinformatics/btu758. ISSN 1367-4811. PMID 25411329.
- ↑ "Swedish data privacy regulations discontinue separation of "unstructured" and "structured"".
- ↑ Liem, David A.; Murali, Sanjana; Sigdel, Dibakar; Shi, Yu; Wang, Xuan; Shen, Jiaming; Choi, Howard; Caufield, John H.; Wang, Wei; Ping, Peipei; Han, Jiawei. "Phrase mining of textual data to analyze extracellular matrix protein patterns across cardiovascular disease". American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 315 (4). 1 oktyabr 2018: H910–H924. doi:10.1152/ajpheart.00175.2018. ISSN 1522-1539. PMC 6230912. PMID 29775406.