ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ

ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ

നിര്വചനം

പട്ടികകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ പോലുള്ള മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഫോർമാറ്റുകളിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളെയാണ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എന്ന് പറയുന്നത്. സ്വതന്ത്ര വാചകം അല്ലെങ്കിൽ ചിത്രങ്ങൾ പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുമായി ഇത് വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ഉദ്ദേശ്യം

വിവരങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ സംഭരണം, വീണ്ടെടുക്കൽ, വിശകലനം എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഡാറ്റാ സയൻസിനെയും AI സിസ്റ്റങ്ങളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

പ്രാധാന്യം

  • എളുപ്പത്തിൽ തിരയാനും മെഷീൻ ഉപയോഗിച്ച് വായിക്കാനും കഴിയും.
  • മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിനായി വിശ്വസനീയമായ ഇൻപുട്ട് നൽകുന്നു.
  • സങ്കീർണ്ണമായ യഥാർത്ഥ ലോക വ്യതിയാനങ്ങൾ പകർത്തുന്നതിൽ പരിമിതി.
  • കൂടുതൽ സമ്പന്നമായ മോഡലുകൾക്കായി പലപ്പോഴും ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

  1. സെൻസറുകളിൽ നിന്നോ, ഇടപാടുകളിൽ നിന്നോ, ലോഗുകളിൽ നിന്നോ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക.
  2. നിർവചിക്കപ്പെട്ട സ്കീമ ഉപയോഗിച്ച് വരികളായും നിരകളായും ക്രമീകരിക്കുക.
  3. റിലേഷണൽ അല്ലെങ്കിൽ NoSQL ഡാറ്റാബേസുകളിൽ സംഭരിക്കുക.
  4. SQL അല്ലെങ്കിൽ API-കൾ ഉപയോഗിച്ച് അന്വേഷിക്കുക.
  5. അനലിറ്റിക്സ് അല്ലെങ്കിൽ ML മോഡലുകൾക്കുള്ള ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുക.

ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)

  • ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ബാങ്കിംഗ് ഇടപാടുകൾ.
  • ഘടനാപരമായ EHR ഫോർമാറ്റുകളിലുള്ള ആശുപത്രി രേഖകൾ.
  • ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ഉൽപ്പന്ന കാറ്റലോഗുകൾ.

റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന

നിങ്ങളുടെ അടുത്ത AI സംരംഭത്തിൽ ഞങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ സഹായിക്കാനാകുമെന്ന് ഞങ്ങളോട് പറയുക.