Парадоксально, але неструктуровані дані потребують певного базового рівня структури, перш ніж їх можна буде правильно проаналізувати. У деяких неструктурованих базах даних дані потрібно аналізувати шляхом витягнення (extraction).

Уявіть, що ви хочете запустити розпізнавання обличчя на фотографії. Спочатку ви повинні нанести на карту ключові контрольні точки, щоб створити ряд вимірювань (відстань між очима, ширина рота тощо). Потім цю карту можна використовувати для порівняння з ключовими точками з інших фотографій, доки ви не знайдете приклад того, де вимірювання потрапляють у прийнятні межі допуску.

Насправді ви застосували до файлу структуру, яка дозволяє порівнювати та аналізувати. Деякі бази, такі як-от MongoDB допомагають прискорити цей процес, застосовуючи «напівструктуру» до наборів даних під час їх зберігання. Усі оригінальні метадані зберігаються в документі NoSQL JSON, а додаткова напівструктура прискорює пошук і аналіз.
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานในระดับหนึ่งก่อนจึงจะสามารถวิเคราะห์ได้อย่างเหมาะสม ในฐานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างบางฐานข้อมูล จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลโดยการแยกออก ลองจินตนาการว่าคุณต้องการเรียกใช้การจดจำใบหน้าบนภาพถ่าย ขั้นแรก คุณควรวางแผนผังจุดอ้างอิงที่สำคัญเพื่อสร้างชุดการวัด (ระยะห่างสายตา ความกว้างปาก ฯลฯ) จากนั้นสามารถใช้แผนที่นี้เพื่อเปรียบเทียบกับจุดสำคัญจากภาพถ่ายอื่นๆ จนกว่าคุณจะพบตัวอย่างว่าการวัดอยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้ ที่จริงแล้ว คุณได้ใช้โครงสร้างกับไฟล์ที่ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์ได้ ฐานข้อมูลบางแห่ง เช่น MongoDB ช่วยเร่งกระบวนการนี้โดยการใช้ "โครงสร้างกึ่ง" กับชุดข้อมูลในขณะที่จัดเก็บ ข้อมูลเมตาดั้งเดิมทั้งหมดจะถูกจัดเก็บไว้ในเอกสาร NoSQL JSON และโครงสร้างกึ่งเพิ่มเติมช่วยให้การค้นหาและการวิเคราะห์เร็วขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence