🎯 Definicja
Strukturyzacja danych to proces przekształcania danych niestrukturalnych lub półstrukturalnych w dane o zdefiniowanej strukturze, które można łatwo przetwarzać, analizować i przechowywać w systemach informacyjnych. Celem strukturyzacji jest ułatwienie dalszej analizy danych, ich integracji oraz wykorzystania w procesach automatycznych, takich jak raportowanie, uczenie maszynowe czy systemy rekomendacyjne.
🔑 Kluczowe punkty
- Strukturyzacja nadaje danym jednolitą formę – np. w postaci tabel, rekordów, JSON, CSV, relacyjnych encji.
- Pomaga w oczyszczeniu i przygotowaniu danych do analizy lub modelowania.
- Jest częścią szerszego procesu przygotowania danych: ekstrakcja → czyszczenie → transformacja → strukturyzacja.
- Strukturyzacja ułatwia też analizę powtarzalności, eksport danych lub ich wizualizację (np. w BI).
- Przykładowe narzędzia: Python (pandas, regex), Spark, Apify, NLP toolkity, ETL/ELT pipeline.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Formaty i typy danych
| Rodzaj danych | Opis |
|---|---|
| Niestrukturalne | Teksty, e-maile, obrazy, pliki PDF, dźwięk – brak ustalonej struktury danych |
| Półstrukturalne | JSON, XML, YAML, logi – mają częściową strukturę, ale nieregularną |
| Strukturalne | Tabele SQL, CSV z nagłówkami, dane relacyjne – jasno określone pola i typy |
Przykładowe działania w strukturyzacji
- Wydobywanie pól z dokumentu tekstowego (NLP + regex)
- Mapowanie nazw kolumn do ustandaryzowanego schematu
- Segmentacja i tokenizacja treści (np. na zdania, akapity)
- Parsowanie danych z plików półstrukturalnych do formatu tabeli
- Detekcja i standaryzacja typów (np. data jako string → datetime)
Metody i techniki
- Regex & pattern matching — wyodrębnianie elementów (np. e-maili, dat, numerów).
- Natural Language Processing (NLP) — np. ekstrakcja nazw własnych, klasyfikacja encji.
- ETL/ELT pipelines — transformacja danych w drodze z systemów źródłowych do hurtowni.
- OCR + strukturyzacja — konwertowanie dokumentów skanowanych na dane tabelaryczne.
- Rule-based mapping — przypisywanie danych do predefiniowanych struktur.
💡 Przykład zastosowania
Firma analizuje tysiące recenzji produktów z e-commerce w formie surowych tekstów. Celem jest zbudowanie tabeli zawierającej:
- nazwę produktu,
- fragment opinii (tekst),
- ocenę (np. 1–5),
- datę publikacji.
Dzięki użyciu narzędzi NLP i reguł ekstrakcji, system przekształca opinie w dane strukturalne zapisane w tabeli — gotowe do analizy sentymentu i raportowania.
📌 Źródła
- https://towardsdatascience.com/data-cleaning-and-preprocessing-using-python-418fcb1baf56
- https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/what-is-data-structure-and-how-to-structure-datasets/
- https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-to-structure-data-pipelines-at-scale
👽 Brudnopis
- Strukturyzacja = “wrzucenie danych w szablon”; często po OCR, NLP, scraping
- Przekształcenie półstrukturalnych danych w relacyjne
- Część preprocessing data → normalization → typyzacja → mapping pól
- Ułatwia eksplorację, dashboardy, modele ML
- Kluczowe narzędzie w no-code/low-code parserach (np. Apify, Zapier, Talend)
- Structured data → indexowalne, przeszukiwalne, zgodne z RAG