Nestruktūruoti duomenys – tai informacija, kuri neturi iš anksto nustatyto duomenų modelio arba nėra sutvarkyta konkrečiu būdu. Paprastai jis yra neorganizuotas ir gali būti įvairių formų, pvz., teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų.
Nestruktūruoti duomenys yra duomenų tipas, kuris neturi iš anksto nustatyto duomenų modelio ar struktūros ir nėra sutvarkytas konkrečiu būdu. Paprastai jis yra nesistemingas ir gali būti įvairių formų, pvz., teksto, garso, vaizdo ir vaizdų. Nestruktūruoti duomenys dažnai vadinami „dideliais duomenimis“, nes jie yra tokie dideli ir sudėtingi, kad jų negalima lengvai analizuoti ar valdyti naudojant tradicinius duomenų apdorojimo metodus.
Nestruktūruoti duomenis dažnai sunku apdoroti ir analizuoti, nes jie nėra sutvarkyti konkrečiu būdu. Iš nestruktūrizuotų duomenų dažnai sunku išgauti prasmingą informaciją, nes ji nėra sutvarkyta taip, kad ją būtų galima lengvai suprasti. Pavyzdžiui, tekstiniuose dokumentuose gali būti įvairių žodžių ir frazių, kuriuos sunku interpretuoti. Panašiai garso ir vaizdo failuose gali būti įvairių garsų ir vaizdų, kuriuos sunku interpretuoti.
Nestruktūrizuoti duomenys dažnai naudojami duomenų gavyboje ir mašininio mokymosi programos. Duomenų gavyba yra naudingos informacijos gavimo iš didelių duomenų rinkinių procesas. Mašininis mokymasis – tai algoritmų naudojimo procesas, norint mokytis iš duomenų ir daryti prognozes. Nestruktūrizuoti duomenys gali būti naudojami mokant mašininio mokymosi algoritmus, kuriuos vėliau galima naudoti prognozuojant būsimus įvykius ar tendencijas.
Nestruktūrinius duomenis taip pat galima naudoti kuriant vizualizacijos, pvz., diagramos ir diagramos. Šios vizualizacijos gali būti naudojamos norint gauti įžvalgų apie duomenis ir padėti nustatyti modelius bei tendencijas. Nestruktūrizuoti duomenys taip pat gali būti naudojami kuriant numatomus modelius, kurie gali būti naudojami prognozuojant būsimus įvykius ar tendencijas.
Nestruktūrizuoti duomenys tampa vis svarbesni, nes vis daugiau ir daugiau generuojama daugiau duomenų. Didėjant duomenų kiekiui, juos apdoroti ir analizuoti tradiciniais metodais darosi vis sunkiau. Nestruktūruoti duomenys gali suteikti vertingų įžvalgų apie duomenis ir gali būti naudojami prognozuojant būsimus įvykius ar tendencijas.