Soorten gegevens

Gegevens kunnen worden onderverdeeld in verschillende typen op basis van verschillende criteria, waaronder de aard, het formaat en het gebruik ervan. Hier zijn enkele veelgebruikte manieren om gegevens te categoriseren:‍

‍

Gestructureerde gegevens

‍Dit type gegevens is zeer georganiseerd en volgt een specifiek formaat of schema. Het wordt meestal gevonden in relationele databases en bevat gegevens zoals getallen, datums en categorieën. Gestructureerde gegevens zijn eenvoudig op te vragen en te analyseren. Voorbeelden hiervan zijn klantinformatie in een CRM-systeem, financiële transacties in een grootboek en personeelsdossiers in een database.

‍

Ongestructureerde gegevens

‍Ongestructureerde gegevens hebben geen specifiek formaat en zijn niet georganiseerd in een traditionele databasestructuur. Het bevat tekstuele gegevens, multimedia-inhoud en andere vormen van informatie die niet netjes in rijen en kolommen passen. Voorbeelden hiervan zijn tekstdocumenten, e-mails, posts op sociale media, afbeeldingen, audio-opnamen en videobestanden.

‍

‍Semi-gestructureerde gegevens

‍Semi-gestructureerde data valt tussen gestructureerde en ongestructureerde data. Het heeft een zekere structuur, vaak in de vorm van tags of metagegevens, maar volgt niet een rigide schema zoals gestructureerde gegevens. Voorbeelden hiervan zijn XML- en JSON-bestanden, die een hiërarchische structuur hebben maar flexibiliteit bieden bij de weergave van gegevens.

‍

Kwantitatieve gegevens

‍Kwantitatieve gegevens bestaan uit numerieke waarden die kunnen worden gemeten en aan wiskundige en statistische analyses kunnen worden onderworpen. Het bevat gegevens zoals metingen, tellingen, percentages en geldwaarden. Voorbeelden hiervan zijn verkoopopbrengsten, temperatuurmetingen en antwoorden op enquêtes met numerieke schalen.

‍

Kwalitatieve gegevens

‍Kwalitatieve gegevens zijn niet-numeriek en beschrijvend van aard. Het geeft inzicht in de kwaliteiten, kenmerken en eigenschappen van iets. Kwalitatieve gegevens worden vaak verzameld door middel van methoden zoals interviews, observaties en open enquêtes. Een transcript van een interview waarin de gevoelens van mensen over een product worden besproken, is een voorbeeld.

‍

Categorische gegevens

‍Categorische gegevens vertegenwoordigen afzonderlijke categorieën of labels en worden gebruikt om gegevens in verschillende klassen te groeperen. Voorbeelden zijn onder meer productcategorieën, geslacht, functietitels en voertuigtypen.

‍

Ordinale gegevens

‍Ordinale gegevens zijn een soort categorische gegevens waarbij categorieën een natuurlijke volgorde of rangschikking hebben. Het is echter mogelijk dat de intervallen tussen de categorieën niet uniform zijn. Voorbeelden hiervan zijn opleidingsniveaus (bijv. middelbare school, universiteit, graduate school) en klanttevredenheidsbeoordelingen (bijv. zeer ontevreden, ontevreden, neutraal, tevreden, zeer tevreden).

‍

Tijdreeksgegevens

‍Tijdreeksgegevens bestaan uit waarnemingen die met specifieke tijdsintervallen zijn vastgelegd, waardoor ze geschikt zijn voor het analyseren van trends en patronen in de loop van de tijd. Voorbeelden hiervan zijn aandelenkoersen, weermetingen en maandelijkse verkoopgegevens.

‍

Geospatiale gegevens

‍Geospatiale gegevens bevatten informatie over de locatie en geografische kenmerken van objecten, gebeurtenissen of fenomenen. Het wordt vaak gebruikt in toepassingen voor kaarten, navigatie en ruimtelijke analyse. Voorbeelden hiervan zijn GPS-coördinaten, satellietbeelden en gegevens van het geografische informatiesysteem (GIS).

‍

Big data

‍Big data verwijst naar enorme en complexe datasets die mogelijk groter zijn dan de capaciteit van traditionele gegevensverwerkingshulpmiddelen en -methoden. De drie V's kenmerken het: volume (grote gegevensgrootte), snelheid (hoge snelheid van gegevensgeneratie) en variëteit (diverse gegevenstypen). Big data vereist vaak gespecialiseerde technologieën zoals gedistribueerde computers en algoritmen voor machine learning voor analyse.

‍

Het is echter essentieel om te onthouden dat deze categorieën niet sluiten elkaar uit, en gegevens in de echte wereld kunnen vaak een combinatie van deze typen zijn.

‍