Класифікація наукових даних

Для того, щоб наукові дані були придатними для обміну та аналізу, їх класифікують за структурою та форматом. У таблиці наведено систематизацію основних восьми типів даних за їхнім видом, класом та типовими форматами.

Таблиця класифікації наукових даних

Тип даних	Вид даних (за походженням)	Клас даних (структура)	Типові формати файлів
Експериментальні	Первинні (сирі)	Структуровані / Неструктуровані	.dat, .csv, .bin, .txt
Спостережні	Первинні (унікальні)	Потокові / Просторові	.tiff, .fits (астрономія), .netcdf
Симуляційні	Згенеровані (модельні)	Математичні описи	.hdf5, .json, .xml, .log
Аналітичні	Вторинні (похідні)	Статистичні / Агреговані	.xlsx, .sav (SPSS), .rdata, .stata
Соціальні/Гуманітарні	Текстові / Описові	Якісні / Кількісні	.docx, .pdf, .rtf, .mp3 (інтерв'ю)
Геномні	Секвеновані (великі дані)	Послідовності	.fasta, .fastq, .bam, .vcf
Візуальні	Графічні / Растрові	Медіа-дані	.jpg, .png, .dicom (Медицина), .mp4
Метадані	Контекстуальні	Описові (схеми)	.xml, .json-ld, .rdf, Dublin Core

Деталізація за категоріями

1. Експериментальні та Спостережні

Ці дані часто належать до класу "Сирих даних" (Raw Data). Вони мають найвищу наукову цінність, оскільки є першоджерелом. Формати зазвичай залежать від обладнання (спектрометрів, мікроскопів, супутників).

2. Симуляційні та Аналітичні

Це клас "Оброблених даних" (Processed Data). Вони компактніші за сирі дані, оскільки пройшли етап фільтрації та розрахунків. Основний формат тут — таблиці або бази даних.

3. Соціальні та Гуманітарні

Тут домінує клас "Неструктурованих даних". Це можуть бути транскрипти інтерв'ю, оцифровані архіви або результати фокус-груп. Основним форматом є текст або мультимедіа.

4. Геномні та Біоінформатичні

Клас "Високопродуктивних даних" (High-throughput data). Через гігантські обсяги вони зберігаються у специфічних стиснутих текстових форматах (наприклад, FASTA для літерних кодів ДНК).

5. Візуальні

Клас "Образних даних" (Imaging Data). У науці, на відміну від побуту, важливою є глибина кольору та відсутність стиснення (Lossless), тому замість JPEG часто використовують TIFF або спеціалізовані медичні стандарти як DICOM.

6. Метадані

Це клас "Службових даних". Вони існують як "паспорт" до будь-якого з вищеперерахованих типів. Формати XML та JSON є стандартами, оскільки вони легко зчитуються і людиною, і машиною.

Тип даних

 Наукові дані — це фундамент будь-якого дослідження. Залежно від способу отримання та мети використання, їх поділяють на кілька ключових типів.

Ось визначення та приклади для восьми основних категорій:

1. Експериментальні дані

Це дані, отримані в контрольованих умовах, де дослідник активним чином маніпулює змінними, щоб перевірити гіпотезу. Ці дані зазвичай важко або неможливо відтворити ідентично пізніше (наприклад, через витрати або унікальність моменту).

• Приклад: Вимірювання швидкості хімічної реакції при зміні температури в лабораторії.

2. Спостережні дані

Дані, зібрані шляхом реєстрації явищ у режимі реального часу в їхньому природному середовищі. На відміну від експерименту, дослідник не втручається в процес. Ці дані є унікальними за часом і місцем (їх неможливо перезняти).

• Приклад: Запис міграційних маршрутів птахів або дані датчиків якості повітря за певний рік.

3. Симуляційні дані

Згенеровані за допомогою комп'ютерних моделей (алгоритмів), що імітують реальні процеси. Вони дозволяють вивчати сценарії, які занадто складні, небезпечні або дорогі для реального тестування.

• Приклад: Прогнозування змін клімату на 50 років вперед за допомогою математичної моделі атмосфери.

4. Аналітичні дані

Це похідні дані, отримані в результаті обробки або аналізу "сирих" (експериментальних чи спостережних) даних. Вони часто є результатом математичних розрахунків, статистичних методів або інтерпретацій.

• Приклад: Середній показник ВВП країни за десятиліття, розрахований на основі щомісячних звітів.

5. Соціальні та гуманітарні дані

Дані про людську діяльність, поведінку, культуру та суспільні структури. Вони можуть бути як кількісними, так і якісними (тексти, інтерв'ю).

• Приклад: Результати анонімного опитування громадян щодо їхнього ставлення до впровадження штучного інтелекту.

6. Геномні та біоінформатичні дані

Специфічний тип великих даних, що стосуються біологічних послідовностей (ДНК, РНК) та структури білків. Вимагають потужних обчислювальних ресурсів для зберігання та аналізу.

• Приклад: Послідовність нуклеотидів у геномі конкретного штаму вірусу.

7. Візуальні дані

Інформація, представлена у формі зображень, відео, графіків або карт. Вони допомагають виявити закономірності, які важко помітити в таблицях з цифрами.

• Приклад: Знімки поверхні Марса, зроблені марсоходом, або МРТ-сканування головного мозку.

8. Метадані

Це "дані про дані". Вони описують контекст, зміст, якість та умови створення основних даних. Без метаданих наукова інформація часто втрачає свою цінність, оскільки стає незрозуміло, як і ким вона була зібрана.

• Приклад: Файл, що містить дату зйомки, модель камери, координати GPS та ім'я автора фотографії.