Dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc (phần 2): Điểm khác nhau

Trong phần 1, chúng ta đã tìm hiểu về khái niệm, ưu nhược điểm, ví dụ của dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Trong phần 2 này, chúng ta sẽ tiếp tục so sánh dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc để cùng tìm ra điểm khác nhau giữa hai loại này. 

Định dạng dữ liệu

Dữ liệu có cấu trúc thường được thể hiện dưới dạng bảng hoặc danh sách, với các trường và giá trị được xác định rõ ràng. Định dạng phổ biến như CSV (Comma-Separated Values) và XML (eXtensible Markup Language) giúp dễ dàng truy cập và xử lý dữ liệu này. Việc có mô hình dữ liệu trước có thể giúp quá trình này trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc không tuân thủ bất kỳ định dạng nào cụ thể và thường được lưu trữ dưới dạng các định dạng “gốc” như tập tin âm thanh, video, hình ảnh, tài liệu PDF, email, dữ liệu cảm biến, và nhiều loại dữ liệu khác. Việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc đòi hỏi các kỹ thuật phức tạp hơn để hiểu và trích xuất thông tin đáng giá từ chúng.

Mô hình dữ liệu

Dữ liệu cấu trúc có sự tổ chức chặt chẽ và phụ thuộc vào lược đồ. Điều này giúp cho việc tìm kiếm và xử lý thông tin trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, điều này cũng hạn chế tính linh hoạt của dữ liệu, vì tất cả các bản ghi phải tuân theo các yêu cầu của lược đồ.

Trái lại, dữ liệu phi cấu trúc không giới hạn bởi lược đồ cụ thể nào, điều này tạo ra sự linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn. Tuy nhiên, việc quản lý và xử lý dữ liệu phi cấu trúc đôi khi gặp khó khăn do tính chủ quan và đa dạng của định dạng dữ liệu.

Kho lưu trữ dữ liệu

Khi chúng ta áp dụng dữ liệu cho xử lý phân tích và sử dụng các đường ống dữ liệu, điểm đến cuối cùng của hành trình của dữ liệu có cấu trúc sẽ là các kho dữ liệu đặc biệt. Các kho lưu trữ dữ liệu đặc biệt này cần có cấu trúc xác định để đảm bảo tính chính xác và dễ quản lý. Một khi dữ liệu đã được lưu trữ vào các kho này, việc thay đổi cấu trúc dữ liệu sẽ gây khó khăn và tốn kém trong việc xử lý dữ liệu. Vì vậy, việc thiết kế và duy trì các kho lưu trữ dữ liệu đặc biệt là rất quan trọng để đảm bảo sự hiệu quả trong quản lý dữ liệu.

Dung lượng của dữ liệu cũng đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn kho lưu trữ phù hợp. Dữ liệu phi cấu trúc, như hình ảnh và video, đòi hỏi nhiều không gian lưu trữ hơn so với dữ liệu cấu trúc như văn bản. Vì vậy, việc lựa chọn kho lưu trữ đáp ứng được yêu cầu về dung lượng lưu trữ là rất quan trọng trong quá trình quản lý dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu

Dữ liệu cấu trúc thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ, được sắp xếp trong các bảng với hàng và cột. Các nhãn xác định các loại dữ liệu. Một schema của bảng bao gồm cấu hình của cột dữ liệu và kiểu dữ liệu. Cơ sở dữ liệu quan hệ xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng SQL, một cú pháp dễ đọc cho người dùng.

Dữ liệu không cấu trúc thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu không quan hệ (NoSQL). Loại cơ sở dữ liệu này lưu trữ nhiều mô hình dữ liệu mà không cần bảng – thường là cơ sở dữ liệu tài liệu, cột rộng, đồ thị và khóa-giá trị. Nó có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn và xử lý tải cao. Một cơ sở dữ liệu NoSQL chứa các bản ghi tài liệu giống như hàng nhưng không sử dụng schema bảng, do đó có thể có các loại dữ liệu khác nhau trong cùng một bộ sưu tập. Mô hình không quan hệ cho phép truy vấn nhanh hơn.

Dễ dàng tìm kiếm, phân tích và xử lý

Dữ liệu có cấu trúc thường dễ tìm kiếm và sử dụng hơn, trong khi dữ liệu phi cấu trúc liên quan đến việc tìm kiếm và phân tích phức tạp hơn. Dữ liệu không có cấu trúc đòi hỏi xử lý để hiểu nó, chẳng hạn như phải xếp chồng trước khi đặt nó vào cơ sở dữ liệu quan hệ. Dữ liệu cấu trúc đã xuất hiện từ lâu, nên có nhiều công cụ phân tích dữ liệu phổ biến hơn. Các giải pháp phân tích dữ liệu hiện nay không thể xử lý được dữ liệu phi cấu trúc.

Bản chất dữ liệu: Định tính và định lượng

Dữ liệu cấu trúc là dữ liệu định lượng, chứa các số chính xác hoặc các phần tử văn bản có thể đếm được, giúp cho việc phân tích trở nên dễ dàng hơn. Một trong những phương pháp phân tích dữ liệu có cấu trúc phổ biến là

• Phân loại hoặc sắp xếp các mục dữ liệu thành các lớp tương tự nhau dựa trên các đặc điểm chung
• Hồi quy hoặc điều tra về mối quan hệ và sự phụ thuộc giữa các biến với nhau
• Phân cụm dữ liệu hoặc chia các điểm dữ liệu thành các nhóm cụ thể dựa trên các thuộc tính khác nhau.

Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu định tính chứa thông tin chủ quan không thể xử lý bằng các phương pháp và các công cụ phân tích phần mềm truyền thống. Để xử lý dữ liệu định tính, chúng ta cần áp dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến như xếp chồng dữ liệu và khai thác dữ liệu. 

• Xếp chồng dữ liệu hoặc điều tra khối lượng lớn dữ liệu, chia nhỏ các tập dữ liệu lớn thành các phần nhỏ hơn và xếp các biến có giá trị tương tự vào một nhóm duy nhất.
• Khai thác dữ liệu hoặc quá trình phát hiện các mẫu kỳ lạ, và tương tác trong các tập dữ liệu lớn để dự đoán các kết quả có thể xảy ra trước.

Công cụ phân tích dữ liệu

Công cụ phân tích dữ liệu cấu trúc

Để phân tích và xử lý dữ liệu cấu trúc, có các công cụ phân tích sau:

• PostgreSQL: Đây là một RDBMS mã nguồn mở miễn phí hỗ trợ cả truy vấn SQL và JSON, có hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình như Java, Python, C/C++,…
• SQLite: Công cụ cơ sở dữ liệu SQL có trong thư viện C, hệ thống giao dịch nhẹ và không phụ thuộc vào máy chủ riêng biệt
• MySQL: Một RDBMS nguồn mở nhanh chóng và đáng tin cậy, thích hợp cho cả ứng dụng nhỏ và lớn.
• Cơ sở dữ liệu Oracle: Một hệ quản trị cơ sở dữ liệu tiên tiến có cấu trúc đa mô hình, dùng để lưu trữ dữ liệu, xử lý giao dịch trực tuyến và công việc cơ sở dữ liệu hỗn hợp.
• Máy chủ SQL của Microsoft: Một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ đáng tin cậy và tiện ích được phát triển bởi Microsoft. SQL Server giúp người dùng có thể lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo yêu cầu của các ứng dụng phần mềm khác.
• Các ứng dụng OLAP: Công cụ hỗ trợ phân tích trực tuyến giúp trả lời các truy vấn đa chiều một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Công cụ phân tích dữ liệu phi cấu trúc

Người dùng nên sử dụng các công cụ sau để phân tích và xử lý:

• MongoDB: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng tài liệu không yêu cầu lược đồ hoặc cấu trúc bảng cứng nhắc nào. Đây là lựa chọn phổ biến cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu phi cấu trúc một cách linh hoạt.
• Amazon DynamoDB: Dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL nâng cao do Amazon cung cấp trong gói dịch vụ AWS. Được thiết kế để quản lý dữ liệu hoàn chỉnh, DynamoDB hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tài liệu và khóa-giá trị, làm cho nó rất phù hợp để làm việc với dữ liệu phi cấu trúc một cách hiệu quả.
• Apache Hadoop: Một khung mã nguồn mở hiệu quả được sử dụng để xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trên các máy chủ rẻ tiền. Ngoài việc là một công cụ mạnh mẽ, Hadoop cũng rất linh hoạt vì không yêu cầu lược đồ cho dữ liệu được lưu trữ. Nó giúp xử lý và xuất sang cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Microsoft Azure:Dịch vụ đám mây toàn diện của Microsoft dành cho việc xây dựng và quản lý ứng dụng và dịch vụ qua trung tâm dữ liệu. Azure Cosmos DB là một cơ sở dữ liệu NoSQL nhanh và có thể mở rộng, giúp lưu trữ và phân tích một cách hiệu quả.

Nhóm dữ liệu để xử lý dữ liệu

Trên thực tế, dữ liệu cấu trúc đã tồn tại lâu hơn và trở nên quen thuộc với người dùng hơn. Chuyên gia dữ liệu với nhiều cấp độ kỹ năng có thể làm việc với bất kỳ RDB nào một cách dễ dàng và nhanh chóng vì mô hình dữ liệu đã có sẵn. Mọi đầu vào, tìm kiếm, truy vấn và thao tác dữ liệu đều được thực hiện trong môi trường được tổ chức cẩn thận, kết quả là mở ra việc truy cập tự phục vụ cho các chuyên gia từ các nhà phân tích kinh doanh đến kỹ sư phần mềm.

Ngược lại, các công cụ dành cho dữ liệu phi cấu trúc phức tạp hơn để làm việc với. Do đó, cần có một mức độ chuyên môn cao trong khoa học dữ liệu và học máy để tiến hành phân tích dữ liệu sâu. Ngoài ra, các chuyên gia xử lý dữ liệu không cấu trúc phải hiểu rõ về chủ đề dữ liệu và cách dữ liệu liên quan. Với những điều trên, để xử lý dữ liệu không cấu trúc, một công ty sẽ cần sự giúp đỡ chất lượng từ các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích.

Qua bài viết này chúng ta đã cùng nhau điểm qua và so sánh những điểm khác nhau giữa dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Hy vọng rằng thông qua bài viết này, bạn đã có thêm kiến thức hữu ích về hai loại dữ liệu trên. Tham khảo ngay khóa học data analyst online để có thêm kinh nghiệm trong lĩnh vực 

>> Xem thêm: Dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc (Phần 1): Thông tin cơ bản