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

admin01
149
05-06-2024

Dữ liệu doanh nghiệp hiện nay được chia làm hai loại là dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Hai loại dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa website và nâng cao hiệu suất của chiến dịch SEO. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những thông tin cơ bản về dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. 

Dữ liệu cấu trúc (Structured Data) 

Khái niệm

Khái niệm Dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Khái niệm Dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu cấu trúc là một dữ liệu định lượng có tính tổ chức cao và dễ dàng giải mã bằng thuật toán học máy. Dữ liệu có cấu trúc được phát triển bởi  IBM® vào năm 1974, ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là ngôn ngữ lập trình được sử dụng để quản lý dữ liệu có cấu trúc. Bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) , người dùng doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhập, tìm kiếm và thao tác dữ liệu có cấu trúc.

Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc

Trong thế giới thực, dữ liệu cấu trúc có thể được sử dụng cho những việc như:

  • Đặt chuyến bay: Dữ liệu chuyến bay và đặt chỗ, chẳng hạn như ngày, giá và điểm đến, nằm gọn trong định dạng bảng tính Excel. Khi bạn đặt chuyến bay, thông tin này sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
  • Quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Phần mềm CRM như Salesforce chạy dữ liệu có cấu trúc thông qua các công cụ phân tích để tạo bộ dữ liệu mới cho doanh nghiệp phân tích hành vi và sở thích của khách hàng.

Ưu nhược điểm

Ưu điểm:

  • Người dùng dễ dàng thao tác và truy vấn dữ liệu ML do kiến trúc có thể chức của dữ liệu cấu trúc
  • Không yêu cầu người dùng cần phải có nhiều kiến thức sâu về các loại dữ liệu khác nhau và cách chúng hoạt động. Tuy nhiên, người dùng vẫn cần có các kiến thức cơ bản về các chủ đề liên quan đến dữ liệu để có thể dễ dàng truy cập và hiểu dữ liệu. 
  • Dữ liệu cấu trúc có trước nên hiện đã có nhiều công cụ sử dụng và phân tích dữ liệu cấu trúc. 

Nhược điểm:

  • Bị hạn chế trong việc sử dụng, chỉ được sử dụng cho mục đích đã định
  • Hạn chế về cách lưu trữ, hệ thống lưu trữ
Một số Ưu nhược điểm

Một số Ưu nhược điểm

Các công cụ dữ liệu cấu trúc

  • OLAP: Thực hiện phân tích dữ liệu đa chiều, tốc độ cao từ các kho dữ liệu tập trung, thống nhất.
  • SQLite: Triển khai một công cụ cơ sở dữ liệu quan hệ giao dịch, độc lập, không có máy chủ , không cấu hình.
  • MySQL: Nhúng dữ liệu vào phần mềm được triển khai hàng loạt, đặc biệt là hệ thống sản xuất tải nặng, có nhiệm vụ quan trọng.
  • PostgreSQL: Hỗ trợ truy vấn SQL và JSON cũng như các ngôn ngữ lập trình cấp cao (C/C+, Java, Python , cùng với các ngôn ngữ khác.).

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Khái niệm

Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu được lưu trữ ở định dạng gốc và không được xử lý cho đến khi được sử dụng. Dữ liệu phi cấu trúc có vô số định dạng tệp, bao gồm email, bài đăng trên mạng xã hội, bản trình bày, cuộc trò chuyện, dữ liệu cảm biến IoT và hình ảnh vệ tinh.

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc

Trong thế giới thực, dữ liệu phi cấu trúc có thể được sử dụng cho những việc như:

  • Chatbots: Chatbots được lập trình để thực hiện phân tích văn bản nhằm trả lời các câu hỏi của khách hàng và cung cấp thông tin chính xác.
  • Dự đoán thị trường: Dữ liệu có thể được điều khiển để dự đoán những thay đổi trên thị trường chứng khoán để các nhà phân tích có thể điều chỉnh tính toán và quyết định đầu tư của họ.

Ưu nhược điểm

Ưu điểm:

  • Dữ liệu phi cấu trúc có thể lưu trữ ở bất kỳ định dạng nào, làm tăng tính đa dạng các định dạng tệp trong cơ sở dữ liệu
  • Vì không cần phải xác định gốc dữ liệu nên có thể thu thập dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng
  • Có thể lưu trữ dung lượng lớn và định giá theo mức sử dụng, giúp tối ưu chi phí và khả năng mở rộng.
Ví dụ về Dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc

Nhược điểm:

  • Người dùng cần có chuyên môn về khoa học dữ liệu để có thể phân tích được dữ liệu phi cấu trúc.
  • Cần có các công cụ chuyên dụng để thao tác với dữ liệu phi cấu trúc, hạn chế các lựa chọn sản phẩm cho người quản lý dữ liệu.

Các công cụ dữ liệu phi cấu trúc

  • MongoDB: Sử dụng các tài liệu linh hoạt để xử lý dữ liệu cho các ứng dụng và dịch vụ đa nền tảng.
  • DynamoDB: (liên kết nằm bên ngoài ibm.com) Cung cấp hiệu suất mili giây một chữ số ở mọi quy mô thông qua bảo mật tích hợp, bộ nhớ đệm trong bộ nhớ cũng như sao lưu và khôi phục.
  • Hadoop: Cung cấp khả năng xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các mô hình lập trình đơn giản và không yêu cầu định dạng.
  • Azure: Cho phép điện toán đám mây linh hoạt để tạo và quản lý ứng dụng thông qua trung tâm dữ liệu của Microsoft.

Bảng so sánh dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc Dữ liệu phi cấu trúc
Được biểu diễn dưới dạng hàng, cột và cơ sở dữ liệu quan hệ Không thể biểu diễn dưới dạng hàng, cột và cơ sở dữ liệu quan hệ
Ở dạng số, ngày tháng năm hoặc dạng chuỗi Ở dạng hình ảnh, âm thanh, video, văn bản, email, trang tính,…
Chiếm khoảng 20% dữ liệu của doanh nghiệp Chiếm khoảng 80% dữ liệu của doanh nghiệp
Không cần nhiều không gian lưu trữ Cần nhiều không gian lưu trữ
Dễ dàng quản lý, bảo vệ bằng các giải pháp kế thừa Quản lý hay bảo vệ bằng các giải pháp kế thừa gặp khó khăn

Qua bài viết này, chúng tôi đã chia sẻ những thông tin cơ bản về dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, cũng như bảng so sánh dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc để bạn đọc có thể phân biệt được hai loại dữ liệu này. Đừng quên tham gia khoá học data analysis để có thêm nhiều kiến thức hơn 

>> Xem thêm: Data Cleaning là gì? Cách thực hiện làm sạch dữ liệu trong doanh nghiệp

 

Nâng cấp kỹ năng ứng dụng chuyển đổi số cho người đi làm cùng chúng tôi ngay hôm nay.
Tư vấn miễn phí