Terstruktur Vs. Data Tidak Terstruktur dalam Pembelajaran Mesin

Data merupakan tulang punggung kemajuan teknologi dan pertumbuhan bisnis. Mengingat volume besar data yang dihasilkan perusahaan setiap hari, alat konvensional tidak cukup untuk memproses atau memanfaatkan analitik data untuk mengekstrak wawasan yang berarti.

Seperti yang terjadi, menganalisis dan memahami data merupakan prasyarat untuk pemrosesan data. Hal ini sangat penting karena data datang dalam dua bentuk yang berbeda: terstruktur dan tidak terstruktur. Setiap tipe data diakumulasikan, diproses, disortir, dan dianalisis untuk memperoleh informasi berharga dan meningkatkan pengambilan keputusan secara keseluruhan. Baik data terstruktur dan tidak terstruktur disimpan dalam database yang berbeda.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi dua tipe data utama dan melihat kelebihan dan keterbatasan masing-masing untuk menggambar perbandingan data terstruktur vs data tidak terstruktur.

Apa itu Data Terstruktur?

Data terstruktur terorganisir dengan baik, mudah diukur, didefinisikan dengan baik, mudah dicari dan dianalisis dengan perangkat lunak dalam analisis data. Data terstruktur biasanya terletak di bidang tertentu dalam file atau catatan. Sangat mudah untuk menempatkan data terstruktur ke dalam pola standar set baris, tabel, dan kolom.

Contoh yang baik dalam menangani data terstruktur adalah mengakses database hotel di mana semua detail yang relevan dari narapidana, seperti nama, nomor kontak, alamat, dll., dapat diakses dengan mudah. Jenis data seperti itu terstruktur.

Data terstruktur terbungkus dalam RDBMS (database relasional). Setiap informasi yang disimpan dalam database dapat diperbarui oleh orang atau mesin dan diakses dengan mudah oleh algoritma atau pencarian manual. Structured Query Language (SQL) adalah alat standar yang digunakan untuk menangani data terstruktur, baik itu mencari, menambah & menghapus, atau memperbarui.

Sekarang mari kita lihat pro dan kontra dari data terstruktur.

Kelebihan Data Terstruktur

1. Penerapan yang mudah untuk algoritme pembelajaran mesin

Sifat data terstruktur yang terorganisir dengan baik dan kuantitatif membuatnya sangat mudah untuk memperbarui, memodifikasi, dan mencari data.

2. Mudah digunakan untuk pebisnis

Siapa pun yang memiliki pengetahuan dasar tentang data dan aplikasi terkaitnya dapat menggunakan data terstruktur. Data terstruktur memfasilitasi mode swalayan dari akses data ke pengguna. Jadi, tidak perlu memiliki pengetahuan mendalam tentang tipe data dan hubungannya.

3. Lebih banyak opsi alat

Karena data terstruktur telah digunakan sejak lama, sebagian besar alat telah diuji efisiensinya dalam analisis data. Pengelola data memiliki banyak alat untuk dipilih saat menangani data terstruktur.

4. Integrasi yang mulus

Program sederhana dan ramping seperti Excel dapat digunakan untuk menyimpan dan mengatur data terstruktur. Selanjutnya, beberapa alat analisis lainnya dapat dihubungkan ke Excel untuk analisis data lebih lanjut sesuai kebutuhan.

5. Kesesuaian

Data terstruktur sangat cocok untuk organisasi dasar dan analisis kuantitatif.

Kontra Data Terstruktur

1. Penggunaan terbatas

Data terstruktur tidak memiliki fleksibilitas. Ini hanya dapat digunakan dengan visi yang ditetapkan dan tidak dapat menyimpang dari itu karena memiliki struktur yang telah ditentukan.

2. Penyimpanan data terbatas

Data terstruktur disimpan di gudang data dengan metode penyimpanan data yang kaku. Setiap perubahan dalam penyimpanan data akan memerlukan pembaruan lengkap dari data yang ada untuk mengakomodasi persyaratan tambahan yang mahal dan memakan waktu.

3. Tidak cocok untuk analisis detail

Data terstruktur dapat menawarkan wawasan terbatas karena berfungsi pada parameter yang telah ditentukan sebelumnya. Itu tidak memberikan perincian tentang bagaimana dan mengapa analisis data dilakukan.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Apa itu Data Tidak Terstruktur ?

Data tidak terstruktur mengacu pada informasi yang tidak terorganisir dan tidak dapat diakomodasi dalam kerangka kerja yang ditetapkan atau ditentukan. Itu hanya dapat disimpan dalam bentuk aslinya sampai digunakan. Fitur ini dikenal sebagai skema saat dibaca .

Sebagian besar data yang kami temukan tidak terstruktur. Hampir 80% dari data perusahaan tidak terstruktur; persentase ini tampaknya terus meningkat. Data tidak terstruktur hadir dalam berbagai format seperti email, posting di platform media sosial, obrolan, presentasi, gambar, umpan satelit, dan data dari sensor IoT.

Secara alami, perusahaan yang menginvestasikan waktu dan uang dalam menguraikan data tidak terstruktur mendapatkan akses ke intelijen bisnis yang penting dan berharga untuk meningkatkan keuntungan mereka. Ini juga dapat membantu mereka terhubung ke pelanggan mereka secara lebih efisien dan dengan cara yang dipersonalisasi, sehingga berkontribusi pada peningkatan keuntungan.

Data tidak terstruktur agak sulit untuk diuraikan; mengekstraksi wawasan berharga dari data tidak terstruktur memerlukan alat canggih dan algoritme kompleks oleh profesional data terampil yang dapat memanfaatkan keterampilan pemrograman kelas atas dan analitik data.

Namun, hasilnya sangat bermanfaat karena wawasan kualitatif penting (umpan balik pelanggan, pengambilan keputusan) membantu bisnis merampingkan permintaan pelanggan dan meningkatkan efisiensi organisasi.

Keuntungan Data Tidak Terstruktur

1. Kebebasan untuk tetap dalam bentuk alami

Sebagai data tidak terstruktur terakumulasi dalam bentuk aslinya (bentuk asli), tidak didefinisikan sampai digunakan. Ini menghasilkan kumpulan cadangan yang lebih besar karena data tidak terstruktur dapat beradaptasi dengan kebutuhan data apa pun. Ini juga memfasilitasi analis data dan ilmuwan data untuk memproses dan menganalisis hanya informasi yang diperlukan.

2. Pengumpulan data yang mudah dan lebih cepat

Data tidak terstruktur memiliki tingkat akumulasi yang mengesankan. Karena tidak memerlukan parameter yang telah ditentukan sebelumnya, ini dapat dikumpulkan dengan mudah dan cepat.

3. Penyimpanan data besar-besaran

Data lake cloud menyimpan data tidak terstruktur karena kapasitas penyimpanannya yang mengesankan. Data lake cloud mengenakan biaya berdasarkan apa yang Anda gunakan dan sangat hemat biaya, fleksibel, dan skalabel.

Kekurangan Data Tidak Terstruktur

1. Kebutuhan akan keahlian ilmu data

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Anda memerlukan keahlian ilmu data untuk memanfaatkan data tidak terstruktur untuk pemrosesan dan analisis yang bermanfaat. Jadi, pebisnis atau pengguna biasa tidak mungkin mengekstrak informasi yang berarti dari data tidak terstruktur dalam bentuk aslinya yang kasar. Pemrosesan data tidak terstruktur membutuhkan pengetahuan tentang topik yang terkait dengan data dan pengetahuan tentang menghubungkan data agar menjadi sumber daya. Yang lebih tidak menguntungkan adalah kurangnya profesional ilmu data meskipun permintaan terus meningkat di seluruh industri.

2. Pilihan alat yang terbatas

Data tidak terstruktur membutuhkan alat khusus untuk manipulasi selain keahlian ilmu data. Alat analisis data standar berguna dan kompatibel dengan data terstruktur, dan insinyur data hanya memiliki pilihan alat yang terbatas untuk menganalisis data tidak terstruktur. Namun, alat dan teknologi baru sedang dikembangkan di pasar saat kita berbicara.

Data Terstruktur vs Data Tidak Terstruktur: Perbandingan

Data Terstruktur

Data tidak terstruktur

Data terstruktur dapat diukur dan direpresentasikan dalam angka, tanggal, string, dan nilai.

Data tidak terstruktur bersifat kualitatif dan direpresentasikan dalam obrolan, video, umpan satelit audio, dan sebagainya.

Data terstruktur disimpan dalam database relasional dalam baris dan kolom.

Di danau data awan, data tidak terstruktur disimpan dalam bentuk aslinya (audio, gambar, obrolan, atau video).

Diperkirakan sekitar 20% dari data yang tersedia dalam bentuk terstruktur.

Diperkirakan bahwa 80% dari data yang tersedia tidak terstruktur.

Mereka dapat dilihat dalam survei tertutup seperti skor NPS, tanda CSAT, dan analisis web.

Mereka dapat dilihat di pertanyaan pelanggan, umpan balik, posting media sosial, email, ulasan, dll.

Mereka disimpan di gudang data.

Mereka disimpan dalam database non-relasional seperti NoSQL, aplikasi, gudang data, dan data lake.

Mereka menampilkan tren untuk menunjukkan apa yang terjadi.

Mereka menampilkan pola dan tren yang menjelaskan secara rinci mengapa hal tertentu terjadi.

Memerlukan kapasitas penyimpanan yang lebih sedikit

Menuntut lebih banyak kapasitas penyimpanan

Mereka dapat dianalisis dengan alat sederhana seperti Excel.

Mereka hanya dapat dianalisis dengan alat AI khusus.

Data terstruktur memiliki model data yang ditentukan.

Data tidak terstruktur tidak memiliki model data yang ditentukan karena tidak memerlukan manipulasi apa pun sampai digunakan.

Pengguna bisnis umum tanpa pengetahuan tentang analitik data dapat menggunakan data terstruktur karena mereka memberikan akses layanan mandiri.

Penanganan dan analisis memerlukan keahlian ilmu data, dan hanya insinyur data yang dapat menangani data tidak terstruktur.

Mereka dikenal sebagai skema saat menulis karena memiliki format yang telah ditentukan.

Mereka dikenal sebagai skema membaca karena mereka dalam format asli mereka.

Data terstruktur memiliki sumbernya di sensor GPS, aplikasi online, log server web, dll.

Data tidak terstruktur memiliki sumbernya dalam pesan email, obrolan, pesan suara, file PDF, dll.

Manajemen hubungan pelanggan, pemesanan online, dan departemen akuntansi menggunakan data terstruktur.

Penambangan data, analisis prediktif, dan chatbot menggunakan data yang tidak terstruktur.

Data Semi-Terstruktur

Kategori data ketiga menampilkan data terstruktur dan tidak terstruktur, yang dikenal sebagai data semi terstruktur. Data semi terstruktur tidak cocok dengan parameter yang telah ditentukan sebelumnya atau struktur terorganisir dalam database relasional yang menyerupai data tidak terstruktur. Namun, mereka memiliki penanda atau metadata yang membawa informasi yang diproses, dianalisis, dan terstruktur seperti halnya data terstruktur.

Contoh terbaik dari data semi terstruktur adalah gambar di smartphone. Setiap gambar atau foto di smartphone memiliki data tidak terstruktur dan detail terstruktur seperti waktu, lokasi, dan informasi terkait lainnya. Data semi terstruktur dapat dilihat dalam bentuk format file JSON, CSV, dan XML.

Membungkus

Ingin mendalami data terstruktur dan tidak terstruktur?

upGrad menawarkan Program PG Eksekutif selama 12 bulan dalam Ilmu Data dari IIIT Bangalore yang terdiri dari tiga jalur spesialisasi unik, yaitu Pembelajaran Mendalam, Intelijen Bisnis/Analitik Data, dan Rekayasa Data.

Kursus ini terdiri dari 60+ proyek industri dan 5+ proyek batu penjuru bagi Anda untuk mempelajari keterampilan yang sangat dicari seperti Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS, dan MySQL, antara lain. Ini dirancang untuk manajer baru dan manajer tingkat menengah untuk mengejar pembelajaran peer-to-peer secara global dengan lebih dari 40.000 siswa dan mentor dari berbagai latar belakang. Selain kuliah mingguan dan kelas penyelesaian keraguan, siswa mengakses platform pembelajaran upGrad yang menawarkan bantuan karir 360 derajat dan umpan balik yang dipersonalisasi dari para ahli untuk memfasilitasi peningkatan.

Jadi, jangan menunggu – hubungi kami hari ini untuk memulai pengalaman belajar Anda!