โครงสร้างเทียบกับ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อมูลคือกระดูกสันหลังของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการเติบโตของธุรกิจ เมื่อพิจารณาจากบริษัทข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นทุกวัน เครื่องมือแบบเดิมไม่เพียงพอที่จะประมวลผลหรือใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

เมื่อมันเกิดขึ้น การวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการประมวลผลข้อมูล สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากข้อมูลมี 2 รูปแบบที่แตกต่างกัน: มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลแต่ละประเภทจะถูกรวบรวม ประมวลผล จัดเรียง และวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลอันมีค่าและปรับปรุงการตัดสินใจโดยรวม ข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลที่แตกต่างกัน

ในบทความนี้ เราจะสำรวจข้อมูลหลักสองประเภทและดูข้อดีและข้อจำกัดของแต่ละประเภทเพื่อวาดข้อมูลที่มีโครงสร้างกับการเปรียบเทียบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้างคืออะไร

ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้รับการจัดระเบียบอย่างดี หาปริมาณได้ง่าย กำหนดชัดเจน ค้นหาและวิเคราะห์ได้ง่ายด้วยซอฟต์แวร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่มีโครงสร้างมักจะอยู่ในฟิลด์เฉพาะภายในไฟล์หรือระเบียน การวางข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบมาตรฐานของชุดแถว ตาราง และคอลัมน์เป็นเรื่องง่าย

ตัวอย่างที่ดีของการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างคือการเข้าถึงฐานข้อมูลของโรงแรมซึ่งสามารถเข้าถึงรายละเอียดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดของผู้ต้องขัง เช่น ชื่อ เบอร์ติดต่อ ที่อยู่ ฯลฯ ได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลประเภทดังกล่าวมีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้างอยู่ใน RDBMS (ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) ข้อมูลใดๆ ที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลสามารถอัปเดตโดยบุคคลหรือเครื่อง และเข้าถึงได้อย่างง่ายดายด้วยอัลกอริธึมหรือการค้นหาด้วยตนเอง Structured Query Language (SQL) เป็นเครื่องมือมาตรฐานที่ใช้ในการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่ว่าจะเป็นการค้นหา การเพิ่มและการลบ หรือการอัปเดต

ให้เรามาดูข้อดีและข้อเสียของข้อมูลที่มีโครงสร้างกัน

ข้อดีของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

1. ประยุกต์ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้ง่าย

ลักษณะข้อมูลที่มีโครงสร้างที่มีการจัดระเบียบที่ดีและเชิงปริมาณทำให้ง่ายต่อการอัปเดต แก้ไข และค้นหาข้อมูล

2. ใช้งานง่ายสำหรับนักธุรกิจ

ใครก็ตามที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลและแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องสามารถใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ ข้อมูลที่มีโครงสร้างอำนวยความสะดวกในโหมดบริการตนเองของการเข้าถึงข้อมูลให้กับผู้ใช้ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับประเภทข้อมูลและความสัมพันธ์

3. ตัวเลือกเครื่องมือเพิ่มเติม

เนื่องจากข้อมูลที่มีโครงสร้างมีการใช้งานมาเป็นเวลานาน เครื่องมือส่วนใหญ่จึงได้รับการทดสอบประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้จัดการข้อมูลมีเครื่องมือมากมายให้เลือกเมื่อจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

4. การบูรณาการอย่างราบรื่น

โปรแกรมที่ง่ายและคล่องตัว เช่น Excel สามารถใช้ในการจัดเก็บและจัดระเบียบข้อมูลที่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมโยงเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ กับ Excel เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมได้ตามต้องการ

5. ความเหมาะสม

ข้อมูลที่มีโครงสร้างเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดองค์กรขั้นพื้นฐานและการวิเคราะห์เชิงปริมาณ

ข้อเสียของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

1. จำกัดการใช้งาน

ข้อมูลที่มีโครงสร้างขาดความคล่องตัว สามารถใช้ได้เฉพาะกับวิสัยทัศน์ที่กำหนดไว้และไม่สามารถเบี่ยงเบนไปจากสิ่งนั้นได้เนื่องจากมีโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

2. จำกัดการจัดเก็บข้อมูล

ข้อมูลที่มีโครงสร้างถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูลด้วยวิธีจัดเก็บข้อมูลที่เข้มงวด การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในการจัดเก็บข้อมูลจะต้องมีการอัปเดตข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดเพื่อรองรับความต้องการที่มีราคาแพงและใช้เวลานาน

3. ไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์โดยละเอียด

ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำกัดได้ เนื่องจากทำงานกับพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ไม่ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการและสาเหตุที่ทำการวิเคราะห์ข้อมูล

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือ อะไร?

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหมายถึงข้อมูลที่ไม่ได้จัดระเบียบและไม่สามารถจัดอยู่ในชุดหรือกรอบงานที่กำหนดไว้ได้ สามารถเก็บได้เฉพาะในรูปแบบเดิมจนกว่าจะนำไปใช้งาน คุณลักษณะนี้เรียกว่า สคีมาเมื่อ อ่าน

ข้อมูลส่วนใหญ่ที่เราพบไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลองค์กร เกือบ 80% ไม่มีโครงสร้าง เปอร์เซ็นต์นี้ดูเหมือนจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมาในรูปแบบต่างๆ เช่น อีเมล โพสต์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย แชท การนำเสนอ รูปภาพ ฟีดดาวเทียม และข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT

โดยปกติ บริษัทที่ลงทุนทั้งเวลาและเงินในการถอดรหัสข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะสามารถเข้าถึงระบบธุรกิจอัจฉริยะที่สำคัญและมีค่าเพื่อเพิ่มผลกำไรได้ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้พวกเขาเชื่อมต่อกับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและในแบบที่เป็นส่วนตัว ซึ่งจะมีส่วนทำให้ผลกำไรเพิ่มขึ้น

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างค่อนข้างยากที่จะถอดรหัส การดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องใช้เครื่องมือที่ทันสมัยและอัลกอริธึมที่ซับซ้อนโดยผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลผู้มีทักษะ ซึ่งสามารถยกระดับทักษะการเขียนโปรแกรมระดับแนวหน้าและการวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้นั้นคุ้มค่าอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพที่สำคัญ (คำติชมของลูกค้า การตัดสินใจ) ช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงการสอบถามของลูกค้าและปรับปรุงประสิทธิภาพองค์กร

ข้อดีของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

1. เสรีภาพให้อยู่ในรูปธรรม

เนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างถูกสะสมในรูปแบบดั้งเดิม (รูปแบบดั้งเดิม) จะไม่มีการกำหนดจนกว่าจะใช้ ส่งผลให้มีแหล่งสำรองที่ใหญ่ขึ้นเนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถปรับให้เข้ากับข้อกำหนดของข้อมูลใดๆ นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการประมวลผลและวิเคราะห์เฉพาะข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้น

2. รวบรวมข้อมูลได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีอัตราการสะสมที่น่าประทับใจ เนื่องจากไม่ต้องการพารามิเตอร์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าจึงสามารถรวบรวมได้ง่ายและรวดเร็ว

3. การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

Cloud data Lakes จัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเนื่องจากความจุที่น่าประทับใจ Cloud data lake คิดค่าใช้จ่ายตามการใช้งานของคุณ และมีความคุ้มค่า ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้สูง

ข้อเสียของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

1. ต้องการความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ คุณต้องการความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อการประมวลผลและการวิเคราะห์ที่เป็นประโยชน์ ดังนั้น นักธุรกิจหรือผู้ใช้ทั่วไปจึงไม่สามารถดึงข้อมูลที่มีความหมายใดๆ จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในรูปแบบดั้งเดิมอย่างคร่าวๆ ได้ การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องใช้ความรู้ในหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและความรู้ในการเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อให้มีไหวพริบ ข้อเสียที่ยิ่งกว่าคือมีปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แม้ว่าจะมีความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมต่างๆ

2. ทางเลือกที่จำกัดของเครื่องมือ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องการเครื่องมือเฉพาะสำหรับการจัดการนอกเหนือจากความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมาตรฐานมีประโยชน์และเข้ากันได้กับข้อมูลที่มีโครงสร้าง และวิศวกรข้อมูลมีเครื่องมือให้เลือกจำกัดในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเท่านั้น อย่างไรก็ตาม มีการพัฒนาเครื่องมือและเทคโนโลยีใหม่ๆ ในตลาดในขณะที่เราพูด

ข้อมูลที่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: การเปรียบเทียบ

ข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถวัดปริมาณและแสดงเป็นตัวเลข วันที่ สตริง และค่าได้

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพและแสดงในแชท วิดีโอ เสียงฟีดดาวเทียม และอื่นๆ

ข้อมูลที่มีโครงสร้างถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในแถวและคอลัมน์

ใน Data Lake บนคลาวด์ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะถูกจัดเก็บในรูปแบบดั้งเดิม (เสียง รูปภาพ แชท หรือวิดีโอ)

ประมาณว่าข้อมูลที่มีอยู่ประมาณ 20% อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง

ประมาณว่า 80% ของข้อมูลที่มีอยู่ไม่มีโครงสร้าง

สามารถดูได้ในแบบสำรวจแบบปิด เช่น คะแนนของ NPS, เครื่องหมาย CSAT และการวิเคราะห์เว็บ

สามารถเห็นได้ในคำถามของลูกค้า คำติชม โพสต์บนโซเชียลมีเดีย อีเมล บทวิจารณ์ ฯลฯ

พวกเขาถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูล

ข้อมูลเหล่านี้ถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน เช่น NoSQL, แอปพลิเคชัน, คลังข้อมูล และ Data Lake

พวกเขาแสดงแนวโน้มเพื่อแสดงสิ่งที่เกิดขึ้น

พวกเขาแสดงรูปแบบและแนวโน้มที่อธิบายรายละเอียดว่าทำไมสิ่งหนึ่งถึงเกิดขึ้น

ต้องการพื้นที่จัดเก็บน้อยลง

ต้องการความจุมากขึ้น

สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่องมือง่ายๆ เช่น Excel

สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่องมือ AI เฉพาะทางเท่านั้น

ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีรูปแบบข้อมูลที่กำหนดไว้

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีรูปแบบข้อมูลที่กำหนดไว้ เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีการจัดการใดๆ จนกว่าจะใช้งาน

ผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปที่ไม่มีความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้เนื่องจากพวกเขาให้การเข้าถึงแบบบริการตนเอง

การจัดการและวิเคราะห์ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และมีเพียงวิศวกรข้อมูลเท่านั้นที่สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้

พวกเขาเรียกว่าสคีมาในการเขียนเนื่องจากมีรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

พวกเขาเรียกว่าสคีมาในการอ่านเนื่องจากอยู่ในรูปแบบดั้งเดิม

ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีที่มาในเซ็นเซอร์ GPS, แอปพลิเคชันออนไลน์, บันทึกของเว็บเซิร์ฟเวอร์ ฯลฯ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีที่มาในข้อความอีเมล แชท ข้อความเสียง ไฟล์ PDF ฯลฯ

ฝ่ายบริหารลูกค้าสัมพันธ์ การจองออนไลน์ และแผนกบัญชีใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง

การขุดข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และแชทบอทใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลประเภทที่สามมีทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเรียกว่าข้อมูลกึ่งโครงสร้าง ข้อมูลกึ่งโครงสร้างไม่พอดีกับพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือโครงสร้างที่มีการจัดระเบียบในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่คล้ายกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อย่างไรก็ตาม พวกเขามีเครื่องหมายหรือข้อมูลเมตาที่มีข้อมูลที่ประมวลผล วิเคราะห์ และจัดโครงสร้าง เช่นเดียวกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของข้อมูลกึ่งโครงสร้างคือรูปภาพในสมาร์ทโฟน รูปภาพหรือภาพถ่ายทุกรูปในสมาร์ทโฟนมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและรายละเอียดที่มีโครงสร้าง เช่น เวลา สถานที่ และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ข้อมูลกึ่งโครงสร้างสามารถดูได้ในรูปแบบของไฟล์ JSON, CSV และ XML

ห่อ

ต้องการเจาะลึกข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างหรือไม่

upGrad เสนอ โปรแกรม PG สำหรับผู้บริหารระดับสูงเป็นเวลา 12 เดือนในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล จาก IIIT บังกาลอร์ ซึ่งประกอบด้วยเส้นทางความเชี่ยวชาญเฉพาะทางสามทาง ได้แก่ การเรียนรู้เชิงลึก ระบบธุรกิจอัจฉริยะ/การวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรรมข้อมูล

หลักสูตรนี้ประกอบด้วยโครงการอุตสาหกรรมมากกว่า 60 โครงการและโครงการสำคัญกว่า 5 โครงการเพื่อให้คุณได้เรียนรู้ทักษะที่เป็นที่ต้องการอย่างสูง เช่น Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS และ MySQL และอื่นๆ ได้รับการออกแบบมาสำหรับนักศึกษาใหม่และผู้จัดการระดับกลางเพื่อติดตามการเรียนรู้แบบ peer-to-peer ทั่วโลกด้วยนักเรียนและพี่เลี้ยงมากกว่า 40,000 คนจากภูมิหลังที่หลากหลาย นอกเหนือจากการบรรยายรายสัปดาห์และชั้นเรียนการแก้ปัญหาข้อสงสัย นักศึกษาสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของ upGrad ที่ให้ความช่วยเหลือด้านอาชีพแบบ 360 องศาและข้อเสนอแนะส่วนบุคคลจากผู้เชี่ยวชาญเพื่ออำนวยความสะดวกในการปรับปรุง

ดังนั้น อย่ารอช้า ติดต่อเราวันนี้เพื่อเริ่มต้นประสบการณ์การเรียนรู้ของคุณ!