ข้อมูลที่มีโครงสร้างในสภาพแวดล้อม Big Data คืออะไร?

ในขณะที่ยุคอินเทอร์เน็ตกำลังก้าวไปข้างหน้า เรากำลังสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างต่อเนื่องทุกวินาทีของทุกวัน ทั้งหมดที่เราทำทางออนไลน์ ตั้งแต่การซื้อไปจนถึงการส่งคำขอเป็นเพื่อน การค้นหาโดย Google ไปจนถึงการสร้างเพลย์ลิสต์บน Spotify จะเพิ่มปริมาณข้อมูลที่ผลิตขึ้น ปริมาณข้อมูลนี้มีมากมายมหาศาลและเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ จนเราระบุว่าเป็นข้อมูลขนาดใหญ่

มากเสียจนเราระบุว่ากองข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นนี้เป็นบิ๊กดาต้า โดยธรรมชาติแล้ว Big Data นี้นำเสนอโอกาสมากมายสำหรับธุรกิจ นักวิเคราะห์ และคนอื่นๆ ในการเรียนรู้หลายสิ่งหลายอย่างและปรับปรุงกระบวนการ เทคนิค และกลยุทธ์ของพวกเขา เมื่อข้อมูลเติบโตขึ้น บริษัทต่างๆ เริ่มลงทุนในเครื่องมือและเทคนิคที่จะช่วยให้ข้อมูลง่ายขึ้นและแปลงเป็นข้อมูลได้ สิ่งนี้นำไปสู่การจำแนกลักษณะและการจัดหมวดหมู่ข้อมูลอย่างเหมาะสมเพื่อความสะดวกในการวิเคราะห์ สิ่งนี้ทำให้เรามีข้อมูลสามประเภทในวงกว้าง:

• โครงสร้าง
• ไม่มีโครงสร้าง
• กึ่งโครงสร้าง

บทความนี้จะกล่าวถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างในสภาพแวดล้อมของ Big Data!

นอกจากนี้ มาดำดิ่งสู่โลกของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่

กล่าวอย่างง่ายที่สุด ข้อมูลใดๆ ที่สามารถเข้าถึง ประมวลผล จัดเก็บ และเรียกค้นในรูปแบบคงที่สามารถเรียกได้ว่าเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง เนื่องจากเทคโนโลยีมีการพัฒนาขึ้น ทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายขึ้น

ในการกำหนดอย่างเป็นทางการมากขึ้น ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะสอดคล้องหรือเกี่ยวข้องกับโมเดลข้อมูลที่มีอยู่แล้วบางส่วน มีโครงสร้างที่กำหนดไว้อย่างดี และติดตามรูปแบบและลำดับที่ช่วยรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดังกล่าว ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถเข้าถึงได้ง่าย เรียกค้น จัดการ และศึกษาโดยบุคคลหรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ใดๆ

โดยทั่วไป ข้อมูลที่มีโครงสร้างในสภาพแวดล้อม Big Data จะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลและโครงสร้างและสคีมาที่กำหนดไว้อย่างดีอื่นๆ ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีแอตทริบิวต์ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อให้เข้าถึงได้ง่ายและเป็นตาราง โดยมีแถวและคอลัมน์ที่ร่างโครงสร้างข้อมูลไว้อย่างชัดเจน Structured Query Language ย่อมาจาก SQL เป็นภาษาพื้นฐานสำหรับการสื่อสารกับข้อมูลที่มีโครงสร้างในสภาพแวดล้อม Big Data

หากคุณยังสับสนว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างคืออะไร เราขอแนะนำให้คุณคิดว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลเชิงปริมาณเกือบทั้งหมด เช่น

• อายุ
• ที่อยู่
• รายได้
• ค่าใช้จ่าย
• รายละเอียดการติดต่อ
• รายละเอียดบัตร (เดบิตหรือเครดิต)
• รายละเอียดการเรียกเก็บเงิน ฯลฯ

มาดูตัวอย่างพื้นฐานหนึ่งตัวอย่างเพื่อให้คุณเข้าใจข้อมูลที่มีโครงสร้างมากขึ้น นี่คือตาราง 'นักเรียน' ในฐานข้อมูลที่มีหมายเลขม้วน ชื่อ เพศ ชั้นเรียน และชื่อครูประจำชั้น

ดังที่คุณเห็น ข้อมูลในตารางด้านบนมีการกำหนดไว้อย่างดี มีคุณลักษณะที่ชัดเจน และสามารถเข้าถึงได้อย่างเป็นระบบและมีโครงสร้าง

ยังอ่าน, 5V's ของ Big Data

ทีนี้ มาพูดถึงสิ่งที่ใช้งานได้จริงมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลมาจากไหน และสร้างขึ้นอย่างไร

ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้างสร้างขึ้นอย่างไร

ด้วยวิวัฒนาการของเทคโนโลยี การสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างรูปแบบใหม่ได้พัฒนาขึ้นที่ซับซ้อน ง่ายขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการเข้าถึงและวิเคราะห์ แหล่งข้อมูลเหล่านี้สร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างในปริมาณมหาศาลและแบบเรียลไทม์ ดังนั้น การสร้าง Big Data ที่มีโครงสร้างสามารถจำแนกได้กว้างๆ สองประเภท:

• การสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยเครื่อง: นี่คือ Big Data ที่มีโครงสร้างที่สร้างขึ้นโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ เครื่องหรือคอมพิวเตอร์มีหน้าที่สร้างข้อมูลนี้โดยอัตโนมัติ
• การสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างของมนุษย์: นี่คือข้อมูลที่มนุษย์ซึ่งเราจัดหาให้โดยการโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ดิจิทัลอื่นๆ

นอกจากนี้ยังมีแหล่งไฮบริดที่ใช้ทั้งองค์ประกอบที่สร้างโดยเครื่องจักรและที่มนุษย์สร้างขึ้น แต่สามารถทิ้งไว้ได้ในภายหลัง!

มาเจาะลึกลงไปอีกหน่อยว่าข้อมูลที่สร้างโดยเครื่องและที่มนุษย์สร้างขึ้นหมายถึงอะไร โดยดูตัวอย่างบางส่วน

ตัวอย่างของ Big Data ที่มีโครงสร้างที่เครื่องสร้างขึ้น:

• ประสาทสัมผัส: ข้อมูลทางประสาทสัมผัสถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติโดยใช้แหล่งที่มา เช่น เครื่องวัดอัจฉริยะ อุปกรณ์ทางการแพทย์ ข้อมูล GPS แท็กความถี่ และอื่นๆ ข้อมูลนี้มีความสำคัญสำหรับบริษัทที่ต้องการปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทาน
• เว็บบล็อก: มีเซิร์ฟเวอร์ แอปพลิเคชัน โปรแกรมทำงานอยู่ทั่วโลกตลอดเวลา พวกเขาสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมากระหว่างรันไทม์ ซึ่งถือเป็นปริมาณมหาศาลของข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงลึกอันมีค่าซึ่งบริษัทต่างๆ สามารถใช้เพื่อจัดการกับ SLA ได้อย่างราบรื่นและทำงานเชิงรุกเกี่ยวกับการละเมิดความปลอดภัย
• ณ จุดขาย: ข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้นระหว่างกิจกรรม ณ จุดขาย รวมถึงการสแกนบาร์โค้ดของผลิตภัณฑ์ทั้งหมด จะสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้างจำนวนมาก

ตัวอย่าง Big Data ที่มนุษย์สร้างขึ้น:

• ข้อมูลอินพุตทั้งหมด: ข้อมูล ทั้งหมดที่เราป้อนจากทุกที่บนอินเทอร์เน็ตหรือแอปพลิเคชันดิจิทัลใดๆ จะเพิ่มลงใน Big Data จำนวนมาก ข้อมูลนี้มีประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจและปรับเปลี่ยนความรู้สึกและพฤติกรรมของลูกค้า
• คลิกสตรีม: การคลิกบนเว็บไซต์แต่ละครั้งจะเพิ่มข้อมูลการคลิกสตรีม นอกจากนี้ยังสามารถติดตาม ติดตาม และโน้มน้าวพฤติกรรมการซื้อได้อีกด้วย
• ข้อมูลการเล่นเกม: แม้แต่เกมที่เราเล่นและการซื้อในเกมทุกครั้งและการดำเนินการอื่นๆ ยังเพิ่มเข้าไปในกอง Big Data ที่มีโครงสร้าง
• การดำเนินการจัดซื้อ: กิจกรรมทั้งหมดที่เราทำบนเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย ตั้งแต่การค้นหาผลิตภัณฑ์จนถึงการซื้อขั้นสุดท้าย – ทั้งหมดจะถูกเพิ่มไปยัง Big Data อย่างต่อเนื่อง

เพื่อให้ได้มุมมองว่า Big Data ที่มนุษย์สร้างขึ้นมีขนาดใหญ่เพียงใด ให้คิดว่าผู้ใช้หลายล้านคนส่งข้อมูลที่แตกต่างกันมารวมกัน! ด้วยขนาดที่ใหญ่มาก ข้อมูลแบบเรียลไทม์จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่ต้องการคาดการณ์ด้วยการทำความเข้าใจรูปแบบ

ไม่ว่าการผลิตข้อมูลจะเป็นรูปแบบใด ประเด็นก็คือ มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งอย่างเหลือเชื่อและสามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจได้มากมาย

ซึ่งจะอธิบายสิ่งที่คุณต้องรู้ส่วนใหญ่เกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างในสภาพแวดล้อม Big Data แต่ก่อนที่เราจะสรุปบทความนี้ เราจะมาดูจุดเปรียบเทียบระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างกับไม่มีโครงสร้างกันก่อน เพื่อให้คุณมีความเข้าใจก่อนที่จะลงลึกในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ความแตกต่างหลักระหว่างข้อมูลทั้งสองประเภทคือสคีมาและรูปแบบที่ใช้สำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูล ซึ่งส่งผลต่อประเภทของการวิเคราะห์ที่สามารถดึงออกมาได้

ข้อมูลที่มีโครงสร้างทำงานร่วมกับสคีมาที่เข้มงวดซึ่งให้ความสม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีโครงสร้างที่เหมือนกันและไม่สอดคล้องกัน สำหรับการจัดเก็บ ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะอาศัย RDBMS และเป็นไปตามโครงสร้างแถวคอลัมน์ เนื่องจากข้อมูลนี้มีการจัดหมวดหมู่อย่างดี จึงสามารถใช้ได้ทั้งโดยมนุษย์และเครื่องจักร สำหรับสิ่งนี้ จะใช้ SQL ซึ่งอาศัยคำค้นหา

ในทางกลับกัน ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่ได้รับการจัดระเบียบในลักษณะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือไม่ทำงานกับโมเดลข้อมูลชุดใดๆ ข้อมูลนี้โดยทั่วไปจะมีข้อความจำนวนมาก แต่บางครั้งอาจรวมถึงข้อมูลอื่นๆ เช่น ตัวเลข วันที่ ฯลฯ ตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจรวมถึงบันทึกด้านสุขภาพ ไฟล์เสียง/วิดีโอ/รูปภาพ เอกสารข้อความ ข้อมูลเมตา หนังสือ ข้อมูลอะนาล็อก อีเมล ฯลฯ

บ่อยครั้ง คุณจะพบว่ามีการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างร่วมกัน และบ่อยครั้งกว่าไม่ ตัวอย่างเช่น ระบบ CRM (ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง) อาจสร้างแผ่นข้อมูลบริษัทใน Excel (ข้อมูลที่มีโครงสร้าง)

สรุปแล้ว,

ข้อมูลที่มีโครงสร้างถูกสร้างขึ้นอย่างรวดเร็วอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะเพิ่มขึ้นตามเวลาเท่านั้น ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆจึงต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่มีข้อมูลสำคัญและมีศักยภาพที่จะช่วยให้บริษัทบรรลุเป้าหมายได้ การรู้วิธีดึงความรู้จากข้อมูลเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญในปัจจุบันและอนาคต

เรียนรู้หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ที่ upGrad เราได้ทำงานร่วมกับนักศึกษาหลายคนจากหลากหลายสาขาวิชาที่มีความสามารถพิเศษในการมองลึกเข้าไปในกองข้อมูล ตรวจสอบ โปรแกรม Executive PG ของเราในการพัฒนาซอฟต์แวร์ - ความเชี่ยวชาญใน Big Data หลักสูตรนี้สร้างคุณให้พร้อมตั้งแต่เอกสารเตรียมการไปจนถึงการสร้างโครงการ Capstone วันที่เริ่มต้นคือ 31 ธันวาคม 2021 – ลงทะเบียนอย่างรวดเร็ว!