Dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc khác nhau ở điểm nào?
Dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc là hai loại dữ liệu chính có thể thu thập. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu phù hợp với các bảng dữ liệu và bao gồm các kiểu dữ liệu rời rạc như số, văn bản ngắn và ngày tháng. Dữ liệu phi cấu trúc không phù hợp với bảng dữ liệu do kích thước hoặc tính chất của dữ liệu: ví dụ như tệp âm thanh và video và văn bản kích thước lớn. Đôi khi, dữ liệu số hoặc văn bản có thể không có cấu trúc vì việc lập mô hình loại dữ liệu này dưới dạng bảng không hiệu quả. Ví dụ: dữ liệu cảm biến là một luồng giá trị số không đổi, nhưng việc tạo một bảng có hai cột – dấu thời gian và giá trị cảm biến – sẽ không hiệu quả và không thực tế. Cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc đều đóng vai trò thiết yếu trong phân tích hiện đại.
Điểm khác biệt chính: dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc
Bạn có thể lập mô hình dữ liệu có cấu trúc dưới dạng bảng với các hàng và cột. Mỗi cột có một thuộc tính (chẳng hạn như thời gian, vị trí và tên) và mỗi hàng là một bản ghi duy nhất với các giá trị dữ liệu liên quan cho mỗi thuộc tính. Dữ liệu phi cấu trúc không tuân theo bất kỳ quy tắc định sẵn nào.
Sau đây là những điểm khác biệt khác giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.
Định dạng dữ liệu
Dữ liệu có cấu trúc phải luôn tuân thủ một định dạng nghiêm ngặt, được gọi là mô hình hoặc lược đồ dữ liệu định sẵn. Dữ liệu phi cấu trúc không phù hợp với lược đồ. Định dạng quy định của dữ liệu phi cấu trúc có thể đơn giản là yêu cầu tất cả các bản ghi cuộc họp phải ở định dạng MP3 hoặc tất cả các sự kiện hệ thống phải được thu thập trong một kho nhất định.
Tìm hiểu về lập mô hình dữ liệu
Lưu trữ dữ liệu
Cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc đều có thể nằm trong các loại kho chứa dữ liệu khác nhau. Việc lựa chọn kiểu lưu trữ chính xác phụ thuộc vào đặc tính và thuộc tính vốn có của dữ liệu, lý do thu thập dữ liệu và các loại phân tích cần thiết.
Ví dụ về kho chứa dữ liệu có cấu trúc bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu không gian và khối OLAP. Tập hợp lớn các kho chứa dữ liệu có cấu trúc được gọi là kho dữ liệu. Ví dụ về kho chứa dữ liệu phi cấu trúc bao gồm hệ thống tệp, hệ thống quản lý tài sản kỹ thuật số (DAM), hệ thống quản lý nội dung (CMS) và hệ thống kiểm soát phiên bản. Tập hợp lớn các kho chứa dữ liệu phi cấu trúc được gọi là hồ dữ liệu.
Một số kho chứa dữ liệu mà bạn thường sử dụng cho dữ liệu có cấu trúc cũng có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và ngược lại.
Tìm hiểu về cơ sở dữ liệu quan hệ
Phân tích dữ liệu
Thông thường, việc tổ chức, dọn dẹp, tìm kiếm và phân tích dữ liệu có cấu trúc sẽ dễ dàng hơn. Khi dữ liệu được định dạng nghiêm ngặt, bạn có thể sử dụng logic lập trình để tìm kiếm và xác định vị trí các mục nhập dữ liệu cụ thể cũng như tạo, xóa hoặc chỉnh sửa các mục nhập. Quá trình tự động hóa quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu có cấu trúc sẽ hiệu quả hơn.
Dữ liệu phi cấu trúc không có các thuộc tính được xác định trước, vì vậy việc tìm kiếm và sắp xếp sẽ trở nên khó khăn hơn. Thông thường, dữ liệu phi cấu trúc cần có các thuật toán phức tạp để xử lý trước, thao tác và phân tích.
Công nghệ: dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc
Loại công nghệ được sử dụng với cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc sẽ phụ thuộc vào loại kho lưu trữ dữ liệu nào được sử dụng. Thông thường, các kho chứa dữ liệu có cấu trúc sẽ cung cấp khả năng phân tích trong cơ sở dữ liệu, còn các kho chứa dữ liệu phi cấu trúc thì không. Điều này là do dữ liệu có cấu trúc tuân thủ các quy tắc đã xác định và có thể lặp lại để thao tác nhờ định dạng của loại dữ liệu này, trong khi đó định dạng của dữ liệu phi cấu trúc thì đa dạng và phức tạp hơn.
Có nhiều loại công nghệ khác nhau được sử dụng để phân tích cả hai loại dữ liệu. Truy vấn của dữ liệu sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là cơ sở nền tảng của phân tích dữ liệu có cấu trúc. Bạn có thể áp dụng các kỹ thuật và công cụ khác như trực quan hóa và lập mô hình dữ liệu, thao tác lập trình và máy học (ML).
Đối với dữ liệu phi cấu trúc, phân tích thường bao gồm thao tác lập trình phức tạp hơn và ML. Bạn có thể truy cập các phân tích này thông qua các thư viện ngôn ngữ lập trình khác nhau và thông qua các công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế chuyên dụng. Thông thường, dữ liệu phi cấu trúc sẽ cần xử lý trước để có thể phù hợp với một định dạng cụ thể.
Thách thức: dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc
Thách thức đến từ việc sử dụng dữ liệu có cấu trúc thường ở mức tối thiểu so với dữ liệu phi cấu trúc. Điều này là do máy tính, cấu trúc dữ liệu và ngôn ngữ lập trình có thể dễ dàng hiểu dữ liệu có cấu trúc hơn. Ngược lại, để hiểu và quản lý dữ liệu phi cấu trúc, trước tiên hệ thống máy tính phải chia nhỏ dữ liệu đó thành dữ liệu dễ hiểu.
Dữ liệu có cấu trúc
Trong bất kỳ tổ chức hoặc nhóm phức tạp nào, dữ liệu có cấu trúc sẽ trở nên khó quản lý khi số lượng mối quan hệ trong cơ sở dữ liệu quan hệ tăng đáng kể. Với nhiều liên kết như vậy giữa cơ sở dữ liệu và các điểm dữ liệu, việc phát triển truy vấn cho dữ liệu có thể trở nên khá phức tạp. Những thách thức khác bao gồm:
- Thay đổi lược đồ dữ liệu
- Làm cho tất cả dữ liệu liên quan đến thế giới thực trở nên phù hợp với định dạng có cấu trúc
- Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu có cấu trúc khác nhau
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc thường đặt ra hai thử thách lớn về:
- Việc lưu trữ vì dữ liệu phi cấu trúc thường lớn hơn dữ liệu có cấu trúc
- Việc phân tích vì phân tích dữ liệu phi cấu trúc không đơn giản như phân tích dữ liệu có cấu trúc
Dù bạn có thể thực hiện một vài phân tích bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tìm kiếm từ khóa và khớp kiểu mẫu, nhưng ML thường liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc như nhận dạng hình ảnh và phân tích cảm xúc.
Những thử thách khác có thể bao gồm:
- Xử lý trước để trích xuất dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc
- Xử lý đa định dạng
- Năng lực xử lý cần thiết để phân tích
Thời điểm nên sử dụng: dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc
Cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc đều được thu thập và sử dụng rộng rãi trong các ngành, tổ chức và ứng dụng. Thế giới kỹ thuật số hoạt động trên cả hai dạng dữ liệu, sau đó được phân tích và sử dụng để đưa ra câu trả lời, trong quy trình ra quyết định, dự đoán, phản ánh, ứng dụng tạo sinh, v.v. Dù dữ liệu có cấu trúc thường được sử dụng cho dữ liệu định lượng còn dữ liệu phi cấu trúc thì được sử dụng cho dữ liệu định tính, nhưng không phải trường hợp nào cũng vậy.
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc đặc biệt hữu ích khi bạn xử lý dữ liệu số rời rạc. Ví dụ về loại dữ liệu này bao gồm hoạt động tài chính, số liệu bán hàng và tiếp thị cũng như lập mô hình khoa học. Bạn cũng có thể sử dụng dữ liệu có cấu trúc trong mọi trường hợp cần có các bản ghi gồm nhiều trường văn bản, số và liệt kê nhập ngắn như bản ghi HR, danh sách hàng tồn kho và dữ liệu lưu trữ.
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc được sử dụng khi cần có bản ghi và dữ liệu này sẽ không phù hợp với định dạng dữ liệu có cấu trúc. Ví dụ bao gồm giám sát video, tài liệu của công ty và bài đăng trên mạng xã hội. Bạn cũng có thể sử dụng dữ liệu phi cấu trúc khi việc lưu trữ dữ liệu ở định dạng có cấu trúc không hiệu quả như dữ liệu cảm biến Internet vạn vật (IoT), bản ghi hệ thống máy tính và bản chép lại cuộc trò chuyện.
Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc nằm giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ: kho chứa video có thể có thẻ dữ liệu có cấu trúc liên quan đối với mỗi tệp như ngày, vị trí và chủ đề. Siêu dữ liệu trên các tệp đa phương tiện có nghĩa là về bản chất đây là dữ liệu bán cấu trúc. Sự pha trộn giữa các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc là điều làm cho dữ liệu này trở thành định dạng bán cấu trúc. Việc sử dụng dữ liệu bán cấu trúc thay cho dữ liệu phi cấu trúc thô có thể làm cho việc phân tích dữ liệu phi cấu trúc cơ bản trở nên nhanh hơn và dễ dàng hơn.
Tóm tắt điểm khác biệt: dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc
| Dữ liệu có cấu trúc |
Dữ liệu phi cấu trúc |
|
| Đó là gì? |
Dữ liệu phù hợp với mô hình hoặc lược đồ dữ liệu được xác định trước. |
Dữ liệu không có mô hình cơ bản để phân biệt các thuộc tính. |
| Ví dụ cơ bản |
Một bảng Excel. |
Một tập hợp các tệp video. |
| Phù hợp nhất với |
Một tập hợp liên quan gồm các giá trị số và văn bản rời rạc, ngắn, không liên tục. |
Một tập hợp liên quan gồm dữ liệu, đối tượng hoặc tệp mà trong đó các thuộc tính đều thay đổi hoặc không xác định. |
| Các loại kho lưu trữ |
Cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu đồ thị, cơ sở dữ liệu không gian, khối OLAP, v.v. |
Hệ thống tệp, hệ thống DAM, CMS, hệ thống kiểm soát phiên bản, v.v. |
| Lợi ích lớn nhất |
Dễ dàng sắp xếp, dọn dẹp, tìm kiếm và phân tích hơn. |
Có thể phân tích loại dữ liệu không dễ dàng chuyển thành dữ liệu có cấu trúc. |
| Thách thức lớn nhất |
Tất cả dữ liệu phải phù hợp với mô hình dữ liệu quy định. |
Có thể khó phân tích. |
| Kỹ thuật phân tích chính |
Truy vấn SQL. |
Nhiều loại. |
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc của bạn như thế nào?
Các giải pháp phân tích và lưu trữ dữ liệu của Amazon Web Services (AWS) là một trong những giải pháp sáng tạo và mạnh mẽ nhất trên thế giới. Những giải pháp này đang được cung cấp trên thị trường cho các tổ chức thuộc mọi quy mô trong tất cả các ngành. AWS cung cấp đầy đủ các giải pháp lưu trữ, chuyển đổi và phân tích hiện đại tiên tiến, cùng với các công cụ quy trình làm việc, tích hợp và quản lý cho cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Các giải pháp có dạng mô-đun và được thiết kế cho kiến trúc lai và đa đám mây. Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng:
- Amazon Athena dành cho phân tích phi máy chủ, có khả năng điều chỉnh quy mô đối với cơ sở dữ liệu hoạt động, kho dữ liệu, dữ liệu lớn, ERP, dữ liệu đa đám mây và dữ liệu Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3)
- Amazon Aurora là cơ sở dữ liệu tương thích với MySQL và PostgreSQL hoạt động trên đám mây có hiệu suất cao
- Amazon EMR để chạy và điều chỉnh quy mô Apache Spark, Presto, Hive và các khối lượng công việc dữ liệu lớn khác
- Amazon Redshift dành cho lưu kho dữ liệu và phân tích dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc như giao dịch, luồng dữ liệu nhấp chuột, đo từ xa bằng IoT và bản ghi ứng dụng
- Amazon S3 với AWS Lake Formation nhằm tạo hồ dữ liệu để phân tích
- Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS) dành cho các hoạt động và khả năng điều chỉnh quy mô đối với kho lưu trữ cơ sở dữ liệu quan hệ trên nền tảng đám mây
Bắt đầu quản lý dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo để sử dụng AWS
Tìm hiểu cách bắt đầu sử dụng Dữ liệu có cấu trúc trên AWS
Tìm hiểu cách bắt đầu sử dụng Dữ liệu phi cấu trúc trên AWS