ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: มันคืออะไรและมีไว้เพื่ออะไร?

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นประเภทที่พบมากที่สุดในโลกข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบัน มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากมายในที่เก็บข้อมูลประเภทนี้ที่สามารถใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ มีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างโซลูชันซอฟต์แวร์ใหม่ที่กรองข้อมูลจํานวนมหาศาลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่เป็นประโยชน์

ข้อมูลส่วนใหญ่ที่สร้างและรวบรวมโดยธุรกิจไม่มีโครงสร้าง และปริมาณข้อมูลจะขยายตัวอย่างรวดเร็ว ในบทความนี้ เราจะกําหนดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หารือเกี่ยวกับประเภทต่างๆ และหารือเกี่ยวกับการใช้งานที่มีในด้านต่างๆ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไร

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีความซับซ้อนสําหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จะใช้เนื่องจากขาดกรอบการทํางานที่ชัดเจน ไม่สอดคล้องกับแบบจําลองข้อมูลและไม่มีโครงสร้างที่ต้องจดจํา ข้อมูลประเภทนี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยข้อความ แต่อาจรวมถึงข้อมูลประเภทอื่นๆ เช่น วันที่ ตัวเลข และข้อเท็จจริง

ต่อไปนี้เป็นรายการลักษณะของข้อมูล:

• ข้อมูลไม่มีโครงสร้างและไม่เป็นไปตามแบบจําลองข้อมูล
• ข้อมูลไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน
• ข้อมูลไม่เป็นไปตามรูปแบบหรือลําดับที่เฉพาะเจาะจง
• การขาดโครงสร้างที่เป็นที่รู้จักทําให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ใช้งานได้ยาก
• ไม่สามารถเก็บข้อมูลในแถวและคอลัมน์ได้เหมือนในฐานข้อมูล

กําลังขยายตัวอย่างรวดเร็วเนื่องจากมีผู้ใช้บริการและแอปพลิเคชันดิจิทัลมากขึ้น ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นสิ่งสําคัญ แต่หากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้รับการประเมินอย่างถูกต้องก็จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจมากขึ้น มันสามารถนําเสนอข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายซึ่งตัวเลขและสถิติไม่สามารถถ่ายทอดได้ ลองสํารวจตัวอย่างประเภทของมัน

ประเภทของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยรูปแบบและแหล่งที่มาต่างๆ เช่น เอกสารทางกฎหมาย เสียง การสนทนา วิดีโอ ภาพถ่าย ข้อความบนเว็บไซต์ และอื่นๆ อีกมากมาย ด้านล่างนี้คุณจะพบตัวอย่างบางประเภทที่พบบ่อยที่สุด

• อีเมล

มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจํานวนมากที่ผลิตทุกวันโดยอีเมลจํานวนมากที่เราส่ง และเครื่องมือวิเคราะห์แบบเดิมไม่สามารถแยกวิเคราะห์ได้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเมตาของอีเมลมีโครงสร้างบางอย่าง และอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อความบางอย่างอาจดึงข้อมูลสําคัญจากอีเมลหลายพันฉบับในเวลาไม่กี่วินาที

• สื่อสังคม

ข้อมูลที่รวบรวมจากแพลตฟอร์มเครือข่ายสังคมไม่มีโครงสร้าง แต่เช่นเดียวกับอีเมล สามารถตั้งค่าได้ด้วยวิธีเฉพาะ ตัวอย่างที่ดีของเรื่องนี้คือแฮชแท็ก

ผู้ใช้สามารถใช้แฮชแท็กเพื่อค้นหาหัวข้อที่พวกเขาสนใจ อย่างไรก็ตาม ข้อความของแฮชแท็กไม่มีโครงสร้าง

• การตอบแบบสํารวจ

การวิจัยตลาด การมีส่วนร่วมของพนักงาน และแบบสอบถามประสบการณ์ลูกค้ามักมีคําถามแบบปรนัยและปลายเปิด คําถามเหล่านี้ต้องการการตอบกลับข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

• สิ่งพิมพ์

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้รับการเผยแพร่ในหลายรูปแบบโดยสิ่งพิมพ์ ไดเร็กทอรี และพอร์ทัล ตัวอย่างเนื้อหา ได้แก่ บทความข่าวประกาศรับสมัครงานบทวิจารณ์ภาพยนตร์รายชื่ออสังหาริมทรัพย์บทวิจารณ์ร้านอาหารฐานข้อมูลประวัติย่อคําขอข้อเสนอและอื่น ๆ ข้อมูลในข้อความหรือรูปภาพจะรวมอยู่ในแต่ละรายการ

• ข้อมูลการสื่อสาร

ทุกวันนี้มีหลายวิธีในการสนทนาที่มีความหมายกับผู้อื่นทั้งในด้านอาชีพและส่วนตัว ลองนึกภาพธุรกิจที่พนักงานมักมีส่วนร่วมในการสนทนากับลูกค้าและผู้ขายในช่องทางต่างๆ โดยสร้างข้อมูลเสียง รูปภาพ และข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

• ไฟล์มัลติมีเดีย

ไฟล์มัลติมีเดียยังไม่มีโครงสร้างเนื่องจากเราไม่แน่ใจว่ารูปภาพ เพลง หรือวิดีโอหมายถึงอะไร แม้ว่าไฟล์เหล่านั้นอาจมีป้ายกํากับด้วยชื่อหรือหัวเรื่องและบันทึกไว้ในฐานข้อมูล เช่น MP3, JPG, PNG, GIF เป็นต้น

• เอกสาร

การประเมิน เอกสารทางกฎหมาย และสไลด์โชว์สําหรับธุรกิจมักเขียนด้วยมือ เผยแพร่บนอินเทอร์เน็ต หรือบันทึกเป็น PDF ไฟล์เหล่านี้อาจรวมถึงสเปรดชีตรูปภาพหรือไฟล์ XML แม้ว่าไฟล์ข้อความอาจเขียนในลักษณะมาตรฐาน แต่ข้อมูลไม่ได้จัดเรียงในลักษณะที่ทําให้สามารถวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องใช้เทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อน

• หน้าเว็บ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างถูกสร้างขึ้นในอัตราเลขชี้กําลังทางอินเทอร์เน็ตจํานวนมาก ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และวัสดุประเภทอื่นๆ ทั้งหมดสามารถพบได้บนหน้าเว็บ

การใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นเข้ากันไม่ได้กับโปรแกรมประมวลผลธุรกรรมโดยเนื้อแท้ การวิเคราะห์และ BI เป็นการใช้งานหลัก

ผู้ค้าปลีก ผู้ผลิตวิเคราะห์ประเภทข้อมูลเหล่านี้ และธุรกิจอื่นๆ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและเปิดใช้งานโฆษณาที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ พวกเขายังวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อเรียนรู้ว่าพวกเขารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ และแบรนด์ของบริษัทผ่านเลนส์ของการวิเคราะห์ความรู้สึก

หนึ่งในกรณีการใช้งานที่เกิดขึ้นใหม่สําหรับการวิเคราะห์ด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือการบํารุงรักษาเชิงคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตสามารถตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อตรวจหาปัญหาอุปกรณ์ในระบบการผลิตหรือผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายในภาคสนาม

การวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกของระบบไอทีเผยให้เห็นแนวโน้มการใช้งานข้อ จํากัด ด้านความจุและสาเหตุของปัญหาแอปพลิเคชันการพังทลายของระบบและปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่สําหรับสิ่งต่อไปนี้:

• ตรวจสอบข้อความเพื่อให้เป็นไปตามกฎระเบียบ
• ติดตามและประเมินการโต้ตอบของลูกค้าและความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดีย
• รับข้อมูลที่น่าเชื่อถือเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของลูกค้าทั่วไป

ความท้าทายด้านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ความพร้อมใช้งานและการประยุกต์ใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสําหรับความต้องการด้านการวิเคราะห์กฎระเบียบและการตัดสินใจผลักดันข้อกําหนดในการค้นหาและตรวจสอบข้อมูลนี้อย่างรอบคอบ ต่อไปนี้คือความท้าทายบางประการที่อาจเกิดขึ้นขณะทํางานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง:

• รอนานสําหรับข้อมูลใหม่และข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง: ใช้เวลานานมากในการแยกวิเคราะห์ระบบไฟล์จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดและประมวลผลการเปลี่ยนแปลงรายวันในไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างจํานวนมากหลายร้อยล้านหรือหลายพันล้านไฟล์
• ยากที่จะหาข้อมูลคุณภาพสูง: เมื่อพูดถึงคุณภาพข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจไม่สอดคล้องกัน เนื่องจากข้อมูลตรวจสอบได้ยากและไม่ถูกต้องเสมอไปจึงขาดความสม่ําเสมอในคุณภาพ
• การจัดการข้อมูลเป็นเรื่องยาก: ข้อมูลนี้อยู่ในรูปแบบดิบและไม่ได้รับการจัดโครงสร้าง แต่อย่างใด การค้นหาข้อมูลที่เชื่อถือได้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นอกจากนี้ การค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและการจัดทําดัชนีเป็นงานที่ซับซ้อน

เรียนรู้เกี่ยวกับ: กรอบการจัดการข้อมูล

• พื้นที่เก็บข้อมูลไม่เพียงพอ: ขีดจํากัดการสํารองข้อมูลแบบเดิมผลักดันให้องค์กรสร้างการจําลองแบบราคาแพงที่ “แนบ” ข้อมูลกับผู้ให้บริการพื้นที่เก็บข้อมูลและแบรนด์เดียว
• ข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้: ซอฟต์แวร์สํารองข้อมูลที่ไม่สามารถปรับขนาดได้ไม่สามารถส่งข้อมูลสําคัญได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัยระหว่างที่เก็บข้อมูล ทําให้การย้ายข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลเก่าไปยังที่เก็บข้อมูลใหม่ทําได้ยาก

บทสรุป

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจดูล้นหลามเนื่องจากความระส่ําระสายและข้อมูลจํานวนมาก อย่างไรก็ตาม สามารถจัดการได้ง่ายๆ และอาจได้ข้อมูลที่หลากหลายโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

รู้จักคู่แข่งและลูกค้าของคุณได้ดีขึ้น ดูแลและจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณสําหรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้งานได้ทันที ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คุณสามารถเจาะลึกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสังเกตภาพรวมหรือทําการศึกษาอย่างละเอียด

QuestionPro นําเสนอโซลูชั่นสําหรับทุกปัญหาและอุตสาหกรรมทําให้เป็นมากกว่าซอฟต์แวร์สํารวจ สําหรับการจัดการข้อมูล เรายังมีระบบต่างๆ เช่น ไลบรารีการวิจัย InsightsHub ของเรา

องค์กรทั่วโลกใช้ระบบการจัดการความรู้และโซลูชันเช่น InsightsHub เพื่อจัดการข้อมูลได้ดีขึ้นลดเวลาที่ใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึกและเพิ่มการใช้ข้อมูลในอดีตในขณะที่ประหยัดค่าใช้จ่ายและเพิ่ม ROI ลองใช้ QuestionPro เลยตอนนี้!

ศึกษาเพิ่มเติม