เรามาพูดถึงความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างกัน ไม่มีมาตรฐานที่เหมือนกันสําหรับข้อมูลทั้งหมด ข้อมูลส่วนน้อยมีโครงสร้าง ในขณะที่ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง ฐานข้อมูลที่แตกต่างกันใช้สําหรับจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เนื่องจากความแตกต่างในวิธีการรวบรวม วิเคราะห์ และปรับขนาดแต่ละรายการ
ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคําที่ครอบคลุมสําหรับข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง แม้ว่าข้อมูลทุกประเภทสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมแก่คุณได้ แต่สิ่งสําคัญคือต้องรู้ว่าควรรวบรวมข้อมูลใดและเมื่อใดและควรดูข้อมูลใดเพื่อให้ได้ความรู้และความเข้าใจที่คุณต้องการ
โพสต์นี้จะสํารวจทั้งสองประเภทเพื่อช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ ก่อนอื่นเรามาดูข้อมูลที่มีโครงสร้างกัน
ข้อมูลที่มีโครงสร้างคืออะไร
ข้อมูลที่มีโครงสร้างหมายถึงข้อมูลที่ได้รับการจัดรูปแบบให้เป็นไปตามโครงสร้างที่กําหนดไว้ล่วงหน้า ใช้งานง่ายกว่าและโครงสร้างทําให้การค้นหาเร็วขึ้น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นภาพประกอบที่ดีที่สุดของข้อมูลที่มีโครงสร้าง มีแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้างมากมาย ซึ่งบางแหล่งรวมถึงแหล่งข้อมูลที่ระบุไว้ด้านล่าง:
- ฐานข้อมูลที่ใช้ SQL
- โปรแกรมสเปรดชีต เช่น Microsoft Excel
- เว็บเซิร์ฟเวอร์และบันทึกของเครือข่าย
- อุปกรณ์ทางการแพทย์
- แท็กหรือเซ็นเซอร์ เช่น RFID หรือ GPS
- แบบฟอร์มออนไลน์
- ระบบ OLTP หรือการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์
ข้อดีและข้อเสียของข้อมูลที่มีโครงสร้าง
มีข้อดีและข้อเสียของการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อพิจารณา เรามาพูดถึงข้อดีและข้อเสียกัน:
ข้อดี
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถจัดการได้มากกว่าและใช้การประมวลผลน้อยกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทําให้ง่ายต่อการบํารุงรักษา
- การออกแบบข้อมูลที่มีโครงสร้างที่โดดเด่นและมีการจัดระเบียบอย่างดีทําให้อัลกอริทึม ML ใช้งานได้ตรงไปตรงมา
- การใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่จําเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับประเภทข้อมูลและวิธีการทํางาน หากผู้ใช้เข้าใจหัวเรื่องของข้อมูลก็สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย
- เทคโนโลยีเพิ่มเติมรองรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทําให้การบริโภค การจัดการ และการวิเคราะห์ง่ายขึ้น
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยให้เครื่องมือค้นหาระบุและเข้าใจเนื้อหาของเว็บไซต์
จุดด้อย
- เนื่องจากข้อมูลที่มีโครงสร้างมีรูปแบบที่กําหนดไว้ จึงถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ โครงสร้างองค์กรนี้จํากัดความหลากหลายและกรณีการใช้งาน
- คลังข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บ อย่างไรก็ตาม ปรับตัวได้ยากและขาดความสามารถในการปรับขนาดและการปรับตัวสําหรับแอปพลิเคชันใหม่
เรียนรู้เกี่ยวกับ: คําถามที่มีโครงสร้าง และ แบบสอบถามที่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไร
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่สามารถประมวลผลหรือประเมินโดยใช้เครื่องมือและวิธีการข้อมูลแบบเดิมได้ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทํางานได้ดีที่สุดกับฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (NoSQL) เนื่องจากไม่มีแบบจําลองข้อมูลที่กําหนดไว้ล่วงหน้า อีกวิธีหนึ่งในการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือการจัดเก็บในรูปแบบดิบในการจัดเก็บข้อมูล
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยรูปแบบและแหล่งที่มาต่างๆ เช่น เอกสาร หน้าเว็บ การสนทนา วิดีโอ ภาพถ่าย การตอบกลับคําติชม และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีลักษณะดังต่อไปนี้:
- ข้อมูลขาดโครงสร้างที่ชัดเจน
- เป็นเรื่องยากสําหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จะใช้เนื่องจากไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน
- ไม่สามารถใช้แถวและคอลัมน์ที่ใช้ในฐานข้อมูลเพื่อจัดเก็บข้อมูลได้
- ข้อมูลไม่ได้ถูกจัดระเบียบและไม่เกี่ยวข้องกับแบบจําลอง
- ข้อมูลไม่มีโครงสร้างหรือลําดับที่กําหนดไว้
ข้อดีและข้อเสียของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
เมื่อใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเราต้องคํานึงถึงทั้งข้อดีและข้อเสียของมัน เรามาพูดถึงข้อดีและข้อเสียของประเภทข้อมูลนี้กัน:
ข้อดี
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างยังคงไม่มีการกําหนดจนกว่าจะจําเป็น ความเก่งกาจของมันช่วยเพิ่มรูปแบบไฟล์ในฐานข้อมูลขยายกลุ่มข้อมูลและช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเตรียมและประเมินเฉพาะข้อมูลที่จําเป็นเท่านั้น
- ข้อมูลอาจได้รับอย่างรวดเร็วและไม่ยุ่งยากมากนักเพราะไม่จําเป็นต้องระบุล่วงหน้า
- เปิดใช้งานพื้นที่จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการกําหนดราคาแบบจ่ายตามการใช้งานปรับปรุงประสิทธิภาพด้านต้นทุนและอํานวยความสะดวกในการขยาย
จุดด้อย
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องการความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากลักษณะที่ไม่ได้กําหนด/ไม่มีรูปแบบ สิ่งนี้ช่วยนักวิเคราะห์ข้อมูล แต่ทําให้ลูกค้าธุรกิจแปลกแยกที่ไม่เข้าใจปัญหาข้อมูลเฉพาะหรือวิธีใช้ข้อมูลของตน
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องใช้เครื่องมือพิเศษในการประมวลผล ซึ่งจะจํากัดช่วงของตัวเลือกที่มีให้สําหรับผู้จัดการข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์
ความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ควรพิจารณาความแตกต่างที่สําคัญหลายประการระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเมื่อทํางานกับข้อมูลทุกประเภท ลองตรวจสอบความแตกต่างหลักบางประการ:
| ข้อมูลที่มีโครงสร้าง | ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง |
| ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยตัวเลขและค่า และเป็นข้อมูลเชิงปริมาณประเภทหนึ่ง | ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลเชิงคุณภาพที่มีข้อความ เสียง วิดีโอ เซ็นเซอร์ คําอธิบาย และข้อมูลประเภทอื่นๆ |
| ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีความสําคัญต่อกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องและขับเคลื่อนอัลกอริทึมที่รองรับ | ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างใช้ในการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติและการขุดข้อความ |
| ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะถูกเก็บไว้ในรูปแบบตาราง เช่น ฐานข้อมูล SQL หรือแผ่นงาน Excel | ไฟล์เสียงและวิดีโอและฐานข้อมูล NoSQL ใช้เพื่อจัดเก็บเนื้อหา |
| มีโมเดลข้อมูลที่กําหนดไว้ล่วงหน้าสําหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง | ไม่มีแบบจําลองข้อมูลที่กําหนดไว้ล่วงหน้าสําหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง |
| แบบฟอร์มออนไลน์, เซ็นเซอร์ GPS, บันทึกเครือข่าย, บันทึกเว็บเซิร์ฟเวอร์, ระบบ OLTP และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ให้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง | การสื่อสารทางอีเมล เอกสารประมวลผลคํา ไฟล์ PDF และข้อมูลประเภทอื่นๆ เป็นแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง |
| คลังข้อมูลเป็นสถานที่จัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ | Data Lake ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบธรรมชาติ |
| ปรับขนาดได้มากและมีพื้นที่จัดเก็บน้อย | การปรับขนาดเป็นเรื่องยากและต้องการความจุที่มากขึ้น |
| ผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปสามารถใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ | ข่าวกรองธุรกิจที่แม่นยําสามารถรับได้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น |
บทสรุป
ไม่สําคัญว่าคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ช่ําชองหรือเป็นเจ้าของธุรกิจมือใหม่ ความสามารถในการจัดการข้อมูลทุกประเภทมีความสําคัญต่อความสําเร็จของคุณ คุณจะสามารถดําเนินการจัดการข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อเป้าหมายของคุณในท้ายที่สุดหากคุณใช้ความเป็นไปได้ของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
QuestionPro เป็นมากกว่าซอฟต์แวร์สํารวจเพราะตอบปัญหาในทุกสาขา นอกจากนี้เรายังมีระบบเช่นไลบรารี InsightsHub สําหรับจัดการข้อมูล
InsightsHub เป็นตัวอย่างหนึ่งของระบบการจัดการความรู้ที่ธุรกิจทั่วโลกใช้เพื่อปรับปรุงการจัดการข้อมูลลดระยะเวลาที่ใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึกและเพิ่มการใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน ทดสอบ QuestionPro ทันที!
