Dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc là hai loại dữ liệu chính thường được được doanh nghiệp thu thập, phân tích và lưu trữ để phục vụ cho việc nghiên cứu và áp dụng vào các chiến lược phát triển, kinh doanh bán hàng. Trong đó, dạng phi cấu trúc chiếm trên gần 80% của dữ liệu doanh nghiệp, với tốc độ tăng trưởng trung bình từ 55% – 65% /mỗi năm. Vậy hai loại dữ liệu trên là gì, có điểm gì khác nhau? Cùng DATACENTERS tìm hiểu thêm về vấn đề này qua bài viết dưới đây nhé!
1. Dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu có định dạng chuẩn hóa dưới các thuộc tính cụ thể, thường được trình bày dưới dạng bảng, bao gồm các hàng và cột chứa các dạng thông tin được xác định sẵn, giúp cho phần mềm và người xử dụng có thể dễ dàng phân loại và xử lý. Các ví dụ điển hình của loại dữ liệu này bao gồm các bảng dữ liệu, các tập tin Excel, và các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) như MySQL hoặc Oracle.
Một số đặc điểm cơ bản bao gồm:
– Dễ dàng để tìm kiếm và truy xuất thông tin.
– Có thể cung cấp các ràng buộc về định dạng hoặc kiểu dữ liệu.
– Dễ dàng để phân tích và tổng hợp.
Dữ liệu có cấu trúc được sử dụng rộng rãi trong các hoạt động liên quan đến phân tích và xử lý dữ liệu như quản lý khách hàng, quản lý kho, phân tích thị trường, hệ thống thanh toán và nhiều ứng dụng khác. Chẳng hạn như:
– Quản lý khách hàng: Thông tin khách hàng được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng, giúp doanh nghiệp theo dõi và tương tác với khách hàng một cách hiệu quả.
– Bán hàng trực tuyến: Các đơn đặt hàng và thông tin khách hàng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để giúp doanh nghiệp xử lý và quản lý các đơn đặt hàng.
– Quản lý kho hàng: Thông tin sản phẩm và số lượng được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu quản lý kho hàng để giúp doanh nghiệp theo dõi và quản lý tồn kho.
2. Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc là những dữ liệu không được tổ chức theo một cấu trúc cụ thể. Thông thường, nó được lưu trữ dưới dạng tài liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video, chẳng hạn như các bài viết trên mạng, tweet, email, file PDF và các tài liệu giải trí,… Điều này làm cho việc truy cập và xử lý dữ liệu trở nên khó khăn hơn so với dữ liệu có cấu trúc, đặc biệt là khi cần phải thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu.
Một số điểm đặc trưng của loại dữ liệu này:
– Không có cấu trúc hoặc định dạng cụ thể.
– Thường được sử dụng trong các hoạt động sáng tạo và nghệ thuật.
– Gây nhiều khó khăn trong việc phân tích và tổng hợp.
Dữ liệu phi cấu trúc cũng có nhiều ứng dụng, chẳng hạn như trong lĩnh vực nghệ thuật và thiết kế. Ví dụ, các tác phẩm nghệ thuật như tranh vẽ hoặc bộ phim không có cấu trúc nhất định và được tự do sáng tạo. Trong việc xây dựng phần mềm, các tài liệu không có cấu trúc (như tài liệu hướng dẫn hoặc các tệp mã nguồn) được sử dụng để giữ lại các thông tin và hướng dẫn cho nhà phát triển.
3. Sự khác nhau giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc
Mặc dù cả hai loại dữ liệu này đều là những thành phần quan trọng của bất kỳ hoạt động nào liên quan đến dữ liệu, nhưng chúng rất khác nhau về cách sắp xếp, tổ chức và sử dụng. Kiểu dữ liệu có cấu trúc thường được sắp xếp vào các cơ sở dữ liệu theo một cấu trúc nhất định, trong khi dữ liệu phi cấu trúc không có bất kỳ cấu trúc nào và được lưu trữ dưới nhiều định dạng khác nhau.
Một số sự khác biệt chính giữa 2 loại dữ liệu này bao gồm:
– Dữ liệu theo cấu trúc cố định có thể được tìm kiếm và truy xuất một cách dễ dàng hơn so với dữ liệu không có cấu trúc.
– Dữ liệu có cấu trúc thường được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu hơn so với dữ liệu không có cấu trúc.
– Dữ liệu phi cấu trúc được sử dụng trong các hoạt động sáng tạo và nghệ thuật nhiều hơn so với dữ liệu cấu trúc.
4. Tầm quan trọng đối với doanh nghiệp
Dạng dữ liệu mang cấu trúc cố định và phi cấu trúc đều rất quan trọng đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, nhưng mỗi loại dữ liệu lại có vai trò khác nhau.
Trong khi dữ liệu có cấu trúc giúp việc xử lý dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, hỗ trợ cho các quá trình kinh doanh tự động hoá và hiệu quả hơn, thì dữ liệu phi cấu trúc lại đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích xu hướng và quản lý ý kiến khách hàng, hỗ trợ cho các quá trình marketing và tiếp thị, đồng thời cung cấp thông tin về người dùng và hành vi sử dụng sản phẩm/dịch vụ. Do đó, để tận dụng được tối đa tiềm năng của dữ liệu, doanh nghiệp cần phải có một chiến lược quản lý dữ liệu toàn diện và bao quát cho cả hai loại dữ liệu này.
– Xác định mục tiêu sử dụng dữ liệu và lên kế hoạch quản lý dữ liệu phù hợp với mục tiêu đó.
– Tuyển dụng và đào tạo nhân viên có kiến thức về khoa học dữ liệu để xử lý và phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả.
– Tổ chức và quản lý dữ liệu một cách bảo mật, bảo vệ thông tin khách hàng và người dùng.
– Sử dụng các công cụ phần mềm và phân tích dữ liệu để giúp việc quản lý và xử lý dữ liệu trở nên dễ dàng và nhanh chóng.
