Dữ liệu cấu trúc và Dữ liệu phi cấu trúc (Phần 2) – BAC

Ở phần 1, bài viết đã giới thiệu các khái niệm về dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, so sánh sự khác nhau cơ bản giữa hai loại dữ liệu. Trong Phần 2, chúng tôi tiếp tục mô tả sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc một cách chi tiết hơn, với các ví dụ và trường hợp sử dụng cụ thể.

Tham khảo: Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc (Phần 1)

5. Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Bây giờ, hãy thảo luận về một số điểm khác biệt quan trọng hơn giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc:

Sự khác biệt chi tiết giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc thường ở dạng văn bản và số. Định dạng của nó được chuẩn hóa và người dùng có thể đọc được. Phổ biến nhất là csv và xml. Trong mô hình dữ liệu, định dạng dữ liệu được xác định trước.

Không giống như dữ liệu có cấu trúc, các định dạng dữ liệu phi cấu trúc có đủ hình dạng và kích cỡ. Dữ liệu phi cấu trúc không có bất kỳ mô hình dữ liệu được xác định trước nào và được lưu trữ ở định dạng gốc (còn được gọi là định dạng “gốc”). Nó có thể là tệp âm thanh (wav, mp3, ogg, v.v.) hoặc tệp video (mp4, wmv, v.v.), tài liệu pdf, hình ảnh (jpeg, png, v.v.), email, bài đăng trên mạng xã hội, cảm biến dữ liệu, v.v.

Dữ liệu có cấu trúc kém linh hoạt hơn vì nó dựa trên một mô hình dữ liệu được tổ chức tốt. Dữ liệu này phụ thuộc vào lược đồ. Lược đồ của cơ sở dữ liệu biểu thị các cột cấu hình (còn được gọi là các trường) và các loại dữ liệu được lưu trữ trong các cột đó. Sự phụ thuộc này vừa là ưu điểm vừa là nhược điểm. Mặc dù thông tin ở đây có thể được tìm kiếm và xử lý dễ dàng, nhưng tất cả các bản ghi đều phải tuân theo các yêu cầu lược đồ rất nghiêm ngặt.

Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn. Việc thiếu các mục đích sử dụng được xác định trước đối với dữ liệu phi cấu trúc khiến dữ liệu này trở nên siêu linh hoạt, vì thông tin có thể được lưu trữ ở các định dạng tệp khác nhau. Tuy nhiên, dữ liệu này mang tính chủ quan và khó xử lý hơn.

Nếu chúng ta áp dụng dữ liệu vào xử lý phân tích, sử dụng cái được gọi là đường dẫn dữ liệu, thì đích cuối cùng của hành trình dữ liệu có cấu trúc đặc biệt là kho dữ liệu. Đây là những kho lưu trữ hoặc kho lưu trữ hiệu quả về không gian, có cấu trúc được xác định rõ ràng và khó thay đổi. Ngay cả những thay đổi nhỏ đối với lược đồ cũng có thể dẫn đến một lượng lớn dữ liệu cần được xây dựng lại, điều này có thể tốn thời gian và tài nguyên.

Lượng dữ liệu càng lớn thì càng cần nhiều dung lượng lưu trữ. Ảnh độ phân giải cao nặng hơn nhiều so với tệp văn bản. Do đó, dữ liệu phi cấu trúc cần nhiều không gian lưu trữ hơn và thường được lưu giữ trong các kho dữ liệu, cho phép lưu trữ lượng dữ liệu gần như không giới hạn ở định dạng thô. Bên ngoài hồ dữ liệu, dữ liệu phi cấu trúc nằm trong các ứng dụng gốc.

Có khả năng sử dụng đám mây trong cả hai trường hợp. Chưa kể có một kiến ​​trúc mới kết hợp các tính năng của cả hai hệ thống quản lý dữ liệu – Data Lake House.

Như chúng tôi đã đề cập, dữ liệu có cấu trúc tồn tại trong cơ sở dữ liệu quan hệ, còn được gọi là rdbms. Ở đây, dữ liệu được thiết lập trong các bảng có nhiều hàng (còn được gọi là bản ghi) và các cột có nhãn cho biết loại dữ liệu cụ thể mà chúng phải chứa. Định cấu hình các kiểu dữ liệu và cột tạo nên lược đồ bảng cơ sở dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng SQL hoặc Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc để truy cập và thao tác dữ liệu được lưu trữ. Cú pháp SQL tương tự như tiếng Anh nên dễ viết, đọc và diễn giải.

Đây là cách sql giúp thực hiện truy vấn.

Nói về cơ sở dữ liệu cho dữ liệu phi cấu trúc, sự lựa chọn tốt nhất cho loại dữ liệu này là cơ sở dữ liệu phi quan hệ, còn được gọi là cơ sở dữ liệu nosql.

nosql là viết tắt của “không chỉ sql”. Các cơ sở dữ liệu này có nhiều mô hình dữ liệu khác nhau lưu trữ dữ liệu theo cách không phải bảng. Các loại cơ sở dữ liệu nosql phổ biến nhất là khóa-giá trị, tài liệu, biểu đồ và phạm vi cột. Những cơ sở dữ liệu như vậy có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và xử lý lượng người dùng cao vì chúng rất linh hoạt và có thể mở rộng. Trong thế giới nosql, có các bộ sưu tập dữ liệu thay vì các bảng. Trong các bộ sưu tập này có cái gọi là tài liệu. Mặc dù các tài liệu có thể trông giống như các hàng của bảng nhưng chúng không sử dụng cùng một lược đồ. Có thể có nhiều tài liệu với các trường khác nhau trong một bộ sưu tập. Quan trọng nhất, có rất ít hoặc không có mối quan hệ giữa các mục dữ liệu. Ý tưởng ở đây là giảm việc hợp nhất quan hệ và thay thế nó bằng các truy vấn siêu nhanh và hiệu quả. Tuy nhiên, sẽ có một số dữ liệu trùng lặp.

Ví dụ về cấu trúc dữ liệu Nosql

5.5. dễ tìm kiếm (dễ tìm, phân tích và xử lý)

Một trong những điểm khác biệt chính giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc là khả năng phân tích dữ liệu dễ dàng. Dữ liệu có cấu trúc nói chung rất dễ tìm và xử lý, cho dù do con người xử lý dữ liệu hay thuật toán lập trình. Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc khó tìm và phân tích hơn. Sau khi được tìm thấy, dữ liệu phải được xử lý cẩn thận để hiểu giá trị và khả năng ứng dụng của nó. Quá trình này là một thách thức vì dữ liệu phi cấu trúc không thể vừa với các trường cố định của cơ sở dữ liệu quan hệ cho đến khi nó được xếp chồng lên nhau và được xử lý.

Trước đây, vì dữ liệu có cấu trúc đã tồn tại lâu hơn nên việc chọn một số công cụ phân tích hoàn thiện cho dữ liệu đó là điều hợp lý. Đồng thời, những người làm việc với dữ liệu phi cấu trúc có thể phải đối mặt với sự lựa chọn công cụ phân tích kém hơn, vì hầu hết chúng vẫn đang được phát triển. Việc sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu truyền thống thường diễn ra trong bối cảnh cấu trúc bên trong lộn xộn của loại dữ liệu này.

Dữ liệu có cấu trúc thường được gọi là dữ liệu định lượng. Điều này có nghĩa là dữ liệu thường chứa các số chính xác hoặc các phần tử văn bản có thể đếm được. Phương pháp phân tích rõ ràng, dễ áp ​​dụng. Trong số đó:

• Phân loại hoặc sắp xếp các mục dữ liệu được lưu trữ thành các lớp tương tự dựa trên các đặc điểm chung,
• hồi quy hoặc điều tra các mối quan hệ và sự phụ thuộc giữa các biến và
• Phân cụm dữ liệu hoặc tổ chức các điểm dữ liệu thành các nhóm cụ thể dựa trên các thuộc tính khác nhau.

Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc thường được phân loại là dữ liệu định tính chứa thông tin chủ quan, không thể xử lý bằng các phương pháp truyền thống và công cụ phân tích phần mềm. Ví dụ: dữ liệu định tính có thể đến từ các cuộc khảo sát khách hàng hoặc phản hồi trên mạng xã hội dưới dạng văn bản. Để xử lý và phân tích dữ liệu định tính, cần có các kỹ thuật phân tích nâng cao hơn, chẳng hạn như:

• Xếp chồng dữ liệu hoặc điều tra lượng lớn dữ liệu, chia chúng thành các mục nhỏ hơn và nhóm các biến có giá trị tương tự thành một nhóm và
• Khai thác dữ liệu hoặc quá trình phát hiện các mẫu, điểm bất thường và tương tác cụ thể trong các tập dữ liệu lớn để chỉ ra trước các kết quả có thể xảy ra. li>

  Công cụ dữ liệu có cấu trúc. Bản chất rõ ràng và có tổ chức cao của dữ liệu có cấu trúc tạo điều kiện thuận lợi cho nhiều công cụ phân tích và quản lý dữ liệu. Điều này mở ra cơ hội cho các nhóm dữ liệu chọn sản phẩm phần mềm tốt nhất khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc.

  Các hệ thống, công cụ và công nghệ dữ liệu quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng phổ biến nhất như sau:

  • postgresql. Đây là một rdbms nguồn mở và miễn phí hỗ trợ các truy vấn sql và json, cũng như các ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất như java, python, c/c+ , v.v.
  • sqlite. Đây là một giải pháp thay thế phổ biến khác cho công cụ cơ sở dữ liệu sql có trong thư viện c. Đây là một hệ thống giao dịch nhẹ không phụ thuộc vào một quy trình máy chủ riêng biệt khi nó được đưa vào chương trình cuối cùng.
  • mysql. Một trong những rdbms mã nguồn mở phổ biến, nhanh chóng và đáng tin cậy nhất. Nó chạy trên một máy chủ duy nhất và cho phép tạo các ứng dụng lớn và nhỏ.
  • Cơ sở dữ liệu Oracle. Đây là hệ quản trị cơ sở dữ liệu tiên tiến với cấu trúc đa mô hình. Nó có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu, xử lý giao dịch trực tuyến và khối lượng công việc cơ sở dữ liệu hỗn hợp.
  • máy chủ sql của Microsoft. Được phát triển bởi microsoft, máy chủ sql là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ mạnh mẽ và đáng tin cậy cho phép bạn lưu trữ và truy xuất dữ liệu cần thiết cho các ứng dụng phần mềm khác.
  • Ứng dụng olap. Đơn vị Business Intelligence (bi), Xử lý Phân tích Trực tuyến (OLAP) đại diện cho một phương pháp điện toán tiên tiến giúp trả lời các truy vấn đa chiều một cách hiệu quả và nhanh chóng. Các công cụ của Olap cho phép người dùng tiếp cận dữ liệu từ các quan điểm khác nhau khi họ kết hợp khả năng khai thác dữ liệu, cơ sở dữ liệu quan hệ và báo cáo. Apache kylin là một trong những hệ thống olap mã nguồn mở phổ biến nhất. Nó hỗ trợ các bộ dữ liệu lớn vì nó được đồng bộ hóa với hadoop.

  Công cụ dữ liệu phi cấu trúc. Do dữ liệu phi cấu trúc có nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau, nên nó yêu cầu các công cụ được thiết kế đặc biệt để phân tích và thao tác đúng cách. Ngoài ra, bạn cần tìm một nhóm khoa học dữ liệu đủ tiêu chuẩn. Biết chủ đề của dữ liệu không chỉ hữu ích mà còn rất quan trọng trong việc tìm ra mối quan hệ giữa dữ liệu.

  Dưới đây là một số ví dụ về các công cụ và kỹ thuật để quản lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc:

  • mongodb. Đây là một dbms hướng tài liệu không yêu cầu bất kỳ lược đồ hoặc cấu trúc bảng nghiêm ngặt nào. Nó được coi là một trong những ví dụ nosql cổ điển. mongodb sử dụng các tài liệu giống như json.
  • amazon dynamodb. Được Amazon cung cấp như một phần của gói aws, dynamobd là một dịch vụ cơ sở dữ liệu nosql nâng cao để quản lý dữ liệu hoàn chỉnh. Nó hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu tài liệu và khóa-giá trị, khiến nó trở nên lý tưởng để xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
  • apache hadoop. Đó là một khung mã nguồn mở hiệu quả để xử lý lượng lớn dữ liệu và lưu trữ dữ liệu đó trên các máy chủ hàng hóa rẻ tiền. Ngoài việc là một công cụ mạnh mẽ, Hadoop còn rất linh hoạt vì nó không yêu cầu lược đồ hoặc cấu trúc để lưu trữ dữ liệu. Nó giúp cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc và sau đó xuất dữ liệu này sang cơ sở dữ liệu quan hệ.
  • Microsoft Azure. Azure là một dịch vụ đám mây toàn diện do Microsoft đưa ra để xây dựng và quản lý các ứng dụng cũng như dịch vụ thông qua các trung tâm dữ liệu. Azure Cosmos DB là một cơ sở dữ liệu NoSQL nhanh và có thể mở rộng để lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

  Trước đây, việc phân tích dữ liệu phi cấu trúc thường là một quy trình thủ công và tốn nhiều thời gian. Ngày nay, có nhiều công cụ tiên tiến do AI điều khiển có thể giúp sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc, tìm các mục liên quan và lưu trữ kết quả. Các kỹ thuật và công cụ dữ liệu phi cấu trúc kết hợp các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học. Do đó, các sản phẩm phần mềm có thể được tùy chỉnh theo nhu cầu của một ngành cụ thể.

  Vì cơ sở dữ liệu quan hệ đã tồn tại lâu hơn nên người dùng quen thuộc hơn với chúng. Các chuyên gia dữ liệu với các cấp độ kỹ năng khác nhau có thể sử dụng bất kỳ rdb nào rất dễ dàng và nhanh chóng nhờ vào mô hình dữ liệu được xác định trước. Tất cả đầu vào, tìm kiếm, truy vấn và hành động được thực hiện trong một môi trường có tổ chức cao, mở ra khả năng truy cập tự phục vụ cho các chuyên gia, từ nhà phân tích kinh doanh đến kỹ sư phần mềm. phần mềm.

  Không giống như các công cụ dữ liệu có cấu trúc, những công cụ được thiết kế cho dữ liệu phi cấu trúc sẽ phức tạp hơn khi sử dụng. Do đó, họ yêu cầu một số chuyên môn về khoa học dữ liệu và máy học để thực hiện phân tích dữ liệu chuyên sâu. Ngoài ra, các chuyên gia làm việc với dữ liệu phi cấu trúc phải hiểu rõ về chủ đề của dữ liệu và mối quan hệ giữa dữ liệu. Tóm lại, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, các công ty cần sự trợ giúp có trình độ từ các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích.

  6. Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và các trường hợp sử dụng

  Vì chúng tôi đã trình bày một phần chủ đề bằng các ví dụ về dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc ở trên, nên việc chỉ ra các trường hợp sử dụng cụ thể sẽ rất hữu ích.

  Vì vậy, khi bạn nghĩ đến ngày tháng, tên, id sản phẩm, thông tin giao dịch, v.v., bạn biết mình đã nghĩ đến dữ liệu có cấu trúc. Trong khi đó, dữ liệu phi cấu trúc có nhiều mặt, chẳng hạn như tệp văn bản, tài liệu pdf, bài đăng trên mạng xã hội, nhận xét, hình ảnh, tệp âm thanh/video và email, v.v.

  Nói chung, các ngành cần tận dụng cả hai loại dữ liệu để nâng cao hiệu quả dịch vụ của họ.

  

  Các ngành khác nhau sử dụng dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc như thế nào

  6.1. Ví dụ về các trường hợp sử dụng dữ liệu có cấu trúc

  • Đặt phòng trực tuyến: Nhiều dịch vụ đặt phòng khách sạn và đặt vé sử dụng mô hình dữ liệu được xác định trước cho tất cả dữ liệu đặt phòng chẳng hạn như ngày, giá, điểm đến, v.v. Cả hai đều tuân thủ cấu trúc dữ liệu tiêu chuẩn với các hàng và cột.
  • atm: Bất kỳ atm nào cũng là một ví dụ điển hình về cách hoạt động của dữ liệu có cấu trúc và cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hành động mà người dùng có thể thực hiện theo một mẫu được xác định trước.
  • Hệ thống kiểm soát khoảng không quảng cáo: Có nhiều loại hệ thống kiểm soát khoảng không quảng cáo được các công ty sử dụng, nhưng chúng đều là cơ sở dữ liệu quan hệ có tổ chức cao, dựa trên ngữ cảnh.
  • Ngân hàng và Kế toán: Các công ty và ngân hàng thuộc mọi loại phải xử lý và ghi lại một số lượng lớn các giao dịch tài chính. Do đó, họ sử dụng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc.

  6.2. Ví dụ về các trường hợp sử dụng dữ liệu phi cấu trúc

  • Nhận dạng giọng nói: Các trung tâm cuộc gọi sử dụng tính năng nhận dạng giọng nói để nhận dạng khách hàng và thu thập thông tin về các truy vấn cũng như cảm xúc của họ.
  • Nhận dạng hình ảnh: Các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng nhận dạng hình ảnh để cho phép khách hàng mua sắm trên điện thoại di động của họ bằng cách đăng ảnh về những gì họ muốn.
  • Phân tích văn bản: Các nhà sản xuất sử dụng phân tích văn bản nâng cao để kiểm tra yêu cầu bảo hành của khách hàng và đại lý, đồng thời truy xuất các mục thông tin cụ thể quan trọng để nhóm và xử lý thêm.
  • Chatbot: Sử dụng quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (nlp) để phân tích văn bản, chatbot giúp các công ty khác nhau cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng với dịch vụ của họ. Dựa trên các câu hỏi đã nhập, khách hàng được chuyển hướng đến người đại diện phù hợp, người sẽ cung cấp câu trả lời toàn diện.

  Tham khảo: https://www.altexsoft.com/

  Nhu cầu đào tạo của doanh nghiệp

  Bắc là đơn vị đào tạo bằng cấp 3 sớm nhất tại Việt Nam. iiba đối tác chính thức quốc tế. Ngoài các khóa học public, bac còn có các khóa học nội bộ dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tháo gỡ khó khăn và tư vấn để phát triển.

  Trình chỉnh sửa nội dung – bac