DỮ LIỆU PHI CẤU TRÚC LÀ GÌ

Ảnh Franck V. Từ UnsplashKhi một cuộc hội thoại được chuyển sang phân tích hay nhập vào mô hình dữ liệu lớn, những thuật ngữ như tài liệu Có cấu trúc, Bán kết cấu hoặc Không cấu trúc thường xuất xắc được kể đến. Đây là những mô hình dữ liệu quan lại trọng nên biết trong thời đại mà tài liệu Bán cấu tạo và Không kết cấu đang gia tăng với vận tốc chóng mặt, đồng thời những hiện tượng để cai quản và phân tích những loại tài liệu này đang dần dần trở phải phổ biến. Dưới đây là những gì bạn phải biết.
Bạn đang xem: Dữ liệu phi cấu trúc là gì
Bạn sẽ xem: dữ liệu phi kết cấu là gì
Dữ liệu tất cả cấu trúc

Đây là loại dữ liệu dễ ợt tìm tìm và sắp xếp nhất, vị nó hay được hàm chứa trong số cột với hàng, và những thành phần của chúng rất có thể được liên kết bằng phần đông trường được định sẵn từ trước. Hãy nghĩ về hầu như dữ liệu chúng ta có thể lưu trữ trong một tệp Excel và họ sẽ thấy ngay được ví dụ về dữ liệu có cấu trúc. Tài liệu có cấu tạo có thể bám theo một mô hình dữ liệu nhưng người kiến thiết cơ sở dữ liệu (CSDL) tạo thành — ví dụ như các bản thống kê bán sản phẩm theo vùng miền, xếp theo loại món đồ hoặc theo khách hàng hàng. Đối với tài liệu có cấu trúc, những hạng mục rất có thể được đội lại để sản xuất thành các mối tương tác với nhau (các ‘khách hàng’ cùng bao gồm phản hồi ‘thỏa mãn’ về thương mại & dịch vụ chẳng hạn). Hầu hết điều này để giúp đỡ dữ liệu có cấu trúc dễ dàng được lưu lại trữ, phân tích, tìm kiếm kiếm, và trở nên loại tài liệu dễ sử dụng nhất cho bạn trong thời gian gần đây. Ngày nay, đa số những loại dữ liệu được chỉ ra rằng có cấu trúc chỉ chiếm thấp hơn 20% tổng số tài liệu thu được.

Thông thường, dữ liệu có cấu trúc được thống trị bằng ngôn từ Truy vấn Có kết cấu (Structured Query Language — SQL) — một loại ngôn ngữ lập trình được cách tân và phát triển bởi IBM từ những năm 1970 giành riêng cho các CSDL bao gồm liên hệ.

Dữ liệu có kết cấu được tạo nên bởi đồ đạc và bé người. Các ví dụ của dữ liệu có cấu trúc bao hàm dữ liệu tài bao gồm như các giao dịch, chi tiết địa chỉ, thông tin nhân khẩu, reviews của người dùng, các bản ghi chú của máy, dữ liệu địa điểm từ những thiết bị thông minh, …

Dữ liệu không cấu trúc

Một phần rất cao của tất cả dữ liệu trên nhân loại này là tài liệu Không cấu trúc. Loại dữ liệu này là nhiều loại không thể chứa trong csdl dạng hàng và cột, với nó cũng không tồn tại mô hình tài liệu nào liên quan. Ví như một đoạn chữ vào một thư điện tử chẳng hạn. Sự thiếu vắng về cấu trúc đã khiến dữ liệu Không cấu trúc trở đề xuất khó tra cứu kiếm, quản lý và phân tích, cũng là vì sao vì sao các công ty đều làm lơ dạng dữ liệu này; đến đến cách đây không lâu khi sự thành lập của trí tuệ tự tạo và các thuật toán sản phẩm tự học làm cho quá trình này trở yêu cầu dễ hơn song chút.

Các ví dụ khác của tài liệu Không kết cấu gồm tất cả hình ảnh, phim và các tệp âm thanh, những tệp chứa chữ cái, các nội dung tự mạng xã hội, hình ảnh từ vệ tinh, những bài thuyết trình, tệp PDF, những câu vấn đáp từ bạn dạng khảo sát thắc mắc mở, các trang website và bản thu từ các cuộc gọi cung ứng khách hàng.

Dữ liệu chào bán cấu trúc

Ảnh Franki Chamaki từ bỏ Unsplash

Ngoài dữ liệu Có kết cấu và ko cấu trúc, có một loại dữ liệu khác nữa, cơ bản là dựa vào sự xáo trộn của 2 loại trên. Loại tài liệu này có một số trong những tính chất đồng nhất có thể xác định được, nhưng lại không hiện ra một cấu tạo rõ ràng và tương xứng với cơ sở dữ liệu quan hệ. Bởi vậy, một trong những thuộc tính có tổ chức triển khai được gán mang lại nó như các nhãn về ngữ nghĩa (semantic tag) hay các siêu tài liệu (metadata) với mục đích tiện lợi sắp xếp hơn, dẫu vậy vẫn sẽ có những lỗ hổng trong việc này.

Xem thêm: Top 10 Phần Mềm Diệt Virus Tốt Nhất Dành Cho Windows 7, Chống Virus Miễn Phí Cho Windows 7

Email là một trong ví dụ điển hình. Nội dung thực chất của email thuộc dạng ko cấu trúc, nhưng này lại mang những dữ liệu Có cấu trúc như tên, địa chỉ của tín đồ gửi và tín đồ nhận, thời hạn gửi, … Một ví dụ khác là hình ảnh kỹ thuật số. Bản thân hình ảnh đó là không cấu trúc, nhưng mà nếu bức ảnh đó được chụp từ điện thoại, thì nó sẽ tiến hành gắn ngày tháng và thời gian, nhãn về địa lý, và gồm khi còn có ID của thiết bị. Một lúc được giữ trữ, bức ảnh đó cũng hoàn toàn có thể được thêm nhãn như ‘chó’ giỏi ‘mèo’.

Rất các thứ khác nhưng mà mọi người thường xếp vào dạng dữ liệu Không cấu trúc nhưng thực chất lại là phân phối cấu trúc, bởi vì nó mang trong mình đều tính chất rất có thể phân nhiều loại được.

Sự không giống nhau giữa dữ liệu Có cấu trúc, Bán cấu tạo và không cấu trúc

Để phát âm một cách đơn giản nhất sự khác biệt giữa các loại hình dữ liệu, hãy thử cần sử dụng phép loại suy này. Khi đi phỏng vấn việc làm, tưởng tượng rằng ta tất cả 3 dạng vấn đáp khác nhau: gồm cấu trúc, Bán kết cấu và ko cấu trúc.

Đối với loại chất vấn Có cấu trúc, người phỏng vấn sẽ theo cạnh bên một kịch bản có sẵn được viết do phòng Nhân sự và vận dụng với tất cả các ứng viên. Đối với hiệ tượng phỏng vấn không cấu trúc, cuộc phỏng vấn sẽ phụ thuộc vào hoàn toàn vào người phỏng vấn đưa ra quyết định xem thắc mắc sẽ là gì, cùng cả sản phẩm công nghệ tự của những câu hỏi đó so với từng người tìm việc nữa. Còn hình thức phỏng vấn Bán kết cấu sẽ lấy những yếu tố trường đoản cú cả cuộc phỏng vấn Có và Không cấu trúc. Nó sẽ có tính chất đồng nhất và các nhân tố định lượng hệt như khi chất vấn Có cấu trúc, cùng sẽ có cả sự dễ chịu để tùy biến câu hỏi dựa trên tình hình thực tế.

Như vậy, với dữ liệu nói chung, tài liệu Có cấu tạo sẽ dễ ợt sắp xếp và dính theo một format nhất định; tài liệu Không kết cấu sẽ tinh vi hơn cùng thường bao gồm các thông tin định tính mà phần nhiều không thể như thế nào lược giảm hay thu xếp lại trong cơ sở dữ liệu quan hệ; và tài liệu Bán cấu tạo thì có các nhân tố từ cả hai vẻ ngoài trên.