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

Ở phần 1, Bài viết đã giới thiệu khái niệm về Dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, so sánh những khác biệt cơ bản của hai loại dữ liệu này. Trong phần 2 này, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu chi tiết hơn về những khác biệt giữa Dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc cùng với các ví dụ và trường hợp sử dụng cụ thể.

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

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

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

Khác biệt giữa Dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc một cách chi tiết

Dữ liệu có cấu trúc thường được trình bày dưới dạng văn bản và số. Các định dạng của nó được tiêu chuẩn hóa và người dùng có thể đọc được. Những cái phổ biến nhất là CSV và XML. Trong mô hình dữ liệu, định dạng dữ liệu đã được xác định trước.

Không giống như dữ liệu có cấu trúc, các định dạng dữ liệu phi cấu trúc được trình bày với nhiều hình dạng và kích thước khác nhau. Dữ liệu phi cấu trúc không có bất kỳ mô hình dữ liệu nào được xác định trước và nó được lưu trữ ở các định dạng gốc (hay còn gọi là định dạng “gốc”). Đó có thể là 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, dữ liệu cảm biến, v.v.

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

Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn. Việc không có mục đích được xác định trước của dữ liệu phi cấu trúc làm cho nó 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 để xử lý phân tích và sử dụng cái gọi là đường ống dữ liệu (data pipelines), thì đích đến cuối cùng trong hành trình của dữ liệu có cấu trúc sẽ là các kho dữ liệu đặc biệt. Đây là những kho lưu trữ hoặc kho lưu trữ tiết kiệm không gian có cấu trúc xác định và khó thay đổi. Ngay cả những thay đổi nhỏ đối với lược đồ cũng có thể dẫn đến nhu cầu xây dựng lại khối lượng dữ liệu khổng lồ, điều này có thể tốn thời gian và tài nguyên.

Dung lượng dữ liệu càng lớn thì càng cần nhiều dung lượng để lưu trữ. Một bức ảnh có độ phân giải cao nặng hơn rất nhiều so với một tệp văn bản. Do đó, dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu nhiều không gian lưu trữ hơn và thường được giữ trong các hồ dữ liệu, kho lưu trữ cho phép lưu trữ lượng dữ liệu gần như vô hạn ở các định dạng thô của nó. Ngoài các 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 rằng có một kiến ​​trúc mới, kết hợp kết hợp các tính năng của cả hai hệ thống quản lý dữ liệu – một data lakehouse . 

Như chúng ta đã đề cập, dữ liệu có cấu trúc tồn tại trong cơ sở dữ liệu quan hệ , còn được gọi là RDBMS. Dữ liệu ở đây được thiết lập trong các bảng có nhiều hàng (còn được gọi là bản ghi) và cột có nhãn, biểu thị các kiểu dữ liệu cụ thể mà chúng phải giữ. Cấu hình của các kiểu dữ liệu và cột tạo nên lược đồ của bảng cơ sở dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng SQL, hoặc Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, để tiếp cận dữ liệu được lưu trữ và thao tác với nó. Cú pháp SQL tương tự như cú pháp của ngôn ngữ tiếng Anh, cung cấp sự đơn giản cho việc viết, đọc và diễn giải nó.

Đây là cách SQL giúp thực hiện các truy vấn.

Nói đến cơ sở dữ liệu cho dữ liệu phi cấu trúc, lựa chọn phù hợp nhất cho loại dữ liệu này sẽ 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 và chúng lưu trữ dữ liệu theo cách không bảng. Các loại cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất là khóa-giá trị, tài liệu, đồ thị và cột rộng. Những cơ sở dữ liệu như vậy có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đối phó với lượng người dùng cao vì chúng khá linh hoạt và có khả năng mở rộng. Trong thế giới NoSQL, có các bộ sưu tập dữ liệu hơn là các bảng. Trong những bộ sưu tập này, có những cái gọi là tài liệu. Mặc dù các tài liệu có thể trông giống như các hàng trong bảng, nhưng chúng không sử dụng cùng một lược đồ. Có thể có nhiều tài liệu trong một bộ sưu tập có các trường khác nhau. Trên hết, có rất ít hoặc không có mối quan hệ giữa các mục dữ liệu. Ý tưởng ở đây là để việc hợp nhất quan hệ diễn ra ít hơn và thay vào đó là có các truy vấn siêu nhanh và hiệu quả. Mặc dù, sẽ có một số dữ liệu trùng lặp.

Ví dụ về cấu trúc dữ liệu NoSQL

5.5. Ease of search (Dễ dàng tìm kiếm, phân tích và xử lý)

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

Theo quan điểm lịch sử, vì dữ liệu có cấu trúc đã tồn tại ở đây lâu hơn, nên thật hợp lý khi có một sự lựa chọn tuyệt vời về các công cụ phân tích hoàn thiện cho nó. Đồng thời, những người làm việc với dữ liệu phi cấu trúc có thể phải đối mặt với sự lựa chọn kém hơn về các công cụ phân tích vì hầu hết chúng vẫn đang được phát triển. Việc sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu truyền thống thường đi vào nền tảng của cấu trúc bên trong vô tổ chức của kiểu dữ liệu này.

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

• Phân loại hoặc sắp xếp các mục dữ liệu được lưu trữ thành các lớp tương tự nhau dựa trên các đặc điểm chung,
• Hồi quy hoặc điều tra về 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 các 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 ở dạng văn bản. Để xử lý và phân tích dữ liệu định tính, cần có các kỹ thuật phân tích tiên tiến hơn như:

• Xếp chồng dữ liệu hoặc điều tra khối lượng lớn dữ liệu, chia chúng thành các mục nhỏ hơn và xếp các biến có giá trị tương tự vào một nhóm duy nhất, và
• Khai thác dữ liệu hoặc quá trình phát hiện các mẫu, điểm kỳ lạ và tương tác nhất định trong các tập dữ liệu lớn để thể hiện trước các kết quả có thể xảy ra.

Các công cụ dữ liệu có cấu trúc. Bản chất rõ ràng và có tổ chức cao của dữ liệu có cấu trúc đóng góp vào một loạt các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu. Điều này mở ra cơ hội cho các nhóm dữ liệu trong việc chọn ra sản phẩm phần mềm phù hợp nhất khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc.

Trong số các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ, các công cụ và công nghệ dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất, có những hệ thống sau:

• PostgreSQL. Đây là một RDBMS mã nguồn mở miễn phí hỗ trợ cả 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. Đó là một lựa chọn phổ biến khác của công cụ cơ sở dữ liệu SQL có trong thư viện C. Đó là một hệ thống giao dịch nhẹ và không dựa vào quy trình máy chủ riêng biệt vì nó được chèn vào chương trình cuối.
• MySQL. Một trong những RDBMS nguồn mở phổ biến nhất, nhanh và đáng tin cậy. Nó chạy trên một máy chủ và cho phép tạo cả ứng dụng nhỏ và lớn.
• Cơ sở dữ liệu Oracle. Đây là một 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, SQL Server là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ đáng tin cậy và có chức năng giúp bạn có thể lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo yêu cầu của các ứng dụng phần mềm khác.
• Các ứng dụng OLAP. Một đơn vị của trí tuệ kinh doanh (BI), xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) là viết tắt của một phương pháp tính toán tiên tiến giúp trả lời các truy vấn đa chiều một cách hiệu quả và nhanh chóng. Các công cụ OLAP cho phép người dùng làm việc với dữ liệu từ các khía cạnh khác nhau, vì chúng kết hợp khai thác dữ liệu, cơ sở dữ liệu quan hệ và các tính năng báo cáo. Apache Kylin là một trong những hệ thống OLAP mã nguồn mở phổ biến nhất. Nó hỗ trợ các tập dữ liệu lớn vì nó được đồng bộ hóa với Hadoop.

Các công cụ dữ liệu phi cấu trúc. Vì dữ liệu phi cấu trúc có nhiều hình dạng và kích thước khác nhau, nó đòi hỏi các công cụ được thiết kế đặc biệt để phân tích và thao tác đúng cách. Ngoài ra, cần phải tìm một nhóm khoa học dữ liệu có trình độ. Việc hiểu chủ đề của dữ liệu không chỉ hữu ích mà còn rất quan trọng để tìm ra các mối quan hệ của dữ liệu đó.

Dưới đây, bạn tìm thấy một số ví dụ về các công cụ và công nghệ để quản lý dữ liệu phi cấu trúc một cách hiệu quả:

• MongoDB. Đây là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng tài liệu không yêu cầu bất kỳ lược đồ hoặc cấu trúc bảng cứng nhắc nào. Nó được coi là một trong những ví dụ NoSQL cổ điển. MongoDB sử dụng các tài liệu giống JSON.
• Amazon DynamoDB. Được Amazon cung cấp như một phần trong gói AWS của họ, DynamoBD là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL nâng cao để quản lý dữ liệu hoàn chỉnh. Nó hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tài liệu và khóa-giá trị và rất phù hợp để làm việc với dữ liệu phi cấu trúc.
• Apache Hadoop. Đây là một khung mã nguồn mở, hiệu quả được sử dụng để xử lý một lượng lớn dữ liệu và lưu trữ nó trên các máy chủ hàng hóa rẻ tiền. Ngoài việc là một công cụ mạnh mẽ, Hadoop cũng rất linh hoạt vì nó không yêu cầu phải có lược đồ hoặc cấu trúc cho dữ liệu được lưu trữ. 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. Được giới thiệu bởi Microsoft, Azure là một dịch vụ đám mây toàn diện để xây dựng và quản lý các ứng dụng và dịch vụ thông qua trung tâm dữ liệu. Azure Cosmos DB là một cơ sở dữ liệu NoSQL nhanh và có thể mở rộng giúp lưu trữ và phân tích khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Trước đây, phân tích dữ liệu phi cấu trúc thường là thủ công và là một quá trình tốn thời gian. Ngày nay, có khá nhiều công cụ tiên tiến do AI điều khiển giúp sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc, tìm các mục có liên quan và lưu trữ kết quả. Các công nghệ và công cụ dành cho dữ liệu phi cấu trúc kết hợp cả thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Như vậy, có thể điều chỉnh các sản phẩm phần mềm phù hợp với nhu cầu của các ngành cụ thể.

Do cơ sở dữ liệu quan hệ đã ở đây lâu hơn, chúng quen thuộc hơn với người dùng. Các chuyên gia dữ liệu với các mức độ kỹ năng khác nhau có thể làm việc với bất kỳ RDB nào khá dễ dàng và nhanh chóng vì mô hình dữ liệu được xác định trước. Mọi đầu vào, tìm kiếm, truy vấn và thao tác đều được thực hiện trong môi trường có tổ chức cao, dẫn đến việc mở quyền truy cập tự phục vụ cho các chuyên gia khác nhau từ nhà phân tích kinh doanh đến kỹ sư 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 phức tạp hơn để làm việc. Do đó, chúng yêu cầu một mức độ chuyên môn nhất định về khoa học dữ liệu và học máy để tiến hành phân tích dữ liệu sâu. Bên cạnh đó, các chuyên gia xử lý dữ liệu phi cấu trúc phải có hiểu biết tốt về chủ đề dữ liệu và cách dữ liệu có liên quan. Với những điều trên, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, một công ty sẽ cần sự trợ giúp có trình độ từ các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích.

6. Các ví dụ và trường hợp sử dụng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc

Như chúng ta đã đề cập một phần đến chủ đề của các ví dụ về dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở trên, sẽ rất hữu ích nếu chỉ ra các trường hợp sử dụng cụ thể.

Vì vậy, khi bạn nghĩ về ngày tháng, tên, ID sản phẩm, thông tin giao dịch, v.v., bạn biết rằng bạn đã nghĩ đến dữ liệu có cấu trúc. Đồng thời, dữ liệu phi cấu trúc có nhiều mặt như tệp văn bản, tài liệu PDF, bài đăng trên mạng xã hội, nhận xét, hình ảnh, tệp âm thanh / video và email, và một số ít.

Thông thường, các ngành công nghiệp cần tận dụng cả hai loại dữ liệu để cải thiện hiệu quả dịch vụ của họ.

Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc được sử dụng như thế nào trong các ngành khác nhau

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

• Đặt phòng trực tuyến (Online booking): Các dịch vụ đặt phòng khách sạn và đặt vé khác nhau tận dụng lợi thế của mô hình dữ liệu được xác định trước vì tất cả dữ liệu đặt phòng như ngày, giá, điểm đến, v.v. đều phù hợp với cấu trúc dữ liệu tiêu chuẩn với các hàng và cột.
• Máy ATM: Bất kỳ máy ATM nào cũng là một ví dụ tuyệt vời về cách hoạt động của cơ sở dữ liệu quan hệ và dữ liệu có cấu trúc. Tất cả các hành động mà người dùng có thể thực hiện đều tuân theo một mô hình được xác định trước.
• Hệ thống kiểm soát hàng tồn kho (Inventory control systems): Có rất nhiều biến thể của hệ thống kiểm soát hàng tồn kho mà các công ty sử dụng, nhưng chúng đều dựa trên môi trường cơ sở dữ liệu quan hệ được tổ chức cao.
• Ngân hàng và kế toán (Banking and accounting): Các công ty và ngân hàng khác nhau phải xử lý và ghi lại 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 giữ cho dữ liệu có cấu trúc tại chỗ.

6.2. Ví dụ về trường hợp sử dụng dữ liệu không có cấu trúc

• Nhận dạng âm thanh (Sound recognition): Các trung tâm cuộc gọi sử dụng nhận dạng giọng nói để xác định khách hàng và thu thập thông tin về các truy vấn và cảm xúc của họ.
• Nhận dạng hình ảnh (Image recognition): Các nhà bán lẻ trực tuyến tận dụng tính năng nhận dạng hình ảnh để khách hàng có thể mua sắm từ điện thoại của họ bằng cách đăng ảnh của mặt hàng mong muốn.
• Phân tích văn bản (Text analytics): Các nhà sản xuất sử dụng phân tích văn bản nâng cao để kiểm tra các yêu cầu bảo hành từ khách hàng và đại lý, đồng thời lấy ra các mục cụ thể về thông tin quan trọng để phân nhóm và xử lý thêm.
• Chatbots: Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích văn bản, chatbots giúp các công ty khác nhau tăng cường sự hài lòng của khách hàng từ dịch vụ của họ. Tùy thuộc vào đầu vào câu hỏi, khách hàng được chuyển đến các đại diện tương ứng sẽ cung cấp câu trả lời toàn diện.

Nguồn tham khảo:
https://www.altexsoft.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Ban biên tập nội dung – BAC