Data Terstruktur vs. Tidak Terstruktur: Gambaran Umum

Data terstruktur dan data tidak terstruktur keduanya merupakan bentuk data, tetapi yang pertama menggunakan format standar tunggal untuk penyimpanan, dan yang kedua tidak. Data terstruktur harus diformat (atau diformat ulang) dengan tepat untuk menyediakan format data standar sebelum disimpan, yang bukan merupakan langkah penting saat menyimpan data tidak terstruktur.

Database relasional memberikan contoh yang sangat baik tentang bagaimana data terstruktur digunakan dan disimpan. Data biasanya diformat ke dalam bidang tertentu (misalnya, nomor atau alamat kartu kredit), sehingga data dapat ditemukan dengan mudah menggunakan SQL.

Database non-relasional, juga disebut NoSQL, menyediakan cara untuk bekerja dengan data yang tidak terstruktur.

Edgar F. Codd menemukan database relasional (RDBM) pada tahun 1970, dan menjadi populer selama tahun 1980-an. Database relasional memungkinkan pengguna untuk mengakses data dan menulis dalam SQL (Structured Query Language). RDBM dan SQL memberi organisasi kemampuan untuk menganalisis data yang disimpan sesuai permintaan, memberikan keuntungan yang signifikan terhadap persaingan pada masa itu. 

Database relasional mudah digunakan, dan sangat, sangat efisien dalam memelihara catatan yang akurat. Sayangnya, mereka juga cukup kaku dan tidak dapat bekerja dengan bahasa lain atau format data.

Sayangnya untuk database relasional, selama pertengahan 1990-an, internet memperoleh popularitas yang signifikan, dan kekakuan basis data relasional tidak dapat menangani berbagai bahasa dan format yang dapat diakses. Ini mempersulit penelitian, dan NoSQL dikembangkan sebagai solusi antara tahun 2007 dan 2009. 

Database NoSQL menerjemahkan data yang ditulis dalam berbagai bahasa dan format secara efisien dan cepat serta menghindari kekakuan SQL. Data terstruktur sering disimpan dalam database relasional dan gudang data, sedangkan data tidak terstruktur sering disimpan di NoSQL database dan data lake.

Untuk penelitian yang luas, data tidak terstruktur yang digunakan oleh database NoSQL, dibandingkan dengan database relasional, adalah pilihan yang lebih baik karena kecepatan dan fleksibilitasnya.

Perluasan Penggunaan Internet dan Data Tidak Terstruktur

Selama akhir 1980-an, harga hard disk yang rendah, dikombinasikan dengan pengembangan gudang data, menghasilkan penyimpanan data yang sangat murah. Hal ini, pada gilirannya, mengakibatkan organisasi dan individu menganut kebiasaan menyimpan semua data yang dikumpulkan dari pelanggan, dan semua data yang dikumpulkan dari internet untuk tujuan penelitian. Gudang data memungkinkan analis untuk mengakses data penelitian lebih cepat dan efisien.

Tidak seperti database relasional, yang digunakan untuk berbagai keperluan, gudang data dirancang khusus untuk respons cepat terhadap kueri.

Gudang data dapat berbasis cloud, atau bagian dari server mainframe internal bisnis. Mereka kompatibel dengan sistem SQL karena secara desain, mereka bergantung pada kumpulan data terstruktur. Secara umum, gudang data tidak kompatibel dengan database yang tidak terstruktur, atau NoSQL. Sebelum tahun 2000-an, bisnis hanya berfokus pada penggalian dan analisis informasi dari data terstruktur. 

Internet mulai menawarkan peluang analisis data dan pengumpulan data yang unik di awal tahun 2000-an. Dengan pertumbuhan penelitian web dan belanja online, bisnis seperti Amazon, Yahoo, dan eBay mulai menganalisis perilaku pelanggan mereka dengan memasukkan hal-hal seperti log pencarian, rasio klik, dan data lokasi khusus IP. Ini tiba-tiba membuka dunia baru kemungkinan penelitian. Keuntungan yang dihasilkan dari penelitian mereka mendorong organisasi lain untuk memulai ekspansi mereka sendiri intelijen bisnis penelitian.

Danau data muncul sebagai cara untuk menangani data tidak terstruktur sekitar tahun 2015. Saat ini, danau data dapat diatur baik di rumah dan di awan (versi cloud menghilangkan kesulitan dan biaya instalasi internal). Keuntungan memindahkan data lake dari lokasi internal ke cloud untuk menganalisis data yang tidak terstruktur dapat meliputi:

• Alat berbasis cloud yang lebih efisien: Alat yang tersedia di cloud dapat membangun saluran data jauh lebih efisien daripada alat internal. Seringkali, pipa data sudah terintegrasi sebelumnya, menawarkan solusi yang berfungsi sambil menghemat ratusan jam biaya penyiapan internal.
• Penskalaan sesuai kebutuhan: Penyedia cloud dapat menyediakan dan mengelola penskalaan untuk data yang disimpan, berbeda dengan sistem internal, yang memerlukan penambahan mesin atau pengelolaan kluster.
• Infrastruktur yang fleksibel: Layanan cloud menyediakan infrastruktur sesuai permintaan yang fleksibel yang dikenai biaya berdasarkan waktu yang digunakan. Layanan tambahan juga dapat diakses. (Namun, kebingungan dan kurangnya pengalaman akan menghasilkan waktu dan uang yang terbuang percuma.) 
• Salinan cadangan: Penyedia cloud berusaha untuk mencegah gangguan layanan, sehingga mereka menyimpan salinan data yang berlebihan, menggunakan server yang berbeda secara fisik, kalau-kalau data Anda hilang.

Sayangnya, data lake belum menjadi solusi sempurna untuk bekerja dengan data yang tidak terstruktur. Industri data lake berusia sekitar tujuh tahun dan belum matang – tidak seperti sistem data terstruktur/SQL. 

Danau data berbasis cloud mungkin mudah diterapkan tetapi bisa sulit dikelola, yang mengakibatkan biaya tak terduga. Masalah keandalan data dapat berkembang saat menggabungkan data batch dan streaming serta data yang rusak. Kurangnya profesional data lake yang berpengalaman juga merupakan masalah yang signifikan.

Data rumah danau, yang masih dalam tahap pengembangan, memiliki tujuan untuk menyimpan dan mengakses data yang tidak terstruktur, sekaligus memberikan manfaat dari sistem data/SQL terstruktur. 

Manfaat Menggunakan Data Terstruktur

Pada dasarnya, manfaat utama dari data terstruktur adalah kemudahan penggunaannya. Manfaat ini dinyatakan dalam tiga cara:

• Banyak pilihan alat: Karena cara pengorganisasian data yang populer ini telah ada sejak lama, sejumlah besar alat telah dikembangkan untuk database terstruktur/SQL.
• Algoritma pembelajaran mesin: Data terstruktur bekerja sangat baik untuk pelatihan Mesin belajar algoritma. Sifat data terstruktur yang terdefinisi dengan jelas menyediakan pembelajaran mesin bahasa yang dapat dipahami dan digunakan.
• Transaksi bisnis: Data terstruktur dapat digunakan untuk keperluan bisnis oleh kebanyakan orang karena mudah digunakan. Tidak perlu untuk memahami berbagai jenis data.

Manfaat Menggunakan Data Tidak Terstruktur 

Contoh data tidak terstruktur mencakup hal-hal seperti postingan media sosial, obrolan, email, presentasi, foto, musik, dan data sensor IoT. Kekuatan utama NoSQL dan data lake yang bekerja dengan data tidak terstruktur adalah fleksibilitasnya dalam bekerja dengan berbagai format data. Manfaat bekerja dengan database NoSql atau data lake adalah:

• Tingkat akumulasi lebih cepat: Karena tidak perlu mengubah jenis data yang berbeda ke dalam format standar, data dapat dikumpulkan dengan cepat dan efisien.
• Riset yang lebih efisien: Basis data yang lebih luas yang diambil dari berbagai sumber biasanya memberikan prediksi perilaku manusia yang lebih akurat.

Masa Depan Data Terstruktur dan Tidak Terstruktur

Selama dekade berikutnya, penggunaan data tidak terstruktur akan menjadi lebih mudah untuk dikerjakan, dan jauh lebih umum. Tidak akan ada masalah bekerja dengan data terstruktur. Tools untuk structured data akan terus dikembangkan, dan akan terus digunakan untuk kepentingan bisnis. 

Meskipun sangat banyak pada tahap awal pengembangan, kecerdasan buatan algoritma telah dikembangkan yang membantu menemukan makna secara otomatis saat mencari data yang tidak terstruktur.

Saat ini, Microsoft Azure AI menggunakan kombinasi pengenalan karakter optik, pengenalan suara, analisis teks, dan visi mesin untuk memindai dan memahami kumpulan data tidak terstruktur yang mungkin terdiri dari teks atau gambar. 

Google menawarkan berbagai alat menggunakan algoritme AI yang ideal untuk bekerja dengan data tidak terstruktur. Misalnya, Vision AI dapat mendekode teks, menganalisis gambar, dan bahkan mengenali emosi orang di foto.

Dalam dekade berikutnya, kita dapat memperkirakan bahwa AI akan memainkan peran penting dalam memproses data yang tidak terstruktur. Akan ada kebutuhan mendesak untuk "algoritme pengenalan". (Kami saat ini tampaknya terbatas pada pengenalan gambar, pengenalan pola, dan pengenalan wajah.) Saat kecerdasan buatan berkembang, ini akan digunakan untuk mempermudah bekerja dengan data yang tidak terstruktur.

Gambar yang digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock.com

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/structured-vs-unstructured-data-an-overview/