Apa Perbedaan Antara Data Terstruktur dan Data Tidak Terstruktur?
Data terstruktur dan data tidak terstruktur adalah dua kategori besar dari data yang dapat dikumpulkan. Data terstruktur adalah data yang cocok dengan tabel data dan mencakup tipe data diskret, seperti angka, teks pendek, dan tanggal. Data tidak terstruktur tidak cocok dengan tabel data karena ukuran atau sifatnya: misalnya, file audio, video, dan dokumen teks besar. Terkadang, data numerik atau tekstual dapat menjadi tidak terstruktur karena pemodelannya sebagai tabel tidak efisien. Misalnya, data sensor adalah aliran konstan nilai numerik, tetapi membuat tabel dengan dua kolom—stempel waktu dan nilai sensor—akan menjadi tidak efisien dan tidak praktis. Baik data terstruktur maupun data tidak terstruktur sangat penting dalam analitik modern.
Perbedaan utama: data terstruktur vs. data tidak terstruktur
Anda dapat memodelkan data terstruktur sebagai tabel dengan baris dan kolom. Setiap kolom memiliki atribut (seperti waktu, lokasi, dan nama), dan setiap baris adalah catatan tunggal dengan nilai data terkait untuk setiap atribut. Data tidak terstruktur tidak mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya.
Berikut ini adalah perbedaan lebih lanjut antara data terstruktur dan data tidak terstruktur.
Format data
Data terstruktur harus selalu mematuhi format yang ketat, yang dikenal sebagai model data atau skema yang telah ditentukan sebelumnya. Data tidak terstruktur tidak sesuai dengan skema. Format data tidak terstruktur yang ditentukan mungkin sama sederhananya dengan mengharuskan semua rekaman rapat dalam format MP3, atau semua peristiwa sistem harus dikumpulkan dalam penyimpanan tertentu.
Penyimpanan data
Baik data terstruktur maupun data tidak terstruktur dapat berada di berbagai tipe penyimpanan data. Pilihan tipe penyimpanan yang benar tergantung pada kualitas dan atribut data yang melekat, alasan tersebut untuk pengumpulan data dan tipe analisis yang diperlukan.
Contoh penyimpanan data terstruktur termasuk basis data relasional, basis data spasial, dan kubus OLAP. Pengumpulan besar dari penyimpanan data terstruktur disebut gudang data. Contoh penyimpanan data tidak terstruktur termasuk sistem file, sistem manajemen aset digital (DAM), sistem manajemen konten (CMS), dan sistem kontrol versi. Pengumpulan besar dari penyimpanan data tidak terstruktur disebut danau data.
Beberapa penyimpanan data yang biasanya Anda gunakan untuk data terstruktur juga dapat menyimpan data tidak terstruktur dan sebaliknya.
Baca tentang basis data relasional
Analisis data
Biasanya, mengatur, membersihkan, mencari, dan menganalisis data terstruktur lebih mudah. Saat data diformat secara ketat, Anda dapat menggunakan logika pemrograman untuk mencari dan menemukan entri data tertentu, serta membuat, menghapus, atau mengedit entri. Mengotomatiskan manajemen dan analisis data dari data terstruktur lebih efisien.
Data tidak terstruktur tidak memiliki atribut yang telah ditentukan sebelumnya sehingga sulit dicari dan diatur. Biasanya, data tidak terstruktur memerlukan algoritma yang kompleks untuk melakukan praproses, manipulasi, dan analisis.
Teknologi: data terstruktur vs. data tidak terstruktur
Tipe teknologi yang digunakan dengan data terstruktur dan data tidak terstruktur tergantung pada tipe penyimpanan data yang digunakan. Biasanya, penyimpanan data terstruktur menawarkan analitik dalam basis data, tetapi tidak dengan penyimpanan data tidak terstruktur. Hal ini karena data terstruktur mematuhi aturan manipulasi yang diketahui dan dapat diulang berkat formatnya, sedangkan format data tidak terstruktur lebih beragam dan kompleks.
Ada berbagai teknologi yang digunakan untuk menganalisis kedua tipe data. Kueri data yang menggunakan bahasa kueri terstruktur (SQL) adalah dasar fundamental dari analisis data terstruktur. Anda dapat menerapkan teknik dan alat lain, seperti visualisasi dan pemodelan data, manipulasi program, dan machine learning (ML).
Untuk data tidak terstruktur, analisis biasanya melibatkan manipulasi program dan ML yang lebih kompleks. Anda dapat mengakses analitik ini melalui berbagai pustaka bahasa pemrograman dan alat yang dirancang khusus menggunakan kecerdasan buatan (AI). Biasanya, data tidak terstruktur memerlukan prapemrosesan sehingga cocok dalam format tertentu.
Tantangan: data terstruktur vs. data tidak terstruktur
Tantangan menggunakan data terstruktur biasanya lebih kecil dibandingkan dengan data tidak terstruktur. Hal ini karena komputer, struktur data, dan bahasa pemrograman dapat lebih mudah memahami data terstruktur. Sebaliknya, untuk memahami dan mengelola data tidak terstruktur, sistem komputer harus terlebih dahulu memecahnya menjadi data yang dapat dipahami.
Data terstruktur
Dalam organisasi atau grup yang kompleks, data terstruktur menjadi sulit untuk dikelola saat jumlah hubungan dalam basis data relasional tumbuh secara signifikan. Dengan begitu banyak tautan antara basis data dan titik data, mengembangkan kueri untuk data dapat menjadi sangat kompleks. Tantangan lainnya mencakup:
- Perubahan skema data
- Membuat semua data terkait dunia nyata sesuai dengan format terstruktur
- Mengintegrasikan beberapa sumber data terstruktur yang berbeda
Data tidak terstruktur
Data tidak terstruktur biasanya menimbulkan dua tantangan besar:
- Penyimpanan karena data biasanya lebih besar daripada data terstruktur
- Analisis karena tidak semudah menganalisis data terstruktur
Meskipun Anda dapat melakukan beberapa analisis menggunakan teknik seperti pencarian kata kunci dan pencocokan pola, ML sering dikaitkan dengan data tidak terstruktur, seperti pengenalan gambar dan analisis sentimen.
Tantangan lain dapat mencakup:
- Prapemrosesan untuk mengekstraksi data terstruktur atau semiterstruktur
- Pemrosesan multiformat
- Daya pemrosesan yang diperlukan untuk analisis
Waktu penggunaan: data terstruktur vs. data tidak terstruktur
Data terstruktur dan data tidak terstruktur dikumpulkan dan digunakan secara luas di seluruh industri, organisasi, dan aplikasi. Dunia digital berjalan pada kedua bentuk data, yang kemudian dianalisis dan digunakan dalam menampilkan jawaban, proses pengambilan keputusan, prediksi, refleksi, aplikasi generatif, dan banyak lagi. Meskipun data terstruktur biasanya digunakan untuk data kuantitatif dan data tidak terstruktur digunakan untuk data kualitatif, tetapi ini tidak selalu terjadi.
Data terstruktur
Data terstruktur sangat berguna saat Anda berhadapan dengan data numerik diskret. Contoh dari tipe data ini termasuk operasi keuangan, angka penjualan dan pemasaran, serta pemodelan ilmiah. Anda juga dapat menggunakan data terstruktur dalam hal apa pun di mana catatan yang memiliki beberapa entri teks, numerik, dan bidang cacah diperlukan, seperti catatan SDM, daftar inventaris, dan data perumahan.
Data tidak terstruktur
Data tidak terstruktur digunakan saat catatan diperlukan dan data tidak akan cocok dengan format data terstruktur. Contohnya termasuk pemantauan video, dokumen perusahaan, dan posting media sosial. Anda juga dapat menggunakan data tidak terstruktur yang tidak efisien untuk menyimpan data dalam format terstruktur, seperti data sensor Internet untuk Segala (IoT), log sistem komputer, dan transkrip obrolan.
Data semiterstruktur
Data semiterstruktur berada di antara data terstruktur dan data tidak terstruktur. Misalnya, penyimpanan video mungkin memiliki tanda data terstruktur yang terkait untuk setiap file, seperti tanggal, lokasi, dan topik. Metadata pada file multimedia berarti bahwa file ini pada dasarnya adalah data semiterstruktur. Perpaduan antara tipe data terstruktur dan tidak terstruktur inilah yang membuat data menjadi semiterstruktur. Penggunaan data semiterstruktur, alih-alih data mentah tidak terstruktur dapat membuat analisis data tidak terstruktur yang mendasarinya lebih cepat dan lebih mudah.
Ringkasan perbedaan: data terstruktur vs. data tidak terstruktur
| Data terstruktur |
Data tidak terstruktur |
|
| Apa itu? |
Data yang sesuai dengan model data atau skema yang telah ditentukan sebelumnya. |
Data tanpa model yang mendasari untuk membedakan atribut. |
| Contoh dasar |
Tabel Excel. |
Kumpulan file video. |
| Terbaik untuk |
Kumpulan terkait dari nilai numerik dan teks yang terpisah, pendek, dan tidak berkesinambungan. |
Kumpulan terkait dari data, objek, atau file saat atribut berubah atau tidak diketahui. |
| Tipe penyimpanan |
Basis data relasional, basis data grafik, basis data spasial, kubus OLAP, dan banyak lagi. |
Sistem file, sistem DAM, CMS, sistem kontrol versi, dan banyak lagi. |
| Manfaat terbesar |
Pengaturan, pembersihan, pencarian, dan analisis menjadi lebih mudah. |
Dapat menganalisis data yang tidak dapat dengan mudah dibentuk menjadi data terstruktur. |
| Tantangan terbesar |
Semua data harus sesuai dengan model data yang ditentukan. |
Analisis mungkin sulit dilakukan. |
| Teknik analisis utama |
Kueri SQL. |
Bervariasi. |
Bagaimana AWS dapat membantu kebutuhan data terstruktur dan data tidak terstruktur Anda?
Solusi analitik dan penyimpanan data Amazon Web Services (AWS) termasuk yang paling inovatif dan kuat di dunia. Solusi ini tersedia secara komersial untuk organisasi dari semua ukuran di semua industri. AWS menawarkan rangkaian lengkap solusi penyimpanan, transformasi, dan analitik modern canggih, di samping alur kerja, integrasi, dan alat manajemen untuk kedua data terstruktur dan data tidak terstruktur. Solusi bersifat modular dan dirancang untuk arsitektur hibrida dan multi-cloud. Misalnya, Anda dapat menggunakan:
- Amazon Athena untuk analisis nirserver dan dapat diskalakan dari basis data operasional, gudang data, big data, ERP, data multi-cloud, dan data Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- Amazon Aurora sebagai basis data yang kompatibel dengan MySQL dan PostgreSQL cloud-native beperforma tinggi
- Amazon EMR untuk menjalankan dan menskalakan Apache Spark, Presto, Hive, dan beban kerja big data lainnya
- Amazon Redshift untuk penggudangan data serta untuk menganalisis data terstruktur dan data semiterstruktur, seperti transaksi, clickstream, telemetri IoT, dan log aplikasi
- Amazon S3 menggunakan AWS Lake Formation untuk membuat danau data untuk analisis
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) untuk operasi dan skalabilitas penyimpanan basis data relasional berbasis cloud
Mulai manajemen data terstruktur dan data tidak terstruktur di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
Langkah Berikutnya dengan AWS
Pelajari cara memulai dengan Data Terstruktur di AWS
Pelajari cara memulai dengan Data Tidak Terstruktur di AWS