Apa itu data terstruktur?
Data terstruktur adalah data yang memiliki format standar untuk akses yang efisien oleh perangkat lunak dan manusia. Data terstruktur biasanya berbentuk tabel dengan baris dan kolom yang dengan jelas mendefinisikan atribut data. Komputer dapat secara efektif memproses data terstruktur untuk wawasan karena sifat kuantitatifnya. Misalnya, tabel data pelanggan terstruktur yang berisi kolom, yaitu nama, alamat, dan nomor telepon, yang dapat memberikan wawasan seperti total jumlah pelanggan serta lokalitas dengan jumlah maksimum pelanggan. Sebaliknya, data tidak terstruktur, seperti daftar postingan media sosial, lebih menantang untuk dianalisis.
Apa saja fitur dari data terstruktur?
Berikut beberapa fitur dan contoh dari data terstruktur.
Atribut yang dapat ditentukan
Data terstruktur memiliki atribut yang sama dengan semua nilai data. Misalnya, setiap catatan pemesanan dapat memiliki atribut berikut: nama pemesanan, nama peristiwa, tanggal peristiwa, dan jumlah pemesanan.
Atribut relasional
Tabel data terstruktur memiliki nilai umum yang menautkan set data berbeda secara bersamaan. Misalnya, Anda dapat menghubungkan data pelanggan dengan data pemesanan menggunakan bidang id pelanggan dan id pemesanan. Jadi Anda dapat menyimpan data terstruktur pada basis data relasional dengan nyaman.
Baca mengenai basis data relasional »
Data kuantitatif
Data terstruktur cocok untuk analisis matematis. Misalnya, Anda dapat menghitung dan mengukur frekuensi atribut serta menunjukkan operasional matematika pada data numerik.
Penyimpanan
Anda dapat menyimpan data di basis data relasional dan mengelolanya menggunakan bahasa kueri terstruktur (SQL). SQL membuat Anda menentukan model data yang disebut skema di mana Anda menentukan aturan yang telah ditetapkan, seperti bidang, format, dan nilai untuk data Anda. Kemudian Anda dapat menyimpan data terstruktur di gudang data atau teknologi basis data relasional lainnya.
Contoh data terstruktur
Berikut contoh sistem data terstruktur:
- File excel
- Basis data SQL
- Data titik penjualan
- Hasil formulir web
- Tanda pengoptimalan mesin pencarian (SEO)
- Direktori produk
- Kontrol inventaris
- Sistem pemesanan
Apa manfaat dari data terstruktur?
Ada beberapa manfaat menggunakan data terstruktur.
Kemudahan penggunaan
Siapa pun dapat dengan cepat memahami dan mengakses data terstruktur. Operasi seperti memperbarui dan mengubah data terstruktur sangatlah mudah. Penyimpanan efisien karena unit penyimpanan dengan panjang tetap dapat dialokasikan untuk nilai data.
Skalabilitas
Skala data terstruktur secara algoritma. Anda dapat menambahkan penyimpanan dan kekuatan pemrosesan saat volume data Anda meningkat. Sistem modern yang memproses data terstruktur dapat menskalakan ke beberapa ribu data TB.
Analitik
Algoritma machine learning dapat menganalisis data terstruktur dan mengidentifikasi pola umum untuk kecerdasan bisnis. Anda dapat menggunakan bahasa kueri terstruktur (SQL) untuk menghasilkan laporan serta mengubah dan memelihara data. Data terstruktur juga berguna untuk analitik big data.
Apa saja tantangan dari data terstruktur?
Meskipun ada beberapa keuntungan menggunakan data terstruktur untuk bisnis, namun ada juga beberapa tantangannya.
Penggunaan terbatas
Struktur yang telah ditentukan adalah keuntungan namun juga dapat menjadi tantangan. Data terstruktur hanya dapat digunakan untuk tujuan yang dimaksudkan. Misalnya, data pemesanan dapat memberi Anda informasi mengenai keuangan sistem pemesanan dan popularitas pemesanan. Namun tidak dapat mengungkapkan kampanye pemasaran mana yang lebih efektif dalam mendatangkan lebih banyak pemesanan tanpa modifikasi lebih lanjut. Anda harus menambahkan data relasional kampanye pemasaran ke pemesanan Anda jika Anda menginginkan wawasan tambahan.
Infleksibilitas
Untuk mengubah skema data terstruktur saat keadaan berubah dan hubungan atau persyaratan baru muncul, bisa jadi mahal dan intensif sumber daya.
Bagaimana perbedaan antara data yang terstruktur dengan data yang tidak terstruktur?
Data tidak terstruktur adalah informasi tanpa model data yang ditetapkan, atau data yang belum diurutkan dengan cara yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah contoh umum dari data tidak terstruktur:
- File teks
- File video
- Laporan
- Citra
Perusahaan membuat data dengan kecepatan eksponensial, dan sebagian besar data—antara 80-90%—tidak terstruktur. Karena ini adalah data kualitatif, diperlukan teknologi dan strategi yang berbeda untuk menganalisis secara efektif. Misalnya, Anda menyimpan data tidak terstruktur di basis data NoSQL dan danau data.
Ada sejumlah perbedaan utama antara data terstruktur dan tidak terstruktur.
Kemudahan analisis
Salah satu keuntungan dari data terstruktur adalah kemampuan orang dan program komputer untuk menganalisis informasi. Ada banyak alat bagi perusahaan untuk menganalisis data terstruktur mereka, dan alat tersebut mahir dalam memberikan wawasan dan kecerdasan bisnis. Jauh lebih sulit untuk menganalisis data yang tidak memiliki model data yang telah ditentukan sebelumnya, dan jauh lebih sedikit alat yang telah terbukti di pasar yang dapat melakukannya.
Kemudahan pencarian
Data terstruktur mudah dicari karena mengikuti sejumlah aturan yang telah ditentukan. Sebagai perbandingan, data tidak terstruktur tidak memiliki urutan yang diperlukan untuk memperoleh wawasan bisnis menggunakan teknik penambangan data konvensional. Mencari dan menganalisis data yang tidak terstruktur memerlukan keahlian tingkat tinggi dan alat analisis canggih, seperti pemrosesan bahasa alami dan penambangan teks.
Penyimpanan
Mengingat sebagian besar data tidak terstruktur, perusahaan membutuhkan lebih banyak uang, ruang, dan sumber daya untuk menyimpannya. Sebaliknya, data terstruktur memiliki proses penyimpanan yang lebih efisien. Data terstruktur dan tidak terstruktur umumnya disimpan di lingkungan, gudang data dan danau data yang berbeda.
Gudang data
Data terstruktur umumnya disimpan di gudang data, yang bertindak sebagai tempat penyimpanan pusat untuk data korporasi. Gudang data menarik data dari berbagai sumber terstruktur, termasuk basis data dan sistem transaksional. Gudang data terutama digunakan untuk penyimpanan data tetapi juga digunakan oleh bisnis untuk menganalisis data dan mengembangkan kecerdasan bisnis. Gudang data dapat mendukung analisis data berskala besar oleh ratusan pengguna bisnis.
Danau data
Danau data adalah repositori pusat yang digunakan untuk menyimpan data mentah dan tidak terstruktur. Danau data mampu menyimpan data tidak terstruktur dalam skala besar. Danau data diperlukan untuk banyak perusahaan modern yang membuat data dalam jumlah besar setiap hari. Danau data menyimpan data relasional dari aplikasi bisnis dan data nonrelasional dari aplikasi seluler, perangkat Internet untuk Segala (IoT), dan media sosial.
Apa perbedaan antara data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur?
Data semiterstruktur berada di antara data terstruktur dan data tidak terstruktur. Data semiterstruktur tidak dapat dianggap sebagai data yang sepenuhnya terstruktur karena tidak memiliki model data relasional atau tabular yang spesifik. Meskipun demikian, ini menyertakan metadata yang dapat dianalisis, seperti tanda dan penanda lainnya.
Data semi terstruktur dianggap lebih mudah untuk mendapatkan informasi dan wawasan daripada data yang tidak terstruktur. Namun, data itu tidak memiliki kelengkapan informasi dan kepatuhan terhadap model data yang telah ditentukan seperti halnya data terstruktur.
Berikut adalah contoh umum dari data semiterstruktur:
- JSON
- XML
- File web
- File zip
Bagaimana AWS dapat membantu dengan data terstruktur?
Anda dapat menyiapkan, mengoperasikan, dan menskalakan basis data relasional dalam hitungan detik dengan Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Ini adalah kumpulan layanan terkelola yang dapat dikelola on-premise dengan AWS Outposts. Berikut beberapa layanan yang disertakan:
- Amazon Aurora dengan Kompatibilitas MySQL
- Amazon Aurora dengan kompatibilitas PostgreSQL
- Amazon RDS for MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS untuk Oracle
- Amazon RDS for SQL Server
Anda dapat membuat aplikasi web dan seluler, beralih ke basis data terkelola, meningkatkan efisiensi basis data yang ada, dan melepaskan diri dari basis data lama.
Berikut adalah hal lain yang dapat Anda lakukan dengan Amazon RDS:
- Bermigrasi tanpa merancang ulang aplikasi
- Menggunakan lebih sedikit waktu untuk mengelola basis data
- Memotong belanja modal dan operasional
- Fokus pada inovasi
Bergabunglah dengan ratusan pelanggan perusahaan yang menggunakan Amazon RDS dengan memulai uji coba AWS gratis sekarang juga.
