ข้อมูลที่มีโครงสร้างคืออะไร
ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่มีรูปแบบมาตรฐานเพื่อให้ซอฟต์แวร์และมนุษย์เข้าถึงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไปจะเป็นตารางที่มีแถวและคอลัมน์ที่กำหนดคุณลักษณะข้อมูลอย่างชัดเจน เนื่องจากข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่เน้นปริมาณ ดังนั้นคอมพิวเตอร์จึงสามารถประมวลผลเป็นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยกตัวอย่างเช่น ตารางข้อมูลลูกค้าที่มีโครงสร้างจะประกอบด้วยคอลัมน์ อาทิ ชื่อ ที่อยู่ และหมายเลขโทรศัพท์ และให้ข้อมูลเชิงลึก เช่น จำนวนลูกค้าทั้งหมด และย่านที่มีจำนวนลูกค้าสูงสุด ในทางตรงข้าม ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รายการโพสต์โซเชียลมีเดีย จะวิเคราะห์ได้ยากกว่า
คุณสมบัติของข้อมูลที่มีโครงสร้างมีอะไรบ้าง
ต่อไปนี้คือคุณสมบัติและตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลที่มีโครงสร้าง
คุณลักษณะที่กำหนดได้
ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีคุณลักษณะเหมือนกันสำหรับค่าข้อมูลทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ทุกบันทึกการจองอาจมีคุณลักษณะเหล่านี้: ชื่อการจอง ชื่อเหตุการณ์ วันที่เหตุการณ์ และยอดการจอง
คุณลักษณะเชิงสัมพันธ์
ตารางข้อมูลที่มีโครงสร้างมีค่าเหมือนที่เชื่อมโยงชุดข้อมูลต่างๆ เข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเชื่อมโยงข้อมูลลูกค้ากับข้อมูลการจองได้โดยใช้ฟิลด์รหัสลูกค้าและรหัสการจอง คุณจึงจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ได้อย่างสะดวก
อ่านเกี่ยวกับฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ »
ข้อมูลเชิงปริมาณ
ข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยให้วิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ได้ดี ตัวอย่างเช่น คุณนับและวัดความถี่ของคุณลักษณะและดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับข้อมูลที่เป็นตัวเลขได้
พื้นที่จัดเก็บ
คุณสามารถเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์และจัดการโดยใช้ภาษาคำค้นที่มีโครงสร้าง (SQL) SQL ให้คุณกำหนดโมเดลข้อมูลที่เรียกว่าสคีมา ซึ่งคุณกำหนดกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ฟิลด์ รูปแบบ และค่า สำหรับข้อมูลของคุณ จากนั้น คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในคลังข้อมูลหรือเทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์อื่นๆ
ตัวอย่างข้อมูลตามโครงสร้าง
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของระบบข้อมูลที่มีโครงสร้าง:
- ไฟล์ Excel
- ฐานข้อมูล SQL
- ข้อมูล ณ จุดขาย
- ผลลัพธ์ของเว็บฟอร์ม
- แท็กการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา (SEO)
- ไดเร็กทอรีสินค้า
- การควบคุมสินค้าคงคลัง
- ระบบการจอง
ประโยชน์ของข้อมูลที่มีโครงสร้างมีอะไรบ้าง
การใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีประโยชน์หลายประการ
ใช้งานง่าย
ทุกคนสามารถเข้าใจและเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างรวดเร็ว การดำเนินการต่างๆ เช่น การอัปเดตและแก้ไขข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นตรงไปตรงมา พื้นที่เก็บข้อมูลมีประสิทธิภาพ เนื่องจากหน่วยเก็บข้อมูลที่ความยาวคงที่สามารถจัดสรรเพื่อค่าข้อมูลได้
ความสามารถในการเพิ่มทรัพยากร
ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะปรับขนาดตามอัลกอริทึม คุณสามารถเพิ่มพื้นที่เก็บและพลังการประมวลผลเมื่อปริมาณข้อมูลของคุณเพิ่มขึ้น ระบบสมัยใหม่ที่ประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถปรับขนาดข้อมูลได้หลายพัน TB
การวิเคราะห์
อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและระบุรูปแบบทั่วไปสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะได้ คุณสามารถใช้ภาษาคำค้นที่มีโครงสร้าง (SQL) เพื่อสร้างรายงาน ตลอดจนแก้ไขและบำรุงรักษาข้อมูลได้ ข้อมูลที่มีโครงสร้างยังมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ Big Data
อะไรคือความท้าทายของข้อมูลที่มีโครงสร้าง
แม้การใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะมีข้อดีหลายประการสำหรับธุรกิจ แต่ก็มีความท้าทายเช่นกัน
การใช้งานที่จำกัด
โครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นประโยชน์ แต่ก็อาจเป็นความท้าทายได้เช่นกัน ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะใช้ได้ตามวัตถุประสงค์เท่านั้น ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการจองสามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับการเงินของระบบการจองและความนิยมในการจอง แต่ไม่สามารถเปิดเผยได้ว่าแคมเปญการตลาดใดมีประสิทธิภาพมากกว่าในการทำให้มีการจองเพิ่มขึ้นโดยไม่มีการแก้ไขเพิ่มเติม คุณจะต้องเพิ่มข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของแคมเปญการตลาดในการจองของคุณ หากต้องการข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม
ความไม่ยืดหยุ่น
การเปลี่ยนสคีมาของข้อมูลที่มีโครงสร้างอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้ทรัพยากรมากเมื่อสถานการณ์เปลี่ยนแปลงและมีความสัมพันธ์หรือข้อกำหนดใหม่ๆ เกิดขึ้น
ข้อมูลที่มีโครงสร้างแตกต่างจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างไร
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบข้อมูลที่กำหนดไว้ หรือข้อมูลที่ยังไม่ได้จัดลำดับด้วยวิธีที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ต่อไปนี้คือตัวอย่างทั่วไปของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง:
- ไฟล์ข้อความ
- ไฟล์วิดีโอ
- รายงาน
- อีเมล
- ภาพ
องค์กรต่างๆ กำลังสร้างข้อมูลในอัตราเลขชี้กำลัง และข้อมูลส่วนใหญ่ระหว่าง 80-90% นั้นไม่มีโครงสร้าง เนื่องจากเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ จึงต้องใช้เทคโนโลยีและกลยุทธ์ที่แตกต่างกันในการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น คุณเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL และ Data Lake
มีความแตกต่างที่สำคัญหลายประการระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
ความง่ายต่อการวิเคราะห์
ข้อดีอย่างหนึ่งของข้อมูลที่มีโครงสร้างคือความสามารถของทั้งคนและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล มีเครื่องมือมากมายสำหรับองค์กรในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และเครื่องมือเหล่านั้นเชี่ยวชาญในการให้ข้อมูลเชิงลึกและข่าวกรองทางธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโมเดลข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าทำได้ยากกว่ามาก และมีเครื่องมือที่ผ่านการพิสูจน์แล้วจำนวนน้อยมากในตลาดที่สามารถทำได้
ความสามารถในการค้นหา
ข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นง่ายต่อการค้นหาเนื่องจากเป็นไปตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหลายข้อ เมื่อเปรียบเทียบแล้ว ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะขาดลำดับที่จำเป็นในการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจโดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลทั่วไป การค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องการความเชี่ยวชาญระดับสูงและเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการขุดข้อความ
พื้นที่จัดเก็บ
เพราะข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง องค์กรต่างๆ จึงต้องการเงิน พื้นที่ และทรัพยากรมากขึ้นในการจัดเก็บ ในทางตรงข้าม ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีกระบวนการจัดเก็บที่คล่องตัวกว่า ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างมักถูกจัดเก็บไว้ในสภาพแวดล้อม คลังข้อมูล และ Data Lake ที่แตกต่างกัน
คลังข้อมูล
โดยทั่วไป ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูล ซึ่งทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลกลางสำหรับข้อมูลองค์กร คลังข้อมูลดึงข้อมูลจากแหล่งที่มีโครงสร้างหลายแห่ง รวมถึงฐานข้อมูลและระบบธุรกรรม ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับพื้นที่เก็บข้อมูล แต่ยังใช้โดยธุรกิจเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและพัฒนาข่าวกรองธุรกิจ สามารถรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยผู้ใช้ทางธุรกิจหลายร้อยราย
Data lake
Data Lake เป็นคลังส่วนกลางที่ใช้เก็บข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้าง Data Lake สามารถเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตามขนาด สิ่งเหล่านี้จำเป็นสำหรับองค์กรสมัยใหม่จำนวนมากที่สร้างข้อมูลจำนวนมากทุกวัน Data Lake จะจัดเก็บข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์จากแอปพลิเคชันทางธุรกิจ และข้อมูลที่ไม่ใช่แบบเชิงสัมพันธ์จากแอปมือถือ อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) และโซเชียลมีเดีย
ความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างคืออะไร
ข้อมูลกึ่งโครงสร้างอยู่ระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลกึ่งโครงสร้างไม่ถือว่าเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างสมบูรณ์ เนื่องจากขาดโมเดลข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือแบบตารางที่เฉพาะเจาะจง ถึงอย่างนั้นก็มีข้อมูลเมตาที่สามารถวิเคราะห์ได้ เช่น แท็กและเครื่องหมายอื่นๆ
ข้อมูลกึ่งโครงสร้างถือว่าตรงไปตรงมาในการรับข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อย่างไรก็ตาม ข้อมูลและการปฏิบัติตามรูปแบบข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในลักษณะเดียวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่สมบูรณ์
ต่อไปนี้คือตัวอย่างทั่วไปของข้อมูลกึ่งโครงสร้าง:
- JSON
- XML
- ไฟล์เว็บ
- อีเมล
- ไฟล์ซิป
AWS สามารถช่วยข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างไร
คุณสามารถตั้งค่า ใช้งาน และปรับขนาดฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ได้ในเวลาไม่กี่วินาทีด้วย Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) เป็นคอลเล็กชันบริการที่มีการจัดการซึ่งสามารถจัดการภายในองค์กรด้วย AWS Outposts บริการเหล่านี้รวมถึง:
- Amazon Aurora ที่ใช้งานได้กับ MySQL
- Amazon Aurora ที่ใช้งานได้กับ PostgreSQL
- Amazon RDS สำหรับ MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS สำหรับ PostgreSQL
- Amazon RDS สำหรับ Oracle
- Amazon RDS สำหรับ SQL Server
คุณสร้างเว็บและแอปพลิเคชันมือถือ ย้ายไปยังฐานข้อมูลที่มีการจัดการ ปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลที่มีอยู่ และหลุดพ้นจากฐานข้อมูลเดิม
ต่อไปนี้คือสิ่งอื่นที่คุณสามารถทำได้ด้วย Amazon RDS:
- ย้ายโดยไม่ต้อง Rearchitect แอปพลิเคชัน
- ใช้เวลาจัดการฐานข้อมูลน้อยลง
- ตัดเงินทุนและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน
- ให้ความสำคัญกับนวัตกรรม
เข้าร่วมกับลูกค้าองค์กรหลายร้อยรายที่ใช้ Amazon RDS โดยเริ่มทดลองใช้ AWS ฟรีวันนี้
