Dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu có định dạng chuẩn hóa để con người cũng như phần mềm có thể truy cập một cách hiệu quả. Loại dữ liệu này thường ở dạng bảng, bao gồm các hàng và cột xác định rõ ràng các thuộc tính dữ liệu. Với tính chất định lượng, dữ liệu có cấu trúc có thể được máy tính xử lý hiệu quả để thu thập thông tin chi tiết. Ví dụ: bảng dữ liệu có cấu trúc về khách hàng bao gồm các cột tên, địa chỉ và số điện thoại có thể cung cấp các thông tin chi tiết như tổng số khách hàng và khu vực có nhiều khách hàng nhất. Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như danh sách các bài đăng trên mạng xã hội, sẽ khó phân tích hơn.
Đặc điểm của dữ liệu có cấu trúc?
Dưới đây là một số tính năng và ví dụ về dữ liệu có cấu trúc.
Các thuộc tính có thể định nghĩa
Dữ liệu có cấu trúc có các thuộc tính giống nhau đối với tất cả các giá trị dữ liệu. Ví dụ: mọi bản ghi đặt trước đều có thể có các thuộc tính sau: tên đặt trước, tên sự kiện, ngày diễn ra sự kiện và số tiền đặt trước.
Các thuộc tính quan hệ
Bảng dữ liệu có cấu trúc có các giá trị chung liên kết các tập dữ liệu khác nhau với nhau. Ví dụ: bạn có thể liên kết dữ liệu của khách hàng với dữ liệu đặt trước bằng cách dùng các trường id khách hàng và id đặt trước. Vì vậy, bạn có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc một cách thuận tiện trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Tìm hiểu về cơ sở dữ liệu quan hệ »
Dữ liệu định lượng
Dữ liệu có cấu trúc phù hợp với việc phân tích toán học. Ví dụ: bạn có thể đếm và đo tần suất của các thuộc tính cũng như thực hiện các phép toán trên dữ liệu số.
Lưu trữ
Bạn có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu quan hệ và quản lý dữ liệu đó bằng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL). SQL cho phép bạn xác định mô hình dữ liệu được gọi là lược đồ giúp bạn xác định các quy tắc đặt trước, chẳng hạn như các trường, định dạng và giá trị cho dữ liệu của bạn. Sau đó, bạn có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong kho dữ liệu hoặc công nghệ cơ sở dữ liệu quan hệ khác.
Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc
Dưới đây là các ví dụ về hệ thống dữ liệu có cấu trúc:
- Tệp Excel
- Cơ sở dữ liệu SQL
- Dữ liệu điểm bán hàng
- Kết quả biểu mẫu web
- Các thẻ tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO)
- Thư mục sản phẩm
- Kiểm soát hàng tồn kho
- Các hệ thống đặt trước
Lợi ích của dữ liệu có cấu trúc là gì?
Việc sử dụng dữ liệu có cấu trúc mang lại nhiều lợi ích.
Dễ sử dụng
Bất kỳ ai cũng có thể nhanh chóng hiểu và truy cập dữ liệu có cấu trúc. Các hoạt động như cập nhật và sửa đổi dữ liệu có cấu trúc rất đơn giản. Lưu trữ hiệu quả vì các đơn vị lưu trữ có độ dài cố định có thể được phân bổ cho các giá trị dữ liệu.
Khả năng điều chỉnh quy mô
Dữ liệu có cấu trúc chia tỷ lệ theo thuật toán. Bạn có thể thêm dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý khi khối lượng dữ liệu của bạn tăng lên. Các hệ thống hiện đại xử lý dữ liệu có cấu trúc có thể tăng quy mô tới vài nghìn TB dữ liệu.
Phân tích
Các thuật toán máy học có thể phân tích dữ liệu có cấu trúc và xác định các mẫu chung cho thông tin kinh doanh. Bạn có thể sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) để tạo báo cáo cũng như sửa đổi và duy trì dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc cũng hữu ích cho việc phân tích dữ liệu lớn.
Dữ liệu có cấu trúc có những nhược điểm gì?
Mặc dù việc sử dụng dữ liệu có cấu trúc cho doanh nghiệp có nhiều thuận lợi nhưng cũng có một số khó khăn.
Giới hạn mức sử dụng
Cấu trúc định sẵn là vừa mang lại lợi ích nhưng cũng có thể là một thử thách. Dữ liệu có cấu trúc chỉ có thể được dùng cho mục đích đã định. Ví dụ: dữ liệu đặt trước có thể cung cấp cho bạn thông tin về tài chính của hệ thống đặt trước và mức phổ biến của ứng dụng đặt trước. Tuy nhiên, dữ liệu này không cho biết chiến dịch tiếp thị nào hiệu quả hơn trong việc mang lại nhiều lượt đặt trước mà không cần sửa đổi thêm. Bạn sẽ phải thêm dữ liệu quan hệ của chiến dịch tiếp thị vào lượt đặt trước nếu muốn có thêm thông tin chuyên sâu.
Không linh hoạt
Việc thay đổi lược đồ của dữ liệu có cấu trúc có thể tốn kém và tốn nhiều tài nguyên khi hoàn cảnh thay đổi và các mối quan hệ hoặc yêu cầu mới xuất hiện.
Dữ liệu có cấu trúc khác với dữ liệu phi cấu trúc như thế nào?
Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có mô hình dữ liệu được thiết lập hoặc dữ liệu chưa được sắp xếp theo cách định sẵn. Dưới đây là các ví dụ phổ biến về dữ liệu phi cấu trúc:
- Tệp văn bản
- Tệp video
- Báo cáo
- Hình ảnh
Các doanh nghiệp đang tạo dữ liệu với tốc độ cấp số nhân và phần lớn dữ liệu—từ 80 đến 90%—là không có cấu trúc. Vì đây là loại dữ liệu định tính nên cần có các công nghệ và chiến lược khác nhau để phân tích hiệu quả. Ví dụ: bạn lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc trong cơ sở dữ liệu NoSQL và hồ dữ liệu.
Có một số khác biệt chính giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Dễ phân tích
Một trong những ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc là cả con người và chương trình máy tính đều có thể phân tích thông tin. Có nhiều công cụ giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu có cấu trúc và những công cụ đó rất giỏi trong việc cung cấp thông tin chuyên sâu và thông tin kinh doanh. Việc phân tích dữ liệu không có mô hình dữ liệu định sẵn sẽ khó khăn hơn đáng kể và trên thị trường hiện có rất ít công cụ được chứng minh có thể làm như vậy.
Khả năng tìm kiếm
Dữ liệu có cấu trúc dễ tìm kiếm vì dữ liệu này tuân thủ một số quy tắc định sẵn. Khi so sánh, dữ liệu phi cấu trúc thiếu thứ tự cần thiết để thu thập thông tin chuyên sâu về doanh nghiệp bằng cách sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu thông thường. Việc tìm kiếm và phân tích dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu trình độ chuyên môn cao và các công cụ phân tích nâng cao, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản.
Lưu trữ
Do phần lớn dữ liệu không có cấu trúc nên các doanh nghiệp cần có nhiều tiền, không gian và tài nguyên hơn để lưu trữ dữ liệu đó. Ngược lại, dữ liệu có cấu trúc có quy trình lưu trữ hợp lý hơn. Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thường được lưu trữ trong các môi trường khác nhau, kho dữ liệu và hồ dữ liệu.
Kho dữ liệu
Dữ liệu có cấu trúc thường được lưu trữ trong kho dữ liệu, đóng vai trò là kho lưu trữ trung tâm cho dữ liệu doanh nghiệp. Kho dữ liệu lấy dữ liệu từ nhiều nguồn có cấu trúc, bao gồm cơ sở dữ liệu và hệ thống giao dịch. Những dữ liệu này chủ yếu được dùng cho kho chứa dữ liệu nhưng cũng được các doanh nghiệp sử dụng để phân tích dữ liệu và phát triển thông tin kinh doanh. Dữ liệu này có thể hỗ trợ việc phân tích dữ liệu quy mô lớn bởi hàng trăm người dùng doanh nghiệp.
Hồ dữ liệu
Hồ dữ liệu là một kho lưu trữ trung tâm được dùng để lưu trữ dữ liệu thô, không có cấu trúc. Hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô lớn. Những hồ dữ liệu này cần thiết cho nhiều doanh nghiệp hiện đại để tạo ra số lượng lớn dữ liệu hàng ngày. Hồ dữ liệu lưu trữ dữ liệu quan hệ từ ứng dụng dành cho doanh nghiệp và dữ liệu không quan hệ từ ứng dụng di động, thiết bị Internet vạn vật (IoT) và mạng xã hội.
Điểm khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu bán cấu trúc nằm giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc không được coi là dữ liệu có cấu trúc đầy đủ vì dữ liệu này thiếu mô hình dữ liệu dạng bảng hoặc quan hệ cụ thể. Mặc dù vậy, nhưng dữ liệu này bao gồm siêu dữ liệu có thể phân tích được, chẳng hạn như thẻ và các điểm đánh dấu khác.
Với dữ liệu bán cấu trúc, việc lấy thông tin và thông tin chuyên sâu đơn giản hơn so với dữ liệu phi cấu trúc. Tuy nhiên, dữ liệu này không có đầy đủ thông tin và tuân thủ mô hình dữ liệu định sẵn giống như dữ liệu có cấu trúc.
Dưới đây là các ví dụ phổ biến về dữ liệu bán cấu trúc:
- JSON
- XML
- Tệp trên web
- Tệp nén
AWS có thể trợ giúp như thế nào với dữ liệu có cấu trúc?
Bạn có thể thiết lập, vận hành và thay đổi quy mô cơ sở dữ liệu quan hệ sau vài giây nhờ Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS). Đó là một tập hợp các dịch vụ được quản lý có thể quản lý tại chỗ bằng AWS Outposts. Một số dịch vụ bao gồm:
- Amazon Aurora có khả năng tương thích với MySQL
- Amazon Aurora với khả năng tương thích PostgreSQL
- Amazon RDS dành cho MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS dành cho SQL Server
Bạn có thể xây dựng các ứng dụng web và di động, chuyển sang cơ sở dữ liệu được quản lý, nâng cao hiệu quả của cơ sở dữ liệu hiện có và thoát khỏi cơ sở dữ liệu cũ.
Dưới đây là một số việc bạn có thể làm với Amazon RDS:
- Di chuyển mà không cần tái kiến trúc ứng dụng
- Dành ít thời gian hơn cho việc quản lý cơ sở dữ liệu
- Cắt giảm chi tiêu hoạt động và vốn
- Tập trung vào sáng tạo
Thu hút hàng trăm khách hàng doanh nghiệp sử dụng Amazon RDS nhờ bắt đầu bản dùng thử AWS miễn phí ngay hôm nay.
Bước tiếp theo trong Dữ liệu có cấu trúc
