Trong phần 1, chúng ta đã tìm hiểu về dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, so sánh sự khác nhau giữa hai loại dữ liệu này. Trên phần 2 này, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá sự khác biệt chi tiết hơn giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, thông qua các ví dụ và trường hợp sử dụng cụ thể.
Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc
Bây giờ, chúng ta sẽ đi vào những điểm khác biệt quan trọng hơn giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc:
Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu có cấu trúc thường ở dạng văn bản và số. Định dạng của dữ liệu này được chuẩn hóa và người dùng có thể đọc được. Phổ biến nhất là csv và xml. Trong mô hình dữ liệu, định dạng dữ liệu được xác định trước.
Dữ liệu phi cấu trúc: Khác với dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc không có định dạng cụ thể và có nhiều hình dạng và kích thước khác nhau. Dữ liệu phi cấu trúc không có mô hình dữ liệu được xác định trước và được lưu trữ ở định dạng gốc. Ví dụ, tệp âm thanh, tệp video, tài liệu PDF, hình ảnh, email, bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu cảm biến, v.v.
Dữ liệu có cấu trúc có tính linh hoạt kém hơn vì nó dựa trên một mô hình dữ liệu được tổ chức tốt. Dữ liệu này phụ thuộc vào lược đồ, biểu thị các cột cấu hình (còn được gọi là các trường) và các loại dữ liệu được lưu trữ trong các cột đó. Mặc dù thông tin ở đây có thể được tìm kiếm và xử lý dễ dàng, nhưng tất cả các bản ghi đều phải tuân theo các yêu cầu lược đồ rất nghiêm ngặt.
Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn. Việc thiếu các mục đích sử dụng được xác định trước đối với dữ liệu phi cấu trúc khiến dữ liệu này trở nên siêu linh hoạt, vì thông tin có thể được lưu trữ ở các định dạng tệp khác nhau. Tuy nhiên, dữ liệu này mang tính chủ quan và khó xử lý hơn.
Nếu áp dụng dữ liệu vào xử lý phân tích, sử dụng cái được gọi là đường dẫn dữ liệu, thì đích cuối cùng của hành trình dữ liệu có cấu trúc đặc biệt là kho dữ liệu. Đây là những kho lưu trữ hoặc kho lưu trữ hiệu quả về không gian, có cấu trúc được xác định rõ ràng và khó thay đổi. Ngay cả những thay đổi nhỏ đối với lược đồ cũng có thể dẫn đến một lượng lớn dữ liệu cần được xây dựng lại, điều này có thể tốn thời gian và tài nguyên.
Lượng dữ liệu càng lớn thì càng cần nhiều dung lượng lưu trữ. Ảnh độ phân giải cao nặng hơn nhiều so với tệp văn bản. Do đó, dữ liệu phi cấu trúc cần nhiều không gian lưu trữ hơn và thường được lưu giữ trong các kho dữ liệu, cho phép lưu trữ lượng dữ liệu gần như không giới hạn ở định dạng thô. Bên ngoài hồ dữ liệu, dữ liệu phi cấu trúc nằm trong các ứng dụng gốc.
Có khả năng sử dụng đám mây trong cả hai trường hợp. Chưa kể có một kiến trúc mới kết hợp các tính năng của cả hai hệ thống quản lý dữ liệu – Data Lake House.
Trên thực tế, cơ sở dữ liệu quan hệ (rdbms) được sử dụng phổ biến cho dữ liệu có cấu trúc. Trong khi đó, cơ sở dữ liệu phi quan hệ (nosql) thích hợp cho dữ liệu phi cấu trúc. SQL và ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc được sử dụng để truy cập và xử lý dữ liệu có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong khi đó, các cơ sở dữ liệu nosql có nhiều mô hình dữ liệu khác nhau, như khóa-giá trị, tài liệu, biểu đồ và phạm vi cột.
Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu có cấu trúc thường được sử dụng trong các ngành như đặt phòng trực tuyến, ATM, hệ thống kiểm soát khoảng không quảng cáo, ngân hàng và kế toán.
Dữ liệu phi cấu trúc: Dữ liệu phi cấu trúc thường được sử dụng trong các ngành như nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, phân tích văn bản và chatbot.
Trên thực tế, nhiều công ty phải sử dụng cả hai loại dữ liệu để nâng cao hiệu quả dịch vụ của họ.
Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và các trường hợp sử dụng
Để hiểu rõ hơn về các trường hợp sử dụng của dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, chúng ta có thể xem xét những ví dụ cụ thể sau:
Dữ liệu có cấu trúc: Đặt phòng trực tuyến, ATM, hệ thống kiểm soát khoảng không quảng cáo, ngân hàng và kế toán là những ví dụ về các trường hợp sử dụng dữ liệu có cấu trúc. Các hệ thống này đều tuân thủ mô hình dữ liệu được xác định trước với các hàng và cột cố định.
Dữ liệu phi cấu trúc: Nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, phân tích văn bản và chatbot là những ví dụ về các trường hợp sử dụng dữ liệu phi cấu trúc. Các công nghệ này sử dụng các công cụ và thuật toán phức tạp để phân tích và xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
Các ngành khác nhau sử dụng cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc để cải thiện hiệu suất dịch vụ của họ.
Muốn biết thêm thông tin, hãy truy cập iedv để tìm hiểu về các khóa học và dịch vụ đào tạo của chúng tôi.
Tham khảo: https://www.altexsoft.com/