ข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีความแตกต่างกันอย่างไร
ข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้สองประเภทกว้างๆ ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่เข้ากันได้ดีกับตารางข้อมูลและจะมีประเภทข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น ตัวเลข ข้อความสั้น และวันที่ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะเข้ากันได้ไม่ดีกับตารางข้อมูลเนื่องจากขนาดหรือลักษณะของข้อมูล เช่น ไฟล์เสียงและวิดีโอ และเอกสารข้อความขนาดใหญ่ บางครั้ง ข้อมูลตัวเลขหรือข้อความอาจไม่มีโครงสร้างเนื่องจากการแสดงรูปแบบเป็นตารางนั้นไม่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเซ็นเซอร์เป็นสตรีมคงที่ของค่าตัวเลข แต่การสร้างตารางที่มีสองคอลัมน์ ได้แก่ การประทับเวลาและค่าเซ็นเซอร์ จะไม่มีประสิทธิภาพและใช้งานไม่ได้ ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและที่ไม่มีโครงสร้างเป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์แบบใหม่
ความแตกต่างที่สำคัญ: ข้อมูลที่มีโครงสร้างเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
คุณสามารถทำแบบจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้างในรูปแบบตารางที่มีแถวและคอลัมน์ได้ แต่ละคอลัมน์มีแอตทริบิวต์ (เช่น เวลา ตำแหน่ง และชื่อ) และแต่ละแถวเป็นข้อมูลเดี่ยวที่มีค่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแต่ละแอตทริบิวต์ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่เป็นไปตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง มีความแตกต่างกันดังนี้
รูปแบบข้อมูล
ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะต้องเป็นไปตามรูปแบบที่เคร่งครัดเสมอ ซึ่งเรียกว่าแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือสคีมา ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่พอดีกับสคีมา รูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจเรียบง่ายพอๆ กับการกำหนดให้บันทึกการประชุมทั้งหมดอยู่ในรูปแบบ MP3 หรือการกำหนดให้ต้องรวบรวมเหตุการณ์ระบบทั้งหมดในร้านค้าแห่งหนึ่ง
อ่านเกี่ยวกับการทำแบบจำลองข้อมูล
พื้นที่เก็บข้อมูล
ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต่างก็สามารถอยู่ในที่เก็บข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ การเลือกประเภทพื้นที่จัดเก็บที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับคุณสมบัติและแอตทริบิวต์โดยธรรมชาติของข้อมูล เหตุผลที่ต้องรวบรวมข้อมูล และประเภทของการวิเคราะห์ที่จำเป็น
ตัวอย่างการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง ได้แก่ ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ และลูกบาศก์ OLAP การจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างไว้เป็นคอลเลกชันขนาดใหญ่เรียกว่าคลังข้อมูล ตัวอย่างการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ได้แก่ ระบบไฟล์ ระบบการจัดการสินทรัพย์ดิจิทัล (DAM) ระบบการจัดการเนื้อหา (CMS) และระบบควบคุมเวอร์ชัน การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไว้เป็นคอลเลกชันขนาดใหญ่เรียกว่า Data Lake
ที่เก็บข้อมูลบางประเภทที่คุณมักจะใช้สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างอาจสามารถใช้จัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ และสามารถทำได้ในทางกลับกันด้วย
อ่านเกี่ยวกับฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
การวิเคราะห์ข้อมูล
โดยปกติแล้วข้อมูลที่มีโครงสร้างจะสามารถจัดระเบียบ คลีน ค้นหา และวิเคราะห์ได้ง่ายกว่า เมื่อมีการจัดรูปแบบข้อมูลอย่างเคร่งครัด คุณสามารถใช้ตรรกะการเขียนโปรแกรมเพื่อค้นหาและระบุตำแหน่งรายการข้อมูลเฉพาะ รวมทั้งสร้าง ลบ หรือแก้ไขรายการได้ การจัดการข้อมูลอัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีแอตทริบิวต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จึงค้นหาและจัดระเบียบได้ยาก โดยปกติแล้วข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนในการประมวลผลล่วงหน้า จัดการ และวิเคราะห์
เทคโนโลยี: ข้อมูลที่มีโครงสร้างเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้กับทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างขึ้นอยู่กับประเภทของพื้นที่เก็บข้อมูลที่ใช้ โดยทั่วไปแล้วการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างจะสามารถดำเนินการวิเคราะห์ในฐานข้อมูลได้ ส่วนพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่สามารถทำเช่นนั้นได้ ที่เป็นเช่นนี้เนื่องจากรูปแบบของข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นไปตามกฎที่ทราบกันดีและทำซ้ำได้สำหรับการจัดการ ในขณะที่รูปแบบของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะมีความหลากหลายและซับซ้อนมากกว่า
มีเทคโนโลยีที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสองประเภท การสืบค้นข้อมูลโดยใช้ภาษาการสืบค้นที่มีโครงสร้าง (SQL) เป็นพื้นฐานสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง คุณสามารถใช้เทคนิคและเครื่องมืออื่นๆ ได้ เช่น การสร้างภาพข้อมูลและการทำแบบจำลองข้อมูล การจัดการโปรแกรม และแมชชีนเลิร์นนิง (ML)
สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การวิเคราะห์มักเกี่ยวข้องกับการจัดการโปรแกรมและ ML ที่ซับซ้อนมากขึ้น คุณสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์เหล่านี้ผ่านไลบรารีภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ และเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะซึ่งใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยทั่วไปแล้วข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องมีการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อให้เหมาะกับรูปแบบเฉพาะ
อ่านเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ
ความท้าทาย: ข้อมูลที่มีโครงสร้างเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
โดยปกติแล้วการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างมักจะมีความท้าทายน้อยกว่าการใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เนื่องจากคอมพิวเตอร์ โครงสร้างข้อมูล และภาษาการเขียนโปรแกรมสามารถเข้าใจข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ง่ายกว่า ในทางกลับกัน เพื่อทำความเข้าใจและจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ระบบคอมพิวเตอร์จะต้องแยกข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถเข้าใจได้ก่อน
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ในองค์กรหรือกลุ่มที่ซับซ้อน การจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างจะทำได้ยากเมื่อจำนวนความสัมพันธ์ในฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อมีการเชื่อมโยงจำนวนมากระหว่างฐานข้อมูลและจุดข้อมูล การพัฒนาการสืบค้นสำหรับข้อมูลอาจกลายเป็นเรื่องที่ค่อนข้างซับซ้อน ความท้าทายอื่นๆ ได้แก่
- การเปลี่ยนแปลงสคีมาข้อมูล
- การทำให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโลกความเป็นจริงทั้งหมดเหมาะกับรูปแบบที่มีโครงสร้าง
- การรวมแหล่งที่มาของข้อมูลที่มีโครงสร้างหลายแหล่งที่แตกต่างกัน
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมักก่อให้เกิดความท้าทายใหญ่สองประการ ได้แก่
- พื้นที่จัดเก็บ เนื่องจากข้อมูลมักจะมีขนาดใหญ่กว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง
- การวิเคราะห์ เนื่องจากไม่สามารถดำเนินการอย่างตรงไปตรงมาได้ ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
แม้ว่าคุณจะสามารถวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคต่างๆ ได้ เช่น การค้นหาคำสำคัญและการจับคู่รูปแบบ แต่ ML มักเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การจดจำภาพและการวิเคราะห์ความรู้สึก
ความท้าทายอื่นๆ ได้แก่
- การประมวลผลล่วงหน้าเพื่อแยกข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือกึ่งมีโครงสร้าง
- การประมวลผลหลายรูปแบบ
- ความสามารถในการประมวลผลที่ต้องใช้สำหรับการวิเคราะห์
เวลาที่ควรใช้: ข้อมูลที่มีโครงสร้างเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างถูกรวบรวมและใช้กันอย่างกว้างขวางในหลายอุตสาหกรรม องค์กร และแอปพลิเคชัน โลกดิจิทัลทำงานด้วยข้อมูลทั้งสองรูปแบบ ซึ่งจะถูกนำมาวิเคราะห์และใช้ในการแสดงคำตอบ กระบวนการตัดสินใจ การคาดการณ์ การทบทวน การใช้ในงานสร้างสรรค์ และอื่นๆ แม้ว่าโดยปกติแล้วข้อมูลที่มีโครงสร้างจะใช้สำหรับข้อมูลเชิงปริมาณ ส่วนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะใช้สำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพ แต่ก็ไม่ได้เป็นเช่นนั้นเสมอไป
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณจัดการกับข้อมูลตัวเลขที่ไม่ต่อเนื่อง ตัวอย่างของข้อมูลประเภทนี้ ได้แก่ การดำเนินงานทางการเงิน ตัวเลขด้านการขายและการตลาด รวมไปถึงการสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ในกรณีที่จำเป็นต้องใช้เอกสารที่มีข้อความสั้น ตัวเลข และฟิลด์ที่แจกแจงข้อมูลหลายช่อง เช่น เอกสารด้านทรัพยากรบุคคล รายการสินค้าคงคลัง และข้อมูลที่อยู่อาศัย
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะใช้เมื่อจำเป็นต้องใช้เอกสาร และข้อมูลไม่เหมาะกับรูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตัวอย่างได้แก่ การตรวจสอบผ่านวิดีโอ เอกสารของบริษัท และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในกรณีที่ข้อมูลไม่มีประสิทธิภาพเมื่อจัดเก็บอยู่ในรูปแบบมีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลเซ็นเซอร์ Internet of Things (IoT), ข้อมูลบันทึกของระบบคอมพิวเตอร์ และการถอดเสียงสนทนา
ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง
ข้อมูลกึ่งโครงสร้างอยู่ระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น การจัดเก็บวิดีโออาจมีแท็กข้อมูลที่มีโครงสร้างที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละไฟล์ เช่น วันที่ ตำแหน่ง และหัวข้อ ข้อมูลเมตาในไฟล์มัลติมีเดียหมายความว่าข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อมูลกึ่งโครงสร้างโดยธรรมชาติ การผสมผสานประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือสิ่งที่ทำให้ข้อมูลเป็นข้อมูลกึ่งโครงสร้าง การใช้ข้อมูลกึ่งโครงสร้างแทนข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลสำคัญที่ไม่มีโครงสร้างเป็นไปได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น
สรุปความแตกต่าง: ข้อมูลที่มีโครงสร้างเทียบกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
| ข้อมูลที่มีโครงสร้าง |
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง |
|
| คืออะไร |
ข้อมูลที่เหมาะกับแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือสคีมา |
ข้อมูลที่ไม่มีแบบจำลองพื้นฐานเพื่อแยกแยะแอตทริบิวต์ |
| ตัวอย่างพื้นฐาน |
ตาราง Excel |
คอลเลกชันไฟล์วิดีโอ |
| เหมาะสำหรับ |
คอลเลกชันที่เกี่ยวข้องของค่าตัวเลขและข้อความสั้นๆ ที่ไม่ต่อเนื่องและแยกกันโดยสิ้นเชิง |
คอลเลกชันที่เกี่ยวข้องของข้อมูล วัตถุ หรือไฟล์ซึ่งแอตทริบิวต์เปลี่ยนแปลงไปหรือไม่เป็นที่รู้จัก |
| ประเภทพื้นที่จัดเก็บ |
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลแบบกราฟ ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ ลูกบาศก์ OLAP และอื่นๆ |
ระบบไฟล์, ระบบ DAM, CMS, ระบบควบคุมเวอร์ชัน และอื่นๆ |
| ข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่ที่สุด |
ง่ายต่อการจัดระเบียบ คลีน ค้นหา และวิเคราะห์ |
สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่สามารถแปลงให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างได้โดยง่าย |
| ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุด |
ข้อมูลทั้งหมดต้องเหมาะกับแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า |
อาจวิเคราะห์ได้ยาก |
| เทคนิคการวิเคราะห์หลัก |
การสืบค้นข้อมูล SQL |
หลากหลาย |
AWS สามารถช่วยตอบสนองความต้องการเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณได้อย่างไรบ้าง
โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูลของ Amazon Web Services (AWS) เป็นหนึ่งในสิ่งที่เป็นนวัตกรรมและทรงพลังที่สุดในโลก โซลูชันเหล่านี้มีจำหน่ายสำหรับองค์กรทุกขนาดในทุกวงการ AWS นำเสนอโซลูชันการจัดเก็บข้อมูล การเปลี่ยนแปลง และการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ทันสมัยและครบวงจร พร้อมด้วยเครื่องมือการจัดเวิร์กโฟลว์ การผสานรวม และการจัดการสำหรับทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง โซลูชันมีการเขียนโค้ดแบบแยกส่วนและออกแบบมาสำหรับสถาปัตยกรรมไฮบริดและหลายคลาวด์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้:
- Amazon Athena สำหรับการวิเคราะห์ฐานข้อมูลการดำเนินงาน, คลังข้อมูล, Big Data, ERP, ข้อมูลหลายคลาวด์ และข้อมูล Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์
- Amazon Aurora เป็นฐานข้อมูลที่ใช้งานได้กับ MySQL และ PostgreSQL แบบ Cloud-Native ประสิทธิภาพสูง
- Amazon EMR เพื่อเรียกใช้และปรับขนาด Apache Spark, Presto, Hive และเวิร์กโหลด Big Data อื่นๆ
- Amazon Redshift สำหรับการสร้างคลังข้อมูลและเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เช่น การทำธุรกรรม, คลิกสตรีม, การตรวจวัด IoT จากระยะไกล และข้อมูลบันทึกของแอปพลิเคชัน
- Amazon S3 พร้อมด้วย AWS Lake Formation เพื่อสร้าง Data Lake สำหรับการวิเคราะห์
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) สำหรับการดำเนินการและความสามารถในการปรับขนาดพื้นที่เก็บฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์บนคลาวด์
เริ่มต้นจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างบน AWS โดยสร้างบัญชีได้เลย
ขั้นตอนถัดไปบน AWS
เรียนรู้วิธีเริ่มต้นใช้งานข้อมูลที่มีโครงสร้างบน AWS
เรียนรู้วิธีเริ่มต้นใช้งานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างบน AWS