Data Tidak Terstruktur: Untuk Apa & Untuk Apa?

Data tidak terstruktur adalah jenis yang paling umum di dunia data besar saat ini. Ada banyak informasi bermanfaat dalam jenis penyimpanan data ini yang dapat digunakan untuk membantu membuat keputusan bisnis. Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin sedang digunakan untuk membuat solusi perangkat lunak baru yang menyaring sejumlah besar data untuk mencari wawasan bisnis yang bermanfaat.

Sebagian besar informasi yang dibuat dan dikumpulkan oleh bisnis tidak terstruktur, dan volumenya berkembang pesat. Pada artikel ini, kita akan mendefinisikan data tidak terstruktur, membahas berbagai jenisnya, dan membahas kegunaannya di berbagai bidang.

Apa itu data tidak terstruktur?

Data tidak terstruktur rumit untuk digunakan oleh program komputer karena tidak memiliki kerangka kerja yang jelas. Itu tidak sesuai dengan model data dan tidak memiliki struktur untuk dikenali. Sebagian besar jenis data ini terdiri dari teks, tetapi juga dapat mencakup jenis informasi lain seperti tanggal, angka, dan fakta.

Berikut ini adalah daftar karakteristik data:

• Data tidak terstruktur dan tidak mengikuti model data.
• Data tidak memiliki struktur yang jelas.
• Data tidak mengikuti format atau urutan tertentu.
• Kurangnya struktur yang dapat dikenali membuat program komputer sulit digunakan.
• Data tidak dapat disimpan dalam baris dan kolom seperti dalam database.

Ini berkembang pesat karena lebih banyak orang menggunakan layanan dan aplikasi digital. Data terstruktur sangat penting, tetapi jika data tidak terstruktur dievaluasi dengan benar, itu bisa jauh lebih bermanfaat bagi bisnis. Ini dapat menawarkan berbagai wawasan yang tidak dapat disampaikan oleh angka dan statistik. Mari kita telusuri beberapa contoh jenisnya.

Jenis data tidak terstruktur

Data tidak terstruktur mencakup berbagai format dan sumber, seperti makalah hukum, audio, percakapan, video, foto, teks di situs web, dan banyak lainnya. Di bawah ini Anda akan menemukan beberapa contoh dari beberapa jenis yang paling umum.

• Email

Ada banyak sekali data tidak terstruktur yang dihasilkan setiap hari oleh banyak email yang kami kirim, dan alat analitik tradisional tidak dapat menguraikannya. Namun, metadata email menyediakannya dengan beberapa struktur, dan algoritme analisis teks tertentu dapat mengambil informasi penting dari ribuan email dalam hitungan detik.

• Media sosial

Data yang dikumpulkan dari platform jejaring sosial tidak terstruktur. Tapi seperti email, itu bisa diatur dengan cara tertentu. Contoh yang sangat baik dari ini adalah hashtag.

Pengguna dapat menggunakan tagar untuk menemukan topik yang menarik bagi mereka. Namun, pesan hashtag tidak terstruktur.

• Tanggapan Survei

Kuesioner riset pasar, keterlibatan karyawan, dan pengalaman pelanggan sering kali menampilkan pertanyaan pilihan ganda dan terbuka. Pertanyaan-pertanyaan ini membutuhkan tanggapan teks yang tidak terstruktur.

• Publikasi

Data tidak terstruktur diterbitkan dalam berbagai bentuk oleh publikasi, direktori, dan portal. Contoh konten termasuk artikel berita, posting pekerjaan, ulasan film, daftar real estat, ulasan restoran, database resume, permintaan proposal, dan sebagainya. Data dalam teks atau gambar disertakan di masing-masingnya.

• Data Komunikasi

Saat ini, ada banyak cara untuk melakukan percakapan yang bermakna dengan orang lain, baik secara profesional maupun pribadi. Bayangkan sebuah bisnis yang karyawannya sering terlibat dalam percakapan dengan pelanggan dan vendor di berbagai saluran, menghasilkan data audio, gambar, dan teks yang tidak terstruktur.

• File Multimedia

File multimedia masih belum terstruktur karena kami tidak yakin apa yang sebenarnya diwakili oleh gambar, musik, atau video, meskipun mungkin diberi label dengan judul atau subjek dan disimpan dalam database seperti MP3, JPG, PNG, GIF, dll.

• Dokumen

Penilaian, makalah hukum, dan tayangan slide untuk bisnis sering kali ditulis dengan tangan, dipublikasikan di internet, atau disimpan sebagai PDF. File-file ini juga dapat mencakup spreadsheet, gambar, atau file XML. Meskipun file teks dapat ditulis dengan cara standar, data tidak diatur sedemikian rupa sehingga memungkinkan untuk melakukan analisis tanpa teknologi AI yang canggih.

• Halaman web

Data tidak terstruktur diproduksi pada tingkat eksponensial melalui internet yang cukup besar. Teks, foto, audio, video, dan jenis materi lainnya semuanya dapat ditemukan di halaman web.

Penggunaan data tidak terstruktur

Data tidak terstruktur secara inheren tidak sesuai dengan program pemrosesan transaksi; Analytics dan BI adalah kegunaan utamanya.

Pengecer, produsen menganalisis tipe data ini, dan bisnis lain untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan memungkinkan iklan yang efektif. Selain itu, mereka menganalisis umpan balik pelanggan untuk mempelajari bagaimana perasaan mereka tentang produk, layanan, dan merek perusahaan melalui lensa analisis sentimen.

Salah satu kasus penggunaan yang muncul untuk analitik dengan data tidak terstruktur adalah pemeliharaan prediktif. Misalnya, produsen dapat memeriksa data sensor untuk mendeteksi masalah peralatan dalam sistem produksi atau produk akhir di lapangan.

Menganalisis data log sistem TI mengungkapkan tren pemanfaatan, pembatasan kapasitas, dan penyebab masalah aplikasi, kerusakan sistem, dan kemacetan kinerja. Selain itu, kumpulan data besar yang tidak terstruktur dapat digunakan untuk hal-hal berikut:

• Memeriksa pesan untuk kepatuhan terhadap peraturan.
• Memantau dan mengevaluasi interaksi dan komentar pelanggan di media sosial.
• Memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang preferensi dan perilaku klien secara umum.

Tantangan data tidak terstruktur

Ketersediaan dan penerapan data tidak terstruktur untuk kebutuhan analitis, peraturan, dan pengambilan keputusan mendorong persyaratan untuk mencari dan memeriksa data ini dengan cermat. Berikut ini adalah beberapa tantangan yang dapat muncul saat bekerja dengan data tidak terstruktur:

• Menunggu lama untuk data baru dan yang diubah: Dibutuhkan waktu yang sangat lama untuk mengurai seluruh sistem file penyimpanan dan memproses perubahan harian pada volume besar ratusan juta atau bahkan miliaran file tidak terstruktur.
• Sulit untuk menemukan data berkualitas tinggi: Dalam hal kualitas, data yang tidak terstruktur bisa sangat tidak konsisten. Karena data sulit untuk diverifikasi dan dengan demikian tidak selalu benar, ada kekurangan konsistensi dalam kualitas.
• Manajemen data sulit: Data ini dalam bentuk mentah dan belum terstruktur dengan cara apa pun. Menemukan data yang andal bisa jadi menantang. Selain itu, menemukan data dan pengindeksan yang relevan adalah tugas yang kompleks.
• Penyimpanan tidak memadai: Batas pencadangan lama mendorong perusahaan untuk membuat replikasi mahal yang "melampirkan" data ke satu penyedia dan merek penyimpanan.
• Data yang tidak dapat diakses: Perangkat lunak pencadangan yang tidak dapat diskalakan tidak dapat mengirimkan data penting dengan cepat dan aman di antara penyimpanan. Hal ini membuat migrasi data dari penyimpanan lama ke penyimpanan baru menjadi sulit.

Kesimpulan

Data yang tidak terstruktur dapat tampak luar biasa karena disorganisasi dan volume informasi yang besar. Namun, itu dapat dengan mudah ditangani, dan berbagai data dapat diperoleh dengan menggunakan kecerdasan buatan.

Kenali pesaing dan pelanggan Anda dengan lebih baik. Kendalikan dan kelola data tidak terstruktur Anda untuk mendapatkan wawasan yang dapat segera digunakan. Perangkat lunak analisis berbasis pembelajaran mesin memungkinkan Anda menyelami data besar yang tidak terstruktur secara mendalam untuk mengamati gambaran besar atau melakukan studi terperinci.

QuestionPro menawarkan solusi untuk setiap masalah dan industri, menjadikannya lebih dari sekadar perangkat lunak survei. Untuk menangani data, kami juga memiliki sistem seperti perpustakaan penelitian InsightsHub kami.

Organisasi di seluruh dunia menggunakan sistem dan solusi manajemen pengetahuan seperti InsightsHub untuk mengelola data dengan lebih baik, meminimalkan waktu yang diperlukan untuk mendapatkan wawasan, dan meningkatkan penggunaan data historis sekaligus menghemat biaya dan meningkatkan ROI. Coba QuestionPro Sekarang!

BELAJARLAH LAGI