ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: มันคืออะไรและมีไว้เพื่ออะไร?

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นประเภทที่พบมากที่สุดในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบัน มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากมายในที่จัดเก็บข้อมูลประเภทนี้ซึ่งสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกใช้เพื่อสร้างโซลูชันซอฟต์แวร์ใหม่ที่กรองข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่เป็นประโยชน์

ข้อมูลส่วนใหญ่ที่สร้างและรวบรวมโดยธุรกิจไม่มีโครงสร้าง และมีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ในบทความนี้ เราจะกำหนดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อภิปรายประเภทต่าง ๆ และอภิปรายการใช้งานในด้านต่าง ๆ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคืออะไร?

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นซับซ้อนสำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จะใช้เพราะขาดกรอบงานที่ชัดเจน ไม่สอดคล้องกับโมเดลข้อมูลและไม่มีโครงสร้างที่ต้องจดจำ ข้อมูลประเภทนี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยข้อความ แต่อาจรวมถึงข้อมูลประเภทอื่นด้วย เช่น วันที่ ตัวเลข และข้อเท็จจริง

ต่อไปนี้เป็นรายการลักษณะของข้อมูล:

• ข้อมูลไม่มีโครงสร้างและไม่เป็นไปตามแบบจำลองข้อมูล
• ข้อมูลไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน
• ข้อมูลไม่เป็นไปตามรูปแบบหรือคำสั่งเฉพาะ
• การขาดโครงสร้างที่เป็นที่รู้จักทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ใช้งานยาก
• ไม่สามารถเก็บข้อมูลในแถวและคอลัมน์เหมือนในฐานข้อมูล

กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วเนื่องจากมีผู้คนใช้บริการและแอปพลิเคชันดิจิทัลมากขึ้น ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีความสำคัญ แต่ถ้าประเมินข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างถูกต้อง ก็จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจมากขึ้น สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายซึ่งตัวเลขและสถิติไม่สามารถถ่ายทอดได้ มาสำรวจตัวอย่างบางประเภทกัน

ประเภทของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยรูปแบบและแหล่งที่มาที่หลากหลาย เช่น เอกสารทางกฎหมาย เสียง การสนทนา วิดีโอ รูปภาพ ข้อความบนเว็บไซต์ และอื่นๆ อีกมากมาย ด้านล่างนี้คุณจะพบตัวอย่างบางส่วนของประเภทที่พบบ่อยที่สุด

• อีเมล

มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่ผลิตขึ้นทุกวันโดยอีเมลจำนวนมากที่เราส่ง และเครื่องมือวิเคราะห์แบบเดิมไม่สามารถแยกวิเคราะห์ได้ อย่างไรก็ตาม เมตาดาต้าของอีเมลมีโครงสร้างบางอย่าง และอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อความบางอย่างอาจดึงข้อมูลสำคัญจากอีเมลหลายพันฉบับในเวลาไม่กี่วินาที

• สื่อสังคม

ข้อมูลที่รวบรวมจากแพลตฟอร์มโซเชียลเน็ตเวิร์กนั้นไม่มีโครงสร้าง แต่เช่นเดียวกับอีเมล สามารถตั้งค่าได้ด้วยวิธีเฉพาะ ตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้คือแฮชแท็ก

ผู้ใช้สามารถใช้แฮชแท็กเพื่อค้นหาหัวข้อที่พวกเขาสนใจ อย่างไรก็ตาม ข้อความของแฮชแท็กไม่มีโครงสร้าง

• แบบสำรวจ

แบบสอบถามการวิจัยตลาด การมีส่วนร่วมของพนักงาน และประสบการณ์ของลูกค้ามักประกอบด้วยคำถามแบบปรนัยและปลายเปิด คำถามเหล่านี้ต้องการคำตอบแบบข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

• สิ่งพิมพ์

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างถูกเผยแพร่ในหลายรูปแบบตามสิ่งพิมพ์ ไดเร็กทอรี และพอร์ทัล ตัวอย่างเนื้อหา ได้แก่ บทความข่าว ประกาศรับสมัครงาน บทวิจารณ์ภาพยนตร์ รายการอสังหาริมทรัพย์ บทวิจารณ์ร้านอาหาร ฐานข้อมูลประวัติย่อ คำขอข้อเสนอ และอื่นๆ ข้อมูลในข้อความหรือรูปภาพรวมอยู่ในแต่ละรายการ

• ข้อมูลการสื่อสาร

ทุกวันนี้ มีหลายวิธีในการสนทนาที่มีความหมายกับผู้อื่น ทั้งในด้านอาชีพและส่วนตัว ลองนึกภาพธุรกิจที่พนักงานมักสนทนากับลูกค้าและผู้ขายผ่านช่องทางต่างๆ เพื่อสร้างข้อมูลเสียง ภาพ และข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

• ไฟล์มัลติมีเดีย

ไฟล์มัลติมีเดียยังคงไม่มีโครงสร้าง เนื่องจากเราไม่แน่ใจว่ารูปภาพ เพลง หรือวิดีโอสื่อถึงอะไร แม้ว่าไฟล์เหล่านั้นอาจติดป้ายกำกับด้วยชื่อหรือหัวเรื่องและบันทึกไว้ในฐานข้อมูล เช่น MP3, JPG, PNG, GIF เป็นต้น

• เอกสาร

การประเมิน เอกสารทางกฎหมาย และสไลด์โชว์สำหรับธุรกิจมักเขียนด้วยมือ เผยแพร่บนอินเทอร์เน็ต หรือบันทึกเป็น PDF ไฟล์เหล่านี้อาจรวมถึงสเปรดชีต รูปภาพ หรือไฟล์ XML แม้ว่าไฟล์ข้อความอาจเขียนในลักษณะมาตรฐาน แต่ข้อมูลไม่ได้จัดเรียงในลักษณะที่ทำให้สามารถทำการวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องใช้เทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อน

• หน้าเว็บ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างถูกสร้างขึ้นในอัตราเลขชี้กำลังบนอินเทอร์เน็ตจำนวนมาก ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และสื่อประเภทอื่นๆ สามารถพบได้บนหน้าเว็บ

การใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่เข้ากันกับโปรแกรมประมวลผลธุรกรรมโดยเนื้อแท้ Analytics และ BI เป็นการใช้งานหลัก

ผู้ค้าปลีก ผู้ผลิตวิเคราะห์ประเภทข้อมูลเหล่านี้ และธุรกิจอื่นๆ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและเปิดใช้งานโฆษณาที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ พวกเขายังวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อเรียนรู้ว่าพวกเขารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ และแบรนด์ของบริษัทผ่านเลนส์ของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

กรณีการใช้งานที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับการวิเคราะห์ที่มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตสามารถตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อตรวจหาปัญหาอุปกรณ์ในระบบการผลิตหรือผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายในภาคสนาม

การวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกของระบบไอทีเผยให้เห็นแนวโน้มการใช้งาน การจำกัดความจุ และสาเหตุของปัญหาแอปพลิเคชัน การพังของระบบ และปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ นอกจากนี้ สามารถใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างสำหรับสิ่งต่อไปนี้:

• การตรวจสอบข้อความเพื่อให้สอดคล้องกับระเบียบข้อบังคับ
• ติดตามและประเมินปฏิสัมพันธ์และความคิดเห็นของลูกค้าบนโซเชียลมีเดีย
• การรับข้อมูลที่น่าเชื่อถือเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของลูกค้าทั่วไป

ความท้าทายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ความพร้อมใช้งานและการประยุกต์ใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสำหรับความต้องการด้านการวิเคราะห์ กฎระเบียบ และการตัดสินใจผลักดันความต้องการในการค้นหาและตรวจสอบข้อมูลนี้อย่างรอบคอบ ต่อไปนี้คือความท้าทายบางประการที่อาจเกิดขึ้นขณะทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง:

• รอนานสำหรับข้อมูลใหม่และที่เปลี่ยนแปลง: ใช้เวลานานมากในการแยกวิเคราะห์ระบบไฟล์ที่เก็บข้อมูลทั้งหมดและประมวลผลการเปลี่ยนแปลงรายวันในไฟล์จำนวนมากหลายร้อยล้านหรือแม้แต่ไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างหลายพันล้านไฟล์
• หาข้อมูลคุณภาพสูงได้ยาก: เมื่อพูดถึงคุณภาพ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจไม่สอดคล้องกัน เนื่องจากข้อมูลนั้นยากต่อการตรวจสอบและไม่ถูกต้องเสมอไป จึงขาดความสม่ำเสมอในด้านคุณภาพ
• การจัดการข้อมูลทำได้ยาก: ข้อมูลนี้อยู่ในรูปแบบดิบและไม่มีการจัดโครงสร้างแต่อย่างใด การค้นหาข้อมูลที่เชื่อถือได้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นอกจากนี้ การค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและการจัดทำดัชนียังเป็นงานที่ซับซ้อนอีกด้วย
• พื้นที่เก็บข้อมูลไม่เพียงพอ: การ สำรองข้อมูลแบบเดิมจะจำกัดไดรฟ์ให้องค์กรสร้างการจำลองแบบราคาแพงซึ่ง "แนบ" ข้อมูลกับผู้ให้บริการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและแบรนด์เดียว
• ข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้: ซอฟต์แวร์สำรองข้อมูลที่ไม่สามารถปรับขนาดได้ไม่สามารถส่งข้อมูลที่สำคัญอย่างรวดเร็วและปลอดภัยระหว่างที่จัดเก็บ ทำให้การย้ายข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลเก่าไปยังที่เก็บข้อมูลใหม่ทำได้ยาก

บทสรุป

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจดูล้นหลามเนื่องจากความระส่ำระสายและข้อมูลปริมาณมาก อย่างไรก็ตาม มันสามารถจัดการได้ง่ายๆ และอาจได้รับข้อมูลที่หลากหลายโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

รู้จักคู่แข่งและลูกค้าของคุณดีขึ้น ดูแลและจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้งานได้ทันที ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณเจาะลึกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสังเกตภาพรวมหรือศึกษาอย่างละเอียด

QuestionPro นำเสนอโซลูชันสำหรับทุกปัญหาและทุกอุตสาหกรรม ทำให้เป็นมากกว่าซอฟต์แวร์สำรวจ สำหรับการจัดการข้อมูล เรายังมีระบบ เช่น ห้องสมุดการวิจัย InsightsHub ของเรา

องค์กรทั่วโลกใช้ระบบการจัดการความรู้และโซลูชันเช่น InsightsHub เพื่อจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น ลดเวลาที่ใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึก และเพิ่มการใช้ข้อมูลในอดีตในขณะที่ประหยัดต้นทุนและเพิ่ม ROI ลองใช้ QuestionPro ตอนนี้!

เรียนรู้เพิ่มเติม