Perbedaan Structured, Unstructured Dan Semi-Structured Data

Mei 27, 2022
Articles & News

Data merupakan sebuah sumber kehidupan bagi bisnis maupun organisasi. Data datang dalam berbagai format. Nantinya semua kumpulan data dengan berbagai format tersebut akan dikumpulkan menjadi sebuah big data. Berdasarkan Gartner big data merupakan sebuah aset informasi tinggi, berkecepatan tinggi dan beragam yang menuntut bentuk pemrosesan informasi yang hemat biaya dan inovatif untuk meningkatkan wawasan dan pengambilan keputusan. Big data memiliki tiga jenis, yaitu:

Gambar 01. Illustrasi Structured Data, Semi-Structured Data dan Unstructured Data

Structured Data (Data Terstruktur)

Data terstruktur merupakan salah satu jenis big data yang datanya dapat diproses, disimpan dan diambil kembali dalam format tetap. Data struktur mengacu pada informasi yang sangat teroganisir serta dapat dengan mudah disimpan dan diakses dari database dengan alogaritma mesin pencari sederhana. Contoh dari data terstruktur yang dihasilkan mesin adalah statistik weblog dan data penjualan dan data spreadsheet lainnya.

Kelebihan

Mudah digunakan oleh alogaritma machine learning (ML), arsitektur data terstruktur yang spesifik dan terorganisir dapat memudahkan manipulasi dan querying data ML.
Mudah digunakan oleh pengguna bisnis, data terstruktur tidak memerlukan pemahaman mendalam tentang berbagai jenis data dan fungsinya. Dengan pemahaman dasar tentang topik relatif terhadap data, pengguna dapat dengan mudah mengakses dan menafsirkan data.
Dapat diakses oleh lebih banyak alat, karena data terstruktur lebih dulu dari data tidak terstruktur, jadi lebih banyak alat yang tersedia untuk menggunakan dan menganalisis data terstruktur.

Kelemahan

Penggunaan terbatas, data terstruktur yang telah ditentukan sebelumnya hanya dapat digunakan untuk tujuan tertentu, yang membatasi fleksibilitas dan kegunaannya.
Opsi penyimpanan terbatas, data terstruktur umumnya disimpan dalam sistem penyimpanan data dengan skema yang kaku.

Kasus Penggunaan

Customer relationship management (CRM), perangkat lunak CRM menjalankan data terstruktur melalui alat analitik untuk membuat kumpulan data yang mengungkapkan pola dan tren perilaku pelanggan.
Pemesanan online, data reservasi hotel dan tiket (tanggal, harga, tujuan dan sebagainya) sesuai dengan format “baris dan kolom�? yang menunjukan model data yang telah ditentukan sebelumnya.
Akuntansi, kantor atau departemen akuntansi menggunakan data terstruktur untuk memproses dan mencatat transaksi keuangan.

Untstructured Data (Data Tidak Terstruktur)

Data tidak terstruktur merupakan jenis big data yang datanya tidak memiliki bentuk atau struktur khusus apapun. Hal ini membuat sangat sulit dan memakan waktu untuk memproses dan menganalisis data yang tidak terstruktur. Data tidak terstruktur lebih bersifat kualitatif daripada kuantitatif, yang berarti lebih bersifat karakteristik dan kategoris. Contoh dari data tidak terstruktur ada foto, file video dan audio, file teks, konten media sosial, citra satelit, presentasi, PDF, tanggapan survei terbuka, situs web, dan transkrip atau rekaman pusat panggilan.

Kelebihan

Format asli, data tidak terstruktur, disimpan dalam format asli, tetap tidak terdefinisi sampai dibutuhkan. Kemampuan beradaptasinya meningkatkan format file dalam database, yang memperluas kumpulan data dan memungkinkan pengguna untuk menyiapkan dan menganalisis hanya data yang mereka butuhkan.
Tingkat akumulasi cepat, karena data tidak perlu ditentukan sebelumnya, data dapat dikumpulkan dengan cepat dan mudah.
Penyimpanan data lake, memungkinkan penyimpanan besar dengan harga yang sesuai dengan penggunaan, dimana hal tersebut dapat memangkas biaya dan memudahkan skalabilitas.

Kelemahan

Memerlukan keahlian, karena sifat dari data tidak terstruktur tdak terdefinisi, diperlukan keahlian ilmu data untuk menyiapkan dan menganalisis data.
Memerlukan alat khusus, diperlukan alat khusus untuk memanipulasi data tidak terstruktur yang membatasi pilihan produk untuk pengolahan data.

Kasus Penggunaan

Data Mining, memungkinkan sebuah bisnis atau organisasi menggunakan data tidak terstruktur untuk mengidentifikasi perilaku konsumen, sentiment produk dan pola pembelian untuk mengakomodasi basis pelanggan mereka dengan lebih baik.
Analisis data prediktif, memberi peringatan tentang aktivitas penting sehingga mereka dapa merencanakan dengan benar dan menyesuaikan dengan perubahan pasar yang signifikan.
Chatbots, melakukan analisis teks untuk mengarahkan pertanyaan pelanggan ke sumber jawaban yang sesuai.

Semi-Structured Data (Data Semi-Terstruktur)

Data semi-terstruktur merupakan jenis big data yang datanya mengandung format data terstruktur dan data tidak terstruktur. Lebih tepatnya jembatan antara data terstruktur dan tidak terstruktur. Data ini tidak memiliki model data yang telah ditentukan sebelumnya dan lebih kompleks daripada data terstruktur, namun lebih mudah disimpan daripada data tidak terstruktur. Contoh dari data semi-terstruktur ada Email, XML dan bahasa markup lainnya, paket TCP/IP, file zip dan integrasi data dari berbagai sumber.

Kelebihan

Data tidak dibatasi oleh skema tetap
Memungkinkan untuk melihat data terstruktur sebagai data semi-terstruktur
Ini mendukung pengguna yang tidak dapat mengekspresikan kebutuhan mereka dalam SQL
Hal ini dapat menangani dengan mudah dengan heterogenitas sumber

Kelemahan

Kurangnya skema yang kaku membuat penyimpanan data menjadi sulit
Menafsirkan hubungan antara data sulit karena tidak ada pemisahan skema dan data
Queries kurang efisien dibandingkan dengan data terstruktur

Kasus Penggunaan

Contoh dalam foto digital, gambar tidak memiliki struktur yang telah ditentukan, tetapi memiliki atribut struktural tertentu yang menjadikannya semi-terstruktur. Misalnya, jika gambar diambil dari smartphone, itu akan memiliki beberapa atribut terstruktur seperti geotag, ID perangkat dan keterangan waktu. Setelah disimpan, gambar juga dapat diberi tag seperti ‘hewan peliharaan’ atau ‘anjing’ untuk memberikan struktur.

Konsultasikan kebutuhan big data bisnis Anda bersama IT consultant handal kami. Dapatkan solusi terbaik dan penawaran menarik dari kami.

Mengapa STT?

Sapta Tunas Teknologi memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu Anda mencapai tujuan organisasi dan merancang solusi teknologi informasi (TI) sesuai dengan kebutuhan Anda yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.