Chúng ta thường hay nhắc tới dữ liệu phi cấu trúc vì nó chiếm tới 80% tổng dung lượng dữ liệu trên thế giới. Tuy nhiên việc khai thác dữ liệu có cấu trúc lại mang đến hiệu quả hơn cả. Bài viết sau đây, FSI sẽ cung cấp các hiểu biết tổng quan nhất, đồng thời, chia sẻ những trường hợp hoàn hảo nhất để khai phá giá trị từ dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu có định dạng đã được chuẩn hóa để con người cũng như các chương trình dễ dàng truy cập. Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và tuân thủ chặt chẽ theo mô hình dữ liệu tức các phần tử của nó được tổ chức dưới dạng bảng, bao gồm các hàng và cột xác định rõ ràng các thuộc tính.

Mặc dù dữ liệu có cấu trúc chỉ chiếm khoảng 10-20% dữ liệu trên toàn thế giới, nhưng lại là nền tảng của dữ liệu lớn bởi tính dễ sử dụng và cho ra kết quả chính xác.
Đặc điểm của dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc tốt sẽ có nhiều đặc điểm, không phụ thuộc dữ liệu được lưu trữ như thế nào hoặc thông tin về điều gì.
- Nhận dạng phù hợp với mô hình dữ liệu
- Được trình bày theo hàng và cột, chẳng hạn như trong cơ sở dữ liệu
- Được tổ chức sao cho định nghĩa, định dạng và ý nghĩa của dữ liệu được hiểu rõ ràng
- Nằm trong các trường cố định, trong một tệp hoặc bản ghi
- Có các nhóm dữ liệu tương tự được nhóm lại với nhau trong các lớp
- Các điểm dữ liệu trong cùng một nhóm có cùng thuộc tính
- Thông tin dễ truy cập và truy vấn cho con người và các chương trình khác
- Các yếu tố có thể được giải quyết, cho phép phân tích và xử lý hiệu quả.
Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc
Có những dữ liệu do máy tạo ra mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này bao gồm những thứ như dữ liệu cảm biến, nhật ký web, chi tiết điểm bán hàng và thông tin tài chính. Tất cả điều này được máy móc tự động ghi lại.

Dữ liệu do con người tạo ra như dữ liệu đầu vào từ các câu trả lời khảo sát, dữ liệu luồng nhấp chuột ghi lại tất cả các hành động mà con người thực hiện trên trang web hoặc phân tích chi tiết từng bước các hành động được thực hiện trong trò chơi trực tuyến.
Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu có cấu trúc
Ưu điểm
Dữ liệu có cấu trúc có nhiều ưu điểm. Nếu một tổ chức có ý định sử dụng dữ liệu cho dự đoán kinh doanh hoặc phân tích, thì nó phải được cấu trúc.
Dễ dàng lưu trữ và truy cập: Do dữ liệu có cấu trúc có kiến trúc được xác định rõ nên bạn dễ dàng tìm thấy dữ liệu khi cần. Con người hoặc máy tính, cơ sở dữ liệu liên quan được xác định nhanh chóng.
Khai thác dữ liệu đơn giản: Nếu dữ liệu được yêu cầu cho trí tuệ nhân tạo hoặc học máy, nó rất dễ áp dụng. Kiến thức có thể được trích xuất dễ dàng từ dữ liệu, ngay cả khi sử dụng các phép tính thủ công.
Dễ dàng cập nhật và xóa: Nếu dữ liệu được cấu trúc tốt, việc cập nhật và xóa dữ liệu trở thành một nhiệm vụ đơn giản.
Thuận tiện mở rộng: Vì dữ liệu phù hợp với kiến trúc được thiết lập sẵn, nên rất dễ dàng bổ sung thêm. Đối với dữ liệu được truyền trực tuyến hoặc dữ liệu được làm mới liên tục, nó sẽ tự động được thêm vào đúng chỗ.
Khai thác trí tuệ doanh nghiệp (BI) tốt hơn: Khai thác dữ liệu là một bài tập đơn giản hơn nhiều khi dữ liệu được cấu trúc. Điều này có nghĩa là bất kỳ dự đoán rút ra đều có nhiều khả năng đúng và chính xác hơn. Các thuật toán học máy dễ dàng thu thập dữ liệu, giúp thao tác và truy vấn dữ liệu đơn giản.

Bảo mật dữ liệu tuyệt đối: Dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong kho dữ liệu, thường sẽ có các lớp bảo mật. Mặc dù không có gì là an toàn 100%, nhưng việc bảo mật dữ liệu có cấu trúc rất dễ thực hiện và tuân theo các phương pháp hay nhất trong ngành tiêu chuẩn.
Tìm kiếm thông tin nhanh chóng: Bởi vì dữ liệu có cấu trúc có thể được lập chỉ mục trên chuỗi văn bản và thuộc tính nên khiến hoạt động tìm kiếm trở nên đơn giản. Bản chất của dữ liệu dễ hiểu, với ý nghĩa và mối quan hệ đằng sau dữ liệu dễ dàng được chấp nhận.
Nhược điểm
Bên cạnh ưu điểm, dữ liệu có cấu trúc cũng có cả các hạn chế đi kèm:
Lược đồ cứng nhắc: Dữ liệu có cấu trúc phải tuân theo một lược đồ chỉ ra một mục đích được xác định trước. Cách tiếp cận này có thể giới hạn cách dữ liệu được sử dụng. Dữ liệu không phù hợp với một lược đồ cụ thể có thể không xử lý được trong cơ sở dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu bị mất: Do dữ liệu phải tuân theo định dạng dữ liệu nhất định nên doanh nghiệp dễ bỏ lỡ dữ liệu phi cấu trúc có tác dụng cải thiện việc ra quyết định.
Các trường hợp sử dụng hạn chế: Bởi vì tất cả dữ liệu đã được thu thập theo một cách nhất định cho một mục đích sử dụng nhất định. Do đó, dữ liệu có cấu trúc kém linh hoạt hơn.
Trường hợp nào nên áp dụng dữ liệu có cấu trúc

Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm
Đối với các công cụ tìm kiếm, chủ sở hữu trang web có thể chỉnh sửa HTML của trang web để mô tả trang web của họ bằng cách sử dụng một loạt thẻ HTML, được gọi là vi dữ liệu. Đánh dấu trang web bằng thẻ vi dữ liệu giúp công cụ tìm kiếm hiểu trang web tốt hơn và làm cho trang web có nhiều khả năng xuất hiện hơn trong kết quả tìm kiếm.
Đào tạo thuật toán học máy
Các lập trình viên sử dụng dữ liệu có cấu trúc để viết và tăng cường các thuật toán học máy sử dụng phương pháp học có giám sát. Trong học tập có giám sát, máy móc được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo được dán nhãn tốt; dữ liệu có cấu trúc có xu hướng dễ dàng áp dụng hơn cho các quy tắc của máy.
Quản lý dữ liệu
BI có thể sử dụng cơ sở dữ liệu SQL hoặc tệp Excel để theo dõi dữ liệu cơ bản như thông tin liên hệ của khách hàng, thông tin đăng nhập tài khoản và giao dịch tài chính. Một số công cụ được sử dụng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc bao gồm xử lý phân tích trực tuyến, MySQL và PostgreSQL.
ETL (Quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải)
Quá trình này bao gồm việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu gốc, chuyển đổi dữ liệu bằng cách làm sạch và sau đó tải dữ liệu đó vào một kho lưu trữ dữ liệu lớn hơn, chẳng hạn như kho dữ liệu.
Tương lai của dữ liệu có cấu trúc

Mặc dù dữ liệu có cấu trúc hiện chiếm 20% loại dữ liệu của một tổ chức, nhưng phần trăm đó lại đang giảm xuống nhường chỗ cho dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc. Tuy nhiên, hiện tại, dữ liệu có cấu trúc vẫn có giá trị với sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào các dự đoán cho doanh nghiệp. Bởi vì dữ liệu có cấu trúc dễ truy cập hơn nhiều so với dữ liệu phi cấu trúc, nên nó có giá trị đối với các doanh nghiệp.
Chỉ 0,5% dữ liệu phi cấu trúc được sử dụng và phân tích, nhưng đó là một nguồn thông tin có giá trị. Khi ngành chuyển sang giải mã và định lượng dữ liệu phi cấu trúc, sự phụ thuộc vào dữ liệu có cấu trúc sẽ giảm. Dữ liệu bán cấu trúc ngày càng được chuyển sang định dạng JSON, định dạng này có thể phân tích cú pháp cho máy. Điều này có nghĩa là các dạng dữ liệu khác, có cấu trúc ít cứng nhắc hơn, sẽ trở thành nguồn phân tích dữ liệu nhiều hơn.
Mặc dù trọng tâm là chuyển dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc, nhưng giờ đây, trọng tâm là cung cấp dữ liệu cho máy mà không cần thêm bước tốn kém, tốn kém và tốn thời gian để chuyển dữ liệu thành dữ liệu có cấu trúc.
VLAKE trợ giúp đắc lực các doanh nghiệp khai phá dữ liệu có cấu trúc
Nguồn thông tin lớn nhất mà một doanh nghiệp có về khách hàng, quy trình và nhân viên của mình là từ dữ liệu. Tuy nhiên, một tỷ lệ lớn dữ liệu hoàn toàn không thể định lượng được. Vì vậy, dữ liệu có cấu trúc là bắt buộc vì bạn có thể rút ra các suy luận và thông tin từ nó dễ dàng hơn dữ liệu phi cấu trúc.

VLAKE chính là giải pháp hữu hiệu giúp các doanh nghiệp kết nối và tiếp nhận tất cả các định dạng dữ liệu từ phi cấu trúc, bán cấu trúc đến có cấu trúc. VLAKE được FSI – Công ty hàng đầu trong cung cấp giải pháp xử lý dữ liệu – chuyển đổi số nghiên cứu và phát triển dựa trên công nghệ nguồn mở Hadoop nổi tiếng toàn cầu. Nền tảng này cho phép dữ liệu dễ dàng được sử dụng trong học máy và trí tuệ nhân tạo dẫn đến những dự đoán chính xác về điều gì sẽ mang lại sự gia tăng lớn nhất cho doanh nghiệp hoặc sản phẩm mới nào sẽ bán chạy nhất.
Mặc dù chỉ chiếm thiểu số trong vũ trụ dữ liệu rộng lớn nhưng dữ liệu có cấu trúc lại là bắt buộc và cực kỳ hữu ích nếu một doanh nghiệp đang cần phân tích dữ liệu nhằm lên kế hoạch phát triển hoặc chuyển sang một phân khúc sản phẩm mới. Hy vọng qua bài viết trên, FSI có thể giúp bạn tích lũy thêm kiến thức về loại dữ liệu này.