Trong kho dữ liệu lớn, dữ liệu phi cấu trúc là phổ biến và đóng vai trò quan trọng hơn cả trong việc tạo ra sự bứt phá cho doanh nghiệp nhờ những thông tin hữu ích nó mang đến khi được khai thác hiệu quả. Ngay bây giờ, hãy cùng FSI đi tìm hiểu cách khai thác dữ liệu phi cấu trúc vừa đơn giản vừa hiệu quả nhé!
Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc là những dữ liệu không tuân theo cấu trúc của một mô hình dữ liệu (Data Model). Chúng ta không thể dùng những kỹ thuật truy vấn dữ liệu truyền thống để khai thác nó. Điều đó đã gây ra khó khăn cho việc lưu trữ, xử lý và quản lý loại dữ liệu này trong cơ sở dữ liệu quan hệ chính thống.
Phần lớn dữ liệu mới được tạo ra ngày nay đều không có cấu trúc (chiếm khoảng 80-90% tổng dung lượng dữ liệu trên toàn thế giới) và được dự đoán sẽ tăng gấp 3 lần trong năm 2023. Các kho dữ liệu phi cấu trúc chứa vô số thông tin có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh.
Lịch sử ra đời của dữ liệu phi cấu trúc
Vào năm 1958, các nhà nghiên cứu khoa học máy tính đã dành sự quan tâm đặc biệt đến việc trích xuất và phân loại văn bản phi cấu trúc. Tuy nhiên, đến đầu thế kỷ 21, công nghệ mới bắt kịp xu hướng của sáng kiến ấy.
Cụ thể, năm 2004, Viện SAS đã phát triển thành công công cụ khai thác văn bản sử dụng công nghệ phân rã giá trị số đơn (SVD) để giảm không gian văn bản siêu chiều thành các kích thước nhỏ hơn giúp phân tích hiệu quả đáng kể. Sự kiện trên tạo tiền đề cho một số doanh nghiệp nghiên cứu ra ứng dụng phân tích tình cảm, tiếng nói của khách hàng và tối ưu hóa trung tâm tổng đài nhờ những tiến bộ từ phân tích văn bản máy.
Sau này, sự xuất hiện của dữ liệu lớn thúc đẩy mối quan tâm cao hơn đối với phân tích dữ liệu phi cấu trúc trong các lĩnh vực hiện đại như phân tích dự đoán và phân tích nguyên nhân gốc rễ. Từ đây, dữ liệu phi cấu trúc chính thức được phổ biến rộng rãi.
Đặc điểm của dữ liệu phi cấu trúc
- Không tuân theo mô hình dữ liệu cũng như không có cấu trúc dễ nhận biết
- Không thể được lưu trữ dưới dạng hàng và cột như trong cơ sở dữ liệu
- Không tuân theo bất kỳ ngữ nghĩa hoặc quy tắc nào
- Không tuân theo bất kỳ định dạng hoặc trình tự cụ thể nào
- Do thiếu cấu trúc nhận dạng, nó không thể được sử dụng bởi các chương trình máy tính một cách dễ dàng
Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc
Một trong những loại dữ liệu phi cấu trúc phổ biến nhất là văn bản. Văn bản phi cấu trúc được tạo và thu thập ở nhiều dạng khác nhau, bao gồm tài liệu Word, Email, PowerPoint, phản hồi khảo sát, bản ghi và bài đăng từ blog và các trang mạng xã hội.
Các loại dữ liệu phi cấu trúc khác bao gồm tệp hình ảnh, âm thanh và video. Dữ liệu máy là một loại dữ liệu phi cấu trúc khác đang phát triển nhanh chóng trong nhiều tổ chức. Ví dụ: các tệp nhật ký từ các trang web, máy chủ, mạng và ứng dụng (nhất là trên thiết bị di động).
Khai thác dữ liệu phi cấu trúc để làm gì?
Dữ liệu phi cấu trúc không phù hợp với các ứng dụng xử lý giao dịch thường xử lý dữ liệu có cấu trúc. Thay vào đó, nó chủ yếu được sử dụng cho BI (Business Intelligence) và phân tích:
Phân tích khách hàng: Các nhà sản xuất, bán lẻ khai thác dữ liệu phi cấu trúc kết hợp với hệ thống quản trị quan hệ khách hàng (CRM) nhằm phân tích cung cầu sản phẩm trên thị trường, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và cho phép tiếp thị có mục tiêu.
Hiểu sâu sắc về dịch vụ: Các khiếu nại về dịch vụ thường được mô tả một cách phi cấu trúc qua các kênh như email, khảo sát, đơn khiếu nại, mạng xã hội,… Công nghệ phân tích dữ liệu phi cấu trúc sẽ giúp gom nhóm các phản ánh về dịch vụ, tự động gắn thẻ người xử lý, gợi ý câu trả lời thông minh.
Bảo trì dự đoán: Bảo trì dự đoán cũng là một trường hợp sử dụng phân tích bằng dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ: các nhà sản xuất có thể phân tích dữ liệu cảm biến để phát hiện lỗi thiết bị trước khi chúng xảy ra trong hệ thống sàn nhà máy hoặc thành phẩm tại hiện trường.
Phân tích dữ liệu nhật ký: Từ các hệ thống CNTT làm nổi bật xu hướng sử dụng, xác định giới hạn dung lượng và xác định chính xác nguyên nhân gây ra lỗi ứng dụng, sự cố hệ thống, tắc nghẽn hiệu suất và các vấn đề khác.
Hỗ trợ tuân thủ quy định: Phân tích dữ liệu phi cấu trúc hỗ trợ các nỗ lực tuân thủ quy định, đặc biệt là giúp các tổ chức hiểu tài liệu và hồ sơ của công ty chứa những gì.
Hiểu sâu sắc về nguy cơ (risk insights): Phát hiện thông tin giả mạo, phát hiện theo thời gian thực các rủi ro khủng hoảng có thể xảy ra bằng việc phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Việc phân tích thông tin của các đối thủ cạnh tranh trên hệ thống tin tức, mạng xã hội cũng giúp doanh nghiệp kịp thời có các giải pháp chiến lược ứng phó và cạnh tranh lại.
Phương pháp khai thác dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc từ trước đến nay rất khó phân tích. Nhưng với sự trợ giúp đắc lực của trí tuệ nhân tạo, học máy và các công cụ phần mềm mới đang xuất hiện đã cho phép khai thác một lượng lớn thông tin kinh doanh hữu ích.
Các kỹ thuật phổ biến để cấu trúc văn bản phi cấu trúc thường liên quan đến việc gán thủ công với siêu dữ liệu hoặc gán một phần của lời nói để cấu trúc dựa trên khai thác văn bản tiếp theo. Công nghệ cung cấp khuôn khổ chung cho trích xuất ý nghĩa và tạo ra cấu trúc dữ liệu về thông tin.
Phần mềm tạo ra cấu trúc còn sử dụng cấu trúc ngôn ngữ, thính giác và hình ảnh tồn tại trong tất cả các hình thức giao tiếp của con người. Thông tin phi cấu trúc dần phong phú hơn và giải quyết sự mơ hồ, tạo điều kiện tìm kiếm và khám phá.
Nền tảng dữ liệu lớn VLAKE – Giải pháp gỡ rối về khai thác dữ liệu phi cấu trúc cho các doanh nghiệp
Thấu hiểu được những thách thức trong việc lưu trữ và khai thác dữ liệu phi cấu trúc, FSI luôn đồng hành cùng các doanh nghiệp thông qua các giải pháp VLAKE – một nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện do FSI – công ty hàng đầu trong lĩnh vực chuyển đổi số nghiên cứu và phát triển.
VLAKE hoạt động dựa trên công nghệ mã nguồn mở Hadoop giúp xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để xử lý, lưu trữ và quản lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc mà không cần một mô hình dữ liệu chung và một lược đồ cơ sở dữ liệu duy nhất. Các doanh nghiệp giờ đây không còn phải đau đầu trước bài toán về khai thác dữ liệu phi cấu trúc.
Trong kỷ nguyên 4.0, Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ của dữ liệu phi cấu trúc. Việc hiểu rõ và lựa chọn giải pháp phù hợp để khai thác dữ liệu phi cấu trúc chính là bước đầu tiên để doanh nghiệp bạn có được đòn bẩy thúc đẩy bước bứt phá về năng lực cạnh tranh trong thời đại số. Hy vọng những chia sẻ của FSI đã hỗ trợ bạn có được những hiểu biết và gợi ý quan trọng trên hành trình chinh phục “dữ liệu”.
