5 Perbedaan Structured Data dan Unstructured Data

Bagi sebuah bisnis, data adalah informasi terpenting yang bisa menjadi sumber kehidupan bisnis Anda. Meski begitu, semua data tidak diciptakan sama. Ada data yang tersruktur (structured data) dan ada juga yang tidak (unstructured data).

Karena bisnis Anda menghasilkan data dalam berbagai macam format, penting untuk mengetahui bentuk-bentuk data yang umum digunakan, seperti structured data dan unstructured data. Bagi Anda yang masih awam dengan kedua data ini, Anda bisa menyimak penjelasannya berikut ini.

Perbedaan Structured dan Unstructured Data

Secara singkat, structured data bisa dibilang seperti rangkuman data tentang pelanggan, di mana unstructured data memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku dan kebiasaan pelanggan.

Structured data terdiri dari tipe data yang bisa dicari dengan mudah di dalam tempat penyimpanannya. Siapa pun yang memiliki akses ke database dari structured data dapat masuk, mencari, dan mengubah jenis data ini dalam waktu yang cukup singkat.

Sedangkan, unstructured data adalah tipe data ‘lainnya’, yang tidak terlalu mudah dicari, termasuk format audio, video, maupun postingan di media sosial. Namun, tahukah Anda bahwa unstructured data menyumbang sekitar 80% dari total data bisnis yang dimiliki suatu perusahaan? Dokumen kontrak perjanjian kerja adalah salah satu contohnya. Ini artinya, ada banyak potensi bisnis yang bisa digali perusahaan dari jenis data ini.

Untuk memahami apa itu structured dan unstructured data, ada lima perbedaan yang bisa Anda pelajari:

1. Bentuk data yang diambil

Biasanya, structured data berbentuk kuantitatif, yang artinya data ini terdiri dari angka atau sesuatu yang bisa dihitung. Beberapa contoh analisis meliputi regression (untuk memprediksi hubungan antar variabel); classification (untuk menghitung kemungkinan atau probabilitas); dan clustering of data (berdasarkan atribut yang berbeda).

Sebaliknya, unstructured data bisa dikategorikan sebagai data kualitatif. Unstructured data tidak bisa diproses dan dianalisis menggunakan alat dan cara konvensional. Menarik insights dari data kualitatif membutuhkan teknik analisis tingkat tinggi seperti data mining dan data stacking. Dari sisi binis, kualitatif data bisa berasal dari hasil survei, wawancara, dan interaksi di media sosial.

2. Sumber data yang diperoleh

Sumber structured data bisa dari mana saja selama dapat dihitung, mulai dari sensor GPS, formulir online, log jaringan, log server website, OLTP systems, peralatan medis, dan lain sebagainya.

Sumber data unstructured data adalah email, SMS atau chat, file PDF, video atau audio, dan banyak lagi. Jenis data ini tidak memiliki model data karena unstructured data disimpan dalam bentuk aslinya atau pada data lake yang tidak memerlukan transformasi apa pun.

3. Pemodelan data

Seperti namanya, structured data memiliki model data terstruktur yang sudah ditentukan sebelumnya. Data ini kemudian akan diformat ke dalam struktur data yang ditetapkan sebelum ditempatkan di dalam data storage. Contohnya adalah schema-on-write. Di sisi lain, unstructured data disimpan dalam bentuk aslinya dan tidak akan diproses sampai akan digunakan. Misalnya seperti schema-on-read.

4. Terkait penyimpanan

Karena structured data biasanya tersimpan dalam format tabel seperti database SQL atau Excel, bentuk data ini tidak  membutuhkan storage penyimpanan yang terlalu besar. Sementara itu, unstructured data biasanya disimpan di data lake karena bentuk data ini tersimpan dengan format aslinya, yang biasanya berupa file media.

Unstructured data membutuhkan storage penyimpanan yang lebih besar karena ukuran datanya. Contohnya, satu gambar tetap akan memakan lebih banyak ruang dibanding banyak halaman teks.

5. Saat penggunaan

Structured data dapat digunakan dalam machine learning (ML) untuk menjalankan algoritmanya. Unstructured data digunakan dalam natural language processing (NLP) dan data mining. Meski begitu, karena alat penganalisis seperti NLP masih berada dalam fase pengembangan, data mining bisa menjadi sedikit rumit. Akibatnya, menangangi sumber data seperti blog, data media sosial, dan komunikasi pelanggan pun menjadi sebuah tantangan.

Kesimpulan

Berdasarkan semua penjelasan di atas, perbedaan structured dan unstructured data adalah pada bentuk dan sumbernya. Terlepas dari format data mana yang Anda gunakan, mampu menangani structured dan unstructured data akan sangat kondusif bagi bisnis Anda. Dengan memanfaatkan kedua pilihan ini, Anda dapat melakukan pengelolaan data dengan optimal, yang akhirnya akan menguntungkan bisnis Anda.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari structured dan unstructured data lebih lanjut, segera hubungi Algoritma Data Science School sekarang juga!

Referensi:

• integrate.io - Top 7 ETL Tools for 2022 (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
• blog.hubspot.com - 13 Best ETL Tools for 2022 (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
• skyvia.com - List of Best ETL Tools in 2022 (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)