Data Terstruktur vs Data Tidak Terstruktur

Data tidak terstruktur adalah data yang tidak terorganisir dalam cara yang telah ditentukan sebelumnya atau tidak memiliki model data yang spesifik. Sementara itu, data terstruktur adalah data yang memiliki hubungan yang jelas dan dapat didefinisikan antara titik data, dengan model yang telah ditentukan sebelumnya yang mengandungnya. Itulah jawaban singkat tentang perbedaan antara data terstruktur dan tidak terstruktur, tetapi mari kita lihat lebih dekat perbedaan antara kedua jenis data ini.

Apa itu Data Terstruktur?

Ketika berbicara tentang ilmu komputer, struktur data merujuk pada cara-cara tertentu untuk menyimpan dan mengorganisir data. Berbagai struktur data memiliki hubungan yang berbeda antara titik data, tetapi data juga dapat tidak terstruktur. Apa yang dimaksud dengan mengatakan bahwa data terstruktur? Untuk membuat definisi ini lebih jelas, mari kita lihat beberapa cara untuk mengatur data.

Data terstruktur sering disimpan dalam tabel seperti file Excel atau basis data SQL. Dalam kasus ini, baris dan kolom data mengandung variabel atau fitur yang berbeda, dan seringkali memungkinkan untuk mengetahui hubungan antara titik data dengan memeriksa di mana baris dan kolom data bertemu. Data terstruktur dapat dengan mudah dimasukkan ke dalam basis data relasional, dan contoh fitur yang berbeda dalam dataset terstruktur dapat mencakup item seperti nama, alamat, tanggal, statistik cuaca, nomor kartu kredit, dan sebagainya. Meskipun data terstruktur biasanya adalah data teks, memungkinkan untuk menyimpan hal-hal seperti gambar dan audio sebagai data terstruktur juga.

Sumber data terstruktur yang umum termasuk hal-hal seperti data yang dikumpulkan dari sensor, log web, data jaringan, dan data retail atau e-commerce. Data terstruktur juga dapat dihasilkan oleh orang-orang yang mengisi spreadsheet atau basis data dengan data yang dikumpulkan dari komputer dan perangkat lain. Misalnya, data yang dikumpulkan melalui formulir online seringkali langsung dimasukkan ke dalam struktur data.

Data terstruktur memiliki sejarah panjang yang disimpan dalam basis data relasional dan SQL. Metode penyimpanan ini populer karena kemudahan membaca dan menulis dalam format ini, dengan sebagian besar platform dan bahasa dapat menafsirkan format data ini.

Dalam konteks pembelajaran mesin, data terstruktur lebih mudah untuk dilatih sistem pembelajaran mesin, karena pola dalam data lebih eksplisit. Fitur tertentu dapat dimasukkan ke dalam klasifikasi pembelajaran mesin dan digunakan untuk menandai contoh data lain berdasarkan fitur yang dipilih. Sebaliknya, melatih sistem pembelajaran mesin pada data tidak terstruktur cenderung lebih sulit, karena alasan yang akan menjadi jelas.

Apa itu Data Tidak Terstruktur?

Data tidak terstruktur adalah data yang tidak terorganisir sesuai dengan model data yang telah ditentukan sebelumnya atau tidak memiliki struktur. Data tidak terstruktur sering disebut data kualitatif karena tidak dapat dianalisis atau diproses dengan cara tradisional menggunakan metode yang digunakan untuk data terstruktur.

Karena data tidak terstruktur tidak memiliki hubungan yang ditentukan antara titik data, maka tidak dapat diorganisir dalam basis data relasional. Sebaliknya, cara penyimpanan data tidak terstruktur biasanya menggunakan basis data NoSQL, atau basis data non-relasional. Jika struktur basis data tidak menjadi perhatian, sebuah danau data, atau kumpulan besar data tidak terstruktur, dapat digunakan untuk menyimpan data sebagai gantinya basis data NoSQL.

Data tidak terstruktur sulit dianalisis, dan membuat data tidak terstruktur menjadi bermakna seringkali melibatkan memeriksa potongan data individu untuk mengetahui fitur potensial dan kemudian melihat apakah fitur tersebut muncul dalam potongan data lain dalam kumpulan.

Sebagian besar data berada dalam format tidak terstruktur, dengan perkiraan bahwa data tidak terstruktur mencakup sekitar 80% dari semua data. Teknik penambangan data dapat digunakan untuk membantu mengatur data.

Dalam hal pembelajaran mesin, beberapa teknik dapat membantu mengatur data tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi data terstruktur. Alat populer untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi data terstruktur adalah sistem yang disebut autoencoder.