ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลและการใช้ข้อมูลเป็นที่สำคัญในการตัดสินใจและพัฒนาในหลากหลายภาคส่วน เราจะพบว่าข้อมูลมีลักษณะที่หลากหลายและซับซ้อนต่างกัน แต่มีใครตอบได้ไหมว่า ข้อมูลในโลกนี้แบ่งได้เป็นกี่ประเภทหลักๆ ถ้าเพื่อนๆรู้ว่ามันมีข้อมูลชนิดไหนบ้างจะช่วยทำให้เข้าใจและนำไปประยุกต์ใช้ได้มากขึ้นหรือไม่
ในบทความนี้ เราจะพาไปไขข้อสงสัย และทำความรู้จักกับข้อมูลแต่ละประเภทกัน พร้อมยกตัวอย่างและการใช้งาน และเครื่องมือที่เรามักใช้กับแต่ละประเภท
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง vs ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง vs ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง คืออะไรบ้าง
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured data)
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง คือ ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่กำหนดล่วงหน้า โดยทั่วไปจะถูกจัดเก็บในฐานข้อมูล (relational database) หรือตาราง (table) มีลักษณะที่แน่นอน มี field และความสัมพันธ์ระหว่าง field ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน และอาจจะมีการวางแผนไว้แล้วว่าเราจะค้นหาข้อมูล หรือ query ข้อมูลในนี้ยังไง
ลักษณะข้อมูลที่มีโครงสร้าง
- Query ได้ง่าย เพราะเรารู้ว่ามีคอลัมน์อะไร ชนิดของข้อมูลแบบไหน
- ข้อมูลเป็นระบบระเบียบอยู่ในแถว และคอลัมน์
- มีโครงสร้างที่แน่นอนและชัดเจน
ตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น
- ฐานข้อมูล อย่างพวก MySQL, PostgreSQL, Redshift, Oracle
- ไฟล์ CSV ที่มีคอลัมน์สม่ำเสมอ เช่น ชื่อ นามสกุล และข้อมูลติดต่อ อย่าง เบอร์โทรศัพท์ อีเมลล์ ที่อยู่
- ไฟล์ Excel ที่มีรูปแบบข้อมูลสม่ำเสมอ
ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีข้อดีหลายอย่าง เช่น ทำให้การจัดเก็บข้อมูลง่าย การสอบถามข้อมูล เช่นจากแบบฟอร์มจะมีประสิทธิภาพ และยังทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ข้อมูลไม่ได้มีโครงสร้างเสมอไป
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured data)
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง คือ ข้อมูลที่ไม่อยู่ในรูปแบบที่กำหนดหรือมีเป็นระเบียบ แต่จะมีความซับซ้อนและไม่สม่ำเสมอ ทำให้มันยากต่อการประมวลผลและวิเคราะห์
ลักษณะข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
- Query ตรงๆโดยไม่ผ่านการ preprocess ก่อนได้ยาก อาจจะต้องประมวลผลและพยายามทำการจัดให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถ Query ได้ หรือทำการ indexing ข้อมูลก่อน
- อยู่ในได้หลายรูปแบบ
ตัวอย่างของข้อมูลที่มีไม่มีโครงสร้าง เช่น
- ข้อความ text ที่ไม่มี format ที่ชัดเจน
- รูปภาพ
- วิดีโอ และ ไฟล์เสียง
ถึงแม้ว่ามันจะซับซ้อน ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างก็ถือเป็นข้อมูลที่มีความสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลในด้านต่างๆ เช่น การวิเคราะห์แสดงความคิดเห็นของลูกค้า (Sentimental analysis) การวิจัยตลาด (Market research) และการแนะนำเนื้อหา (Content recommendation)
ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน (Semi-Structured data)
ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน จะอยู่ระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งมักประกอบด้วยโครงสร้างบางส่วน เช่น มี tag, hierachy หรือมี pattern ที่ทำให้สามารถจัดระเบียบโครงสร้างให้ข้อมูลได้บางส่วน แต่ก็ไม่ได้มีโครงสร้างที่ชัดเจนแบบข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ลักษณะข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน จะมีการจัดระเบียบโดยการใส่แท็กหรือการจัดระเบียบให้เป็นกลุ่มทางใดทางหนึ่ง ยกตัวอย่างเวลาเราเล่นโซเชียลแล้วมีแฮชแท็ก ข้อมูลที่ถูกเก็บไปก็จะสามารถดึงตัวแฮชแท็ก หรือ query ข้อมูลตรงนั้นออกมาได้
- มีความยืดหยุ่นมากกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างแต่ก็ไม่ถึงกับซับซ้อนแบบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน เช่น
- ไฟล์ XML และ ไฟล์ JSON
- Email headers (ประกอบไปด้วย filed หลาย filed เช่น วันเวลา, Subject และอื่นๆ)
- ไฟล์ logs อย่างพวก service logs, server logs
ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วนมีข้อดีในหลายด้าน เช่น ช่วยให้สามารถจัดโครงสร้างข้อมูลและวิเคราะห์ได้อย่างยืดหยุ่น ในขณะเดียวกันยังรักษาความสัมพันธ์และการจัดลำดับบางส่วนของข้อมูล แต่การจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วนต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เฉพาะเจาะจงเพื่อรับมือกับลักษณะการเป็น hybrid ของมัน
การเปรียบเทียบระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน
แต่ละประเภทของข้อมูลมีข้อแตกต่างในด้านความสามารถและข้อจำกัดต่างๆ ขึ้นอยู่กับความต้องการของในการใช้งาน
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการ การควบคุมความถูกต้องให้กับข้อมูล (Data Integrity) และ รูปแบบที่แน่นอน (Data Consistency) เช่น ระบบ transaction และการวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analytics)
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เหมาะสำหรับการรวบรวมข้อมูลแบบ real-time จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น feed โซเชียลมีเดีย และข้อมูลจาก sensor
ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่หลากหลาย เช่น Internet of Things (IoT) และการวิเคราะห์ข้อมูล Big Data
Use Cases การใช้งานข้อมูลที่มีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง
การใช้งานของข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน หลากหลายและครอบคลุมหลาย industries
ในด้าน finance
- ข้อมูลที่มีโครงสร้าง มักใช้ในการเก็บข้อมูลการวิเคราะห์ความเสี่ยงและ regulatory compliance
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จะเก็บข้อมูลการวิเคราะห์แสดงความคิดเห็นของลูกค้า (sentimental analysis) และ algorithm การซื้อขาย
ในด้าน Healthcare
- ข้อมูลที่มีโครงสร้าง จะใช้กับข้อมูลบันทึกการรักษาและข้อมูลที่สนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก (clinical decision support systems)
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง มักอยู่ในข้อมูลการวิเคราะห์รูปภาพทางการแพทย์ (medical imaging analysis) และ การค้นหายาใหม่ๆ (drug discovery)
เครื่องมือและเทคโนโลยี ในการจัดการข้อมูล Structured Data vs Unstructured Data vs Semi-Structured Data
ในปัจจุบัน มีเครื่องมือและเทคโนโลยีหลายอย่างที่ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละรูปแบบ ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน เพื่อให้ผู้ใช้สามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เครื่องมือที่มักจะใช้ได้แก่ MySQL, Oracle และ Microsoft SQL Server
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เทคโนโลยีเช่น Apache Hadoop, Apache Spark และ Elasticsearch มักถูกนำมาใช้
- ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน NoSQL databases เช่น MongoDB และ Couchbase จะมีความเหมาะสมในการใช้งาน
สรุป และคำถามส่งท้ายสำหรับธุรกิจที่อยากนำ Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน แต่ละประเภทมีลักษณะและการใช้งานที่แตกต่างกัน การเข้าใจคุณลักษณะและข้อจำกัดของแต่ละประเภทข้อมูลจะช่วยในการตัดสินใจในการจัดการข้อมูลได้อย่างมีเสถียรภาพ
การใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมและการสร้างโมเดลการจัดการข้อมูลที่ถูกต้องจะช่วยให้องค์กรเติบโตและประสบความสำเร็จในยุค digital
คำถามส่งท้าย สำหรับธุรกิจที่อยากนำ Data มาใช้
- ธุรกิจหรือองค์กรของคุณมีข้อมูลประเภทใดบ้างและใช้อย่างไร?
- คุณมีเครื่องมือหรือเทคโนโลยีใดที่ช่วยในการจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ?
- คุณจะใช้องค์ความรู้ในการจัดการข้อมูลเหล่านี้อย่างไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการตัดสินใจ?
การตอบคำถามเหล่านี้อาจช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการใช้ข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพและช่วยให้องค์กรของคุณเติบโตอย่างยั่งยืนในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบันและอนาคต
หากสนใจเรื่อง การใช้ Social Media Analysis อ่านต่อได้ที่ สัมภาษณ์ Wisesight ผู้นำด้านข้อมูล Social Media เจาะลึก Customer Insight ให้ได้เปรียบเหนือคู่แข่ง
ถ้าเพื่อน ๆ คิดว่าบทความนี้มีประโยชน์ อยากฝากให้ช่วยแชร์ให้เพื่อน ๆ หน่อยนะคะ และถ้าอยากติดตามบทความดี ๆ ด้าน Data กันบน Facebook หรืออยากมาพูดคุย ติชมกัน เชิญได้ที่ Facebook Page: DataTH – Data Science ชิลชิล เลยนะค้าา
แล้วพบกันใหม่บทความหน้าค่ะ
