Mengenal Unstructured Data
16 Februari 2022
16 Februari 2022
Dalam dunia data, ada dua jenis data dengan perbedaan yang cukup bertolak belakang. Dua jenis data tersebut adalah structured data dan unstructured data. Artikel ini akan lebih banyak membahas mengenai unstructured data dan karakteristiknya, tanpa memisahkan kaitannya dengan structured data. Simak penjelasan di bawah ini supaya Anda lebih tahu mengenai data tidak terstruktur.
Unstructured data adalah data yang dapat dikatakan bersifat kualitatif karena formatnya yang tidak terstruktur dan sulit diidentifikasi dengan sistem pengolahan data kuantitatif, seperti halnya structured data. Data yang tidak terstruktur ini tidak memiliki pakem model yang jelas dan cenderung sulit untuk diolah menggunakan alat-alat konvensional.
Meski memiliki struktur yang tidak rapi seperti structured data, data ini penting karena bisa lebih mendeskripsikan kinerja perusahaan atau bisnis. Jadi, jika data terstruktur menampilkan informasi kuantitatif sebuah perusahaan, data tidak terstruktur bisa digunakan untuk menyokong kebutuhan informasi yang sifatnya deskriptif.
Seperti yang telah disebut di atas, karakteristik data yang tidak terstruktur menampilkan format data yang acak dan cenderung tidak mempunyai pakem tertentu. Oleh karena itu, data tidak terstruktur tidak bisa dimuat dalam baris dan kolom. Sehingga, sangat bertentangan dari structured data yang menampilkan informasi secara jelas lewat angka-angka.
Karena tidak memiliki pakem format tertentu, data tidak terstruktur juga tidak bisa menampilkan data secara urut, seperti halnya structured data. Data-data di sini cenderung bersifat acak dan tidak mengikuti aturan tertentu. Seperti namanya, unstructured data adalah kumpulan data yang tidak memiliki struktur.
Karena tidak mempunyai aturan yang jelas mengenai struktur, data ini menjadi lebih sulit untuk diolah. Data tidak terstruktur lebih sulit jika harus diolah menggunakan program-program komputer yang canggih, tetapi bisa diproses dalam bentuk mentahan secara manual. Hal ini menilik formatnya yang cenderung deskriptif.
Sumber unstructured data bisa diperoleh lewat berbagai jenis dokumen, seperti foto, gambar, video, rekaman, laporan, hasil survey, power point, dan sebagainya. Data-data tersebut tentu tidak bisa dicantumkan dalam Excel seperti halnya structured data dan diolah menggunakan program canggih otomatis.
Meski memiliki format yang tidak terstruktur dengan baik, unstructured data tetap dapat digunakan sebagai bahan analisis sebuah perusahaan. Biasanya, data yang tidak terstruktur akan ditampilkan dalam bentuk mentah, berbeda dari structured data yang harus lebih dahulu diolah supaya tidak tersaji dalam bentuk mentah.
Mengutip IBM, data-data berupa foto, gambar, video, rekaman, laporan, hasil survei, power point, dan sejenisnya sama pentingnya dengan structured data. Bahkan, keperluan akan data tidak terstruktur ini meningkat pesat. Survey menunjukkan, 80% data perusahaan terdiri dari data yang tidak terstruktur dan 95% perusahaan bisnis lebih memprioritaskan jenis data ini.
Data tidak terstruktur memiliki kelebihan dan kekurangan. Berikut adalah beberapa di antaranya.
Kelebihan pertama dari data tidak terstruktur adalah fleksibel. Jika data terstruktur hanya menampilkan informasi kuantitatif, data yang tidak terstruktur memberi kesempatan pada data-data yang formatnya tidak didukung di sana.
Berikutnya, data yang tidak terstruktur cenderung lebih portabel dan bisa lebih terukur karena memuat lebih banyak sumber, seperti foto, gambar, video, memo, dan sebagainya. Semakin beragam sumbernya, penilaian yang ditampilkan akan lebih jelas.
Namun, unstructured data juga memiliki beberapa kekurangan. Pertama, data tidak mudah untuk diolah. Karena data bersifat acak dan tidak memiliki struktur yang jelas, pengelolaan dan pengolahan data tidak terstruktur akan lebih memakan waktu.
Kedua, data tidak mudah diindeks seperti pada structured data. Karena formatnya sangat beragam, mengindeks data pada mode pencarian tentu akan lebih sulit. Selain itu, hasil pencarian juga mungkin kurang akurat.
Contoh yang sering ditemui dari data tidak terstruktur adalah fitur chatbots yang dapat melakukan analisis teks dan memberikan jawaban secara otomatis dari pertanyaan tersebut. Misalnya, perusahaan membuat jawaban otomatis untuk pertanyaan yang sering dilontarkan secara berulang oleh pelanggan. Fitur chatbots dapat digunakan untuk menganalisis pertanyaan pelanggan dan memberikan jawaban yang diharapkan secara otomatis.
Kedua, data tidak terstruktur dapat digunakan untuk menganalisis perilaku konsumen dari sebuah perusahaan. Di sini, perusahaan bisa mengetahui kebiasaan belanja yang dimiliki konsumen, tingkat kepuasan, dan ketertarikannya. Jadi, perusahaan akan lebih mampu menghadirkan produk-produk yang dapat membuat pelanggannya merasa lebih puas.
Unstructured data adalah data yang tidak memiliki format tertentu seperti structured data. Data yang tidak terstruktur ini dapat diambil dari berbagai sumber, seperti foto, gambar, video, rekaman, laporan, hasil survei, power point, dan sebagainya sesuai kebutuhan perusahaan.
Pahami lebih lanjut tentang data bersama Algoritma Data Science School yang sediakan berbagai program untuk individu dan korporat. Informasi tentang kelas-kelas yang disediakan, klik di sini!
Referensi:
Dalam dunia data, ada dua jenis data dengan perbedaan yang cukup bertolak belakang. Dua jenis data tersebut adalah structured data dan unstructured data. Artikel ini akan lebih banyak membahas mengenai unstructured data dan karakteristiknya, tanpa memisahkan kaitannya dengan structured data. Simak penjelasan di bawah ini supaya Anda lebih tahu mengenai data tidak terstruktur.
Unstructured data adalah data yang dapat dikatakan bersifat kualitatif karena formatnya yang tidak terstruktur dan sulit diidentifikasi dengan sistem pengolahan data kuantitatif, seperti halnya structured data. Data yang tidak terstruktur ini tidak memiliki pakem model yang jelas dan cenderung sulit untuk diolah menggunakan alat-alat konvensional.
Meski memiliki struktur yang tidak rapi seperti structured data, data ini penting karena bisa lebih mendeskripsikan kinerja perusahaan atau bisnis. Jadi, jika data terstruktur menampilkan informasi kuantitatif sebuah perusahaan, data tidak terstruktur bisa digunakan untuk menyokong kebutuhan informasi yang sifatnya deskriptif.
Seperti yang telah disebut di atas, karakteristik data yang tidak terstruktur menampilkan format data yang acak dan cenderung tidak mempunyai pakem tertentu. Oleh karena itu, data tidak terstruktur tidak bisa dimuat dalam baris dan kolom. Sehingga, sangat bertentangan dari structured data yang menampilkan informasi secara jelas lewat angka-angka.
Karena tidak memiliki pakem format tertentu, data tidak terstruktur juga tidak bisa menampilkan data secara urut, seperti halnya structured data. Data-data di sini cenderung bersifat acak dan tidak mengikuti aturan tertentu. Seperti namanya, unstructured data adalah kumpulan data yang tidak memiliki struktur.
Karena tidak mempunyai aturan yang jelas mengenai struktur, data ini menjadi lebih sulit untuk diolah. Data tidak terstruktur lebih sulit jika harus diolah menggunakan program-program komputer yang canggih, tetapi bisa diproses dalam bentuk mentahan secara manual. Hal ini menilik formatnya yang cenderung deskriptif.
Sumber unstructured data bisa diperoleh lewat berbagai jenis dokumen, seperti foto, gambar, video, rekaman, laporan, hasil survey, power point, dan sebagainya. Data-data tersebut tentu tidak bisa dicantumkan dalam Excel seperti halnya structured data dan diolah menggunakan program canggih otomatis.
Meski memiliki format yang tidak terstruktur dengan baik, unstructured data tetap dapat digunakan sebagai bahan analisis sebuah perusahaan. Biasanya, data yang tidak terstruktur akan ditampilkan dalam bentuk mentah, berbeda dari structured data yang harus lebih dahulu diolah supaya tidak tersaji dalam bentuk mentah.
Mengutip IBM, data-data berupa foto, gambar, video, rekaman, laporan, hasil survei, power point, dan sejenisnya sama pentingnya dengan structured data. Bahkan, keperluan akan data tidak terstruktur ini meningkat pesat. Survey menunjukkan, 80% data perusahaan terdiri dari data yang tidak terstruktur dan 95% perusahaan bisnis lebih memprioritaskan jenis data ini.
Unstructured data memiliki kelebihan dan kekurangan. Berikut adalah beberapa di antaranya.
Kelebihan pertama dari unstructured data adalah fleksibel. Jika data terstruktur hanya menampilkan informasi kuantitatif, data yang tidak terstruktur memberi kesempatan pada data-data yang formatnya tidak didukung di sana.
Berikutnya, data yang tidak terstruktur cenderung lebih portabel dan bisa lebih terukur karena memuat lebih banyak sumber, seperti foto, gambar, video, memo, dan sebagainya. Semakin beragam sumbernya, penilaian yang ditampilkan akan lebih jelas.
Namun, unstructured data juga memiliki beberapa kekurangan. Pertama, data tidak mudah untuk diolah. Karena data bersifat acak dan tidak memiliki struktur yang jelas, pengelolaan dan pengolahan unstructured data akan lebih memakan waktu.
Kedua, data tidak mudah diindeks seperti pada structured data. Karena formatnya sangat beragam, mengindeks data pada mode pencarian tentu akan lebih sulit. Selain itu, hasil pencarian juga mungkin kurang akurat.
Contoh yang sering ditemui dari unstructured data adalah fitur chatbots yang dapat melakukan analisis teks dan memberikan jawaban secara otomatis dari pertanyaan tersebut. Misalnya, perusahaan membuat jawaban otomatis untuk pertanyaan yang sering dilontarkan secara berulang oleh pelanggan. Fitur chatbots dapat digunakan untuk menganalisis pertanyaan pelanggan dan memberikan jawaban yang diharapkan secara otomatis.
Kedua, data tidak terstruktur dapat digunakan untuk menganalisis perilaku konsumen dari sebuah perusahaan. Di sini, perusahaan bisa mengetahui kebiasaan belanja yang dimiliki konsumen, tingkat kepuasan, dan ketertarikannya. Jadi, perusahaan akan lebih mampu menghadirkan produk-produk yang dapat membuat pelanggannya merasa lebih puas.
Unstructured data adalah data yang tidak memiliki format tertentu seperti structured data. Data yang tidak terstruktur ini dapat diambil dari berbagai sumber, seperti foto, gambar, video, rekaman, laporan, hasil survei, power point, dan sebagainya sesuai kebutuhan perusahaan.
Pahami lebih lanjut tentang data bersama Algoritma Data Science School yang sediakan berbagai program untuk individu dan korporat. Informasi tentang kelas-kelas yang disediakan, klik di sini!
Referensi: