Data terstruktur vs. data tidak terstruktur: Apa perbedaannya?

“Terstruktur” dan “tidak terstruktur” adalah istilah yang digunakan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan ada atau tidaknya format dan aturan skema pada data tersebut.

Data terstruktur memiliki skema tetap dan sesuai untuk baris dan kolom, misalnya nama dan nomor telepon. Data tidak terstruktur tidak memiliki skema tetap dan dapat memiliki format yang lebih kompleks, misalnya file audio dan halaman web.

Berikut adalah area utama perbedaan data terstruktur dan tidak terstruktur:

• Format: Data terstruktur memiliki model data bawaan yang ketat. Data tidak terstruktur tidak memiliki format data bawaan.
  
  
• Penyimpanan: Sistem penyimpanan data terstruktur memiliki skema yang kaku, seperti yang digunakan pada database relasional atau gudang data. Data tidak terstruktur sering kali disimpan dalam format aslinya di database nonrelasional atau data lake.
  
  
• Contoh penggunaan: Organisasi dapat menggunakan data terstruktur dan tidak terstruktur di semua contoh penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan analisis. Data terstruktur sering digunakan dalam machine learning (ML) dan menggerakkan algoritma ML. Data tidak terstruktur sering digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (natural language processing, NLP) dan merupakan sumber daya yang kaya dan beragam untuk model AI generatif (gen AI).
  
  
• Kompleksitas: Data terstruktur lebih mudah dimanipulasi dan dianalisis oleh pengguna bisnis umum dengan alat tradisional. Data tidak terstruktur dapat bersifat lebih kompleks, dan perlu keterampilan serta alat khusus untuk menguraikan dan menganalisisnya.

Lanjutkan membaca untuk mendapatkan ulasan ekstensif tentang definisi, contoh penggunaan, dan manfaat data terstruktur dan data tidak terstruktur.

Data terstruktur diatur dalam format yang jelas dan telah ditentukan. Sifat terstandardisasi dari data terstruktur membuatnya mudah diuraikan oleh alat analisis data, algoritma machine learning, dan pengguna manusia.

Data terstruktur dapat mencakup data kuantitatif (seperti harga atau angka pendapatan) dan data kualitatif (seperti tanggal, nama, alamat, dan nomor kartu kredit). Sebagai contoh, laporan keuangan dengan nama perusahaan, nilai pengeluaran, dan periode pelaporan yang disusun ke dalam baris dan kolom dianggap sebagai data terstruktur.

Data terstruktur biasanya disimpan dalam format tabulasi, seperti spreadsheet Excel dan basis data relasional (atau basis data SQL). Pengguna dapat memasukkan input, mencari, dan memanipulasi data terstruktur secara efisien dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) dengan menggunakan bahasa kueri terstruktur (SQL). Dikembangkan oleh IBM® pada tahun 1974, structured query language adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola data terstruktur.

Contoh penggunaan data terstruktur meliputi:

• Pelatihan model AI
• Manajemen hubungan pelanggan (customer relationship management, CRM)
• Intelijen bisnis (business intelligence, BI)
• Manajemen Persediaan
• Cuplikan optimalisasi mesin pencari (SEO) yang kaya

Manfaat data terstruktur terkait dengan kemudahan penggunaan dan aksesnya:

• Sangat cocok dengan machine learning: Machine learning dapat memproses data terstruktur dan tidak terstruktur. Namun, akan lebih mudah bagi aplikasi ML untuk menganalisis dan mengambil insight dari data terstruktur karena arsitekturnya yang spesifik dan terorganisasi.
  
  
• Dapat diakses dan mudah digunakan: Memahami data terstruktur tidak memerlukan pengetahuan ilmu data yang mendalam. Karena formatnya yang standar dan tingkat keteraturan yang tinggi, sebagian besar pengguna merasa mudah untuk mengakses dan menafsirkan data terstruktur.
  
  
• Banyaknya alat bantu: Data terstruktur muncul terlebih dahulu daripada data tidak terstruktur, sehingga tersedia lebih banyak aplikasi dan alat untuk digunakan dalam analisis data. Contohnya antara lain adalah pemrosesan analisis online (online analytical processing, OLAP), SQLite, MySQL, dan PostgreSQL.

Tantangan data terstruktur terletak pada kekakuan data:

• Penggunaan terbatas: Data terstruktur memiliki model data bawaan yang hanya dapat digunakan untuk tujuan yang dimaksudkan, yang membatasi fleksibilitas dan kegunaannya. Untuk menemukan lebih banyak insight, dibutuhkan modifikasi atau data tambahan.
  
  
• Opsi penyimpanan terbatas: Repositori penyimpanan data terstruktur umumnya memiliki skema yang kaku, seperti yang digunakan pada database relasional atau gudang data. Jika terjadi perubahan persyaratan, data perlu memperbarui semua data terstruktur, sehingga memakan waktu dan sumber daya.

Data tidak terstruktur tidak memiliki format data bawaan. Kumpulan data tidak terstruktur biasanya berukuran besar (misalnya data berukuran terabyte atau petabyte) dan 90% terdiri dari semua data yang dihasilkan perusahaan. Volume yang tinggi ini disebabkan oleh munculnya big data—kumpulan data yang sangat besar dan kompleks dari internet dan teknologi terhubung lainnya.¹

Data tidak terstruktur dapat terdiri dari data tekstual dan nontekstual, serta data kualitatif (komentar di media sosial) dan kuantitatif (angka yang disematkan dalam teks).

Contoh data tidak terstruktur dari sumber data tekstual meliputi:

• Email
• Dokumen teks
• Postingan media sosial
• Transkrip panggilan
• File teks pesan, seperti yang berasal dari Microsoft Teams atau Slack

Contoh data tidak terstruktur nontextual meliputi:

• File gambar (JPEG, GIF, dan PNG)
• File multimedia
• File video
• Aktivitas perangkat seluler
• Data sensor dari perangkat Internet of Things (IoT)

Karena data tidak terstruktur tidak memiliki model data bawaan, data tidak mudah diproses dan dianalisis dengan alat dan metode data konvensional.

Data semacam ini sebaiknya dikelola di database nonrelasional atau database NoSQL, atau di data lake, yang dirancang untuk menangani sejumlah besar data mentah dalam format apa pun.

Sering kali, machine learning, analisis tingkat lanjut, dan pemrosesan bahasa alami (natural language processing, NLP) digunakan untuk mengekstrak insight berharga dari data tidak terstruktur.

Contoh penggunaannya meliputi:

• Retrieval augmented generation (RAG)
• AI generatif (gen AI)
• Perilaku pelanggan dan analisis sentimen
• Analisis data prediktif
• Analisis teks chatbot

Data tidak terstruktur antara lain unggul dalam hal format, kecepatan, dan penyimpanan data:

• Fleksibilitas: Data tidak terstruktur disimpan dalam format aslinya dan tetap tidak ditentukan hingga dibutuhkan. Fleksibilitas format file ini memperluas kumpulan data yang tersedia dan memungkinkan ilmuwan data menggunakan data untuk berbagai contoh penggunaan.
  
  
• Tingkat akumulasi yang cepat: Bagi sebagian besar organisasi, jenis data ini tumbuh dengan kecepatan 3x lipat dari data terstruktur. Karena data tidak terstruktur tidak perlu ditentukan terlebih dahulu, data dapat dikumpulkan dengan cepat dan mudah, sehingga bermanfaat untuk AI generatif dan model bahasa besar (LLM) saat memerlukan penyempurnaan.²
  
  
• Penyimpanan yang mudah dan murah: Data tidak terstruktur memiliki lebih banyak opsi penyimpanan daripada data terstruktur. Misalnya, sistem file atau data lake memungkinkan penyimpanan besar-besaran dan skema harga bayar sesuai penggunaan, yang dapat memangkas biaya dan memudahkan skalabilitas.

Tantangan pusat data tidak terstruktur terletak pada keahlian dan ketersediaan sumber daya:

• Membutuhkan keahlian: Karena data tidak ditentukan atau tidak terformat, keahlian ilmu data diperlukan untuk menyiapkan dan menganalisis data tidak terstruktur. Hal ini dapat mengasingkan pengguna bisnis yang mungkin tidak sepenuhnya memahami topik atau analisis data khusus.
  
  
• Alat bantu khusus: Alat tradisional seperti Excel tidak memadai untuk memanipulasi data tidak terstruktur, dan pilihan produk manajer data juga terbatas. Beberapa alat untuk mengelola data tidak terstruktur meliputi: MongoDB, DynamoDB, Hadoop, dan Azure.

• Kebersihan data: Volume yang besar dan struktur data yang tidak seragam pada data tidak terstruktur dapat menimbulkan inkonsistensi, ketidakakuratan, dan masalah kualitas data. Pembersihan data mungkin diperlukan data diproses.

AI dapat dengan cepat memproses data dalam jumlah besar. Ini adalah kemampuan vital bagi organisasi yang ingin mengubah sejumlah besar data tidak terstruktur menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.

Dengan machine learning dan pemrosesan bahasa alami (NLP), algoritma AI dapat menyaring data tidak terstruktur untuk menemukan pola dan membuat prediksi atau rekomendasi secara real-time. Organisasi kemudian dapat mengintegrasikan model analisis ini ke dasbor yang ada atau antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk mengotomatiskan proses pengambilan keputusan.

Data semi-terstruktur adalah “jembatan” antara data terstruktur dan data tidak terstruktur. Jenis data ini bermanfaat untuk web scraping dan integrasi data.

Data semi-terstruktur tidak memiliki model data bawaan. Namun, jenis data ini menggunakan metadata (misalnya, tag dan penanda semantik) untuk mengidentifikasi karakteristik data tertentu dan menskalakan data menjadi kumpulan data dan bidang praset. Metadata pada akhirnya memungkinkan data semi-terstruktur untuk dikatalogkan, ditelusuri, dan dianalisis dengan lebih baik daripada data tidak terstruktur.

Contoh data semi-terstruktur mencakup file JavaScript Object Notation (JSON), comma-separated values (CSV), dan eXtensible Markup Language (XML). Email merupakan contoh yang lebih sering disebutkan, di mana beberapa bagian data memiliki format standar (seperti judul dan baris subjek), tetapi terdapat konten data tidak terstruktur di dalam bagian tersebut.