Apa itu pemrosesan data tidak terstruktur?

Pemrosesan data tidak terstruktur adalah praktik pengumpulan, penyusunan dan menganalisis informasi yang tidak memiliki format atau model data yang telah ditentukan sebelumnya.

Tujuan pemrosesan data tidak terstruktur adalah untuk mengubah data mentah dan tidak terstruktur menjadi kumpulan data terstruktur dan semi-terstruktur yang dapat meningkatkan pengambilan keputusan, analisis data dan inisiatif kecerdasan buatan (AI) di seluruh perusahaan.

Tidak seperti data terstruktur, yang cocok dengan spreadsheet atau sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), informasi tidak terstruktur menentang keseragaman. Contoh data tidak terstruktur termasuk file teks, rekaman audio, format gambar, postingan media sosial, ulasan pelanggan, dan halaman web—semuanya memiliki konteks tetapi tidak memiliki urutan.

Pemrosesan data terstruktur tradisional bergantung pada sistem yang diatur oleh skema yang dapat ditanyakan melalui bahasa kueri terstruktur (SQL). Sebaliknya, pemrosesan data tidak terstruktur bergantung pada machine learning (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP) dan metode lainnya yang didukung AI yang dapat menafsirkan ambiguitas dan skala.

Data perusahaan mengalir dari setiap sudut operasi, dari email dan dokumen hingga interaksi pelanggan dan perangkat yang terhubung. Data tidak terstruktur merupakan sebagian besar (90%) dari informasi yang dihasilkan perusahaan ini, tumbuh lebih cepat daripada jenis data lainnya.¹ Itu berarti setiap klik, gambar, dan pesan memperluas kumpulan informasi dan, dengan ekstensi, potensi untuk insight yang dapat ditindaklanjuti.

Organisasi yang memproses data tidak terstruktur tidak hanya membuat pelaporan tingkat permukaan. Dengan menganalisis data dari dokumen digital atau perangkat Internet of Things (IoT), mereka dapat mengidentifikasi lebih banyak tren, menilai risiko yang sebelumnya tersembunyi, dan menganalisis perilaku pelanggan dengan konteks yang lebih kaya. Insight ini menjadi dasar pengambilan keputusan, baik dalam bidang diagnosis kesehatan atau otomatisasi industri, dan memberikan dasar untuk teknologi seperti ML, NLP, dan AI generatif.

Data tidak terstruktur juga memainkan peran penting dalam memungkinkan model bahasa besar (LLM), sistem AI pertama yang mampu menangani bahasa manusia dalam skala besar. Model-model ini hanya berkinerja baik ketika organisasi dapat menyiapkan, menyimpan, dan melayani input tidak terstruktur berkualitas tinggi. Dengan dasar itu, LLM dapat memodelkan pola statistik di seluruh volume data yang besar, memungkinkan perusahaan untuk meringkas dokumen teks, mengklasifikasikan masukan pelanggan atau menganalisis postingan media sosial dengan efisiensi yang jauh lebih besar daripada sistem berbasis aturan.

Hubungan ini bersifat siklus: Sistem AI yang dilatih dengan data yang tidak terstruktur menghasilkan output yang membantu memperkaya dan mengelola data spesifik tersebut. Kumpulan data yang diperkaya tersebut kemudian menjadi masukan model generasi berikutnya, menciptakan siklus penyempurnaan yang berkelanjutan. 

Namun, insight membutuhkan infrastruktur. Kecepatan dan variabilitas informasi yang tidak terstruktur menuntut arsitektur yang dapat diskalakan dan adaptif. Ketika praktik manajemen data tingkat lanjut seperti manajemen metadata dipasangkan dengan alat analitik modern, organisasi dapat mengubah kebisingan data tidak terstruktur menjadi nuansa.

Data perusahaan biasanya terbagi dalam tiga kategori besar: terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.  

Karena data terstruktur berada dalam skema yang telah ditentukan, kueri dan analisis data menjadi mudah. Sebaliknya, data tidak terstruktur membutuhkan algoritma dan proses yang canggih seperti pemodelan semantik untuk mengungkapkan pola dan mengekstrak makna.

Ketiadaan struktur membuat pemrosesan lebih kompleks, tetapi juga lebih menguntungkan: perusahaan yang mampu memanfaatkannya dapat mengungkap insight berharga yang tidak dapat ditemukan di tempat lain.

Meskipun kerangka kerja pemrosesan data memiliki logika yang sama, pemrosesan data yang tidak terstruktur akan mendefinisikan ulang setiap tahap. Setiap langkah berkontribusi pada tujuan yang sama: mengubah input mentah dan tidak terstruktur menjadi format terstruktur atau semi-terstruktur yang dapat digunakan oleh sistem analitik dan AI. Meskipun pendekatannya dapat bervariasi, pemrosesan data tidak terstruktur biasanya meliputi:

• Koleksi
• Persiapan
• Input
• Analisis
• Output
• Penyimpanan

Dalam lingkungan yang tidak terstruktur, pengumpulan data—sering disebut penyerapan—berarti mengumpulkan informasi dari berbagai sumber data seperti aplikasi, halaman web, dan postingan media sosial. Tujuannya adalah untuk menyatukan kumpulan data yang mencakup setiap jenis data, dari data tekstual hingga file multimedia.

Untuk menangani variasi ini, perusahaan sering mengandalkan data lake, penyimpanan objek , dan sistem NoSQL yang dapat menskalakan secara horizontal saat input baru mengalir. Kerangka kerja penyerapan streaming mendukung pengumpulan real-time, sedangkan API menjembatani umpan terstruktur dan semi-terstruktur.

Proses ini menciptakan aliran informasi yang berkelanjutan. Jika dikombinasikan dengan manajemen data yang tidak terstruktur dan praktik validasi, hal ini juga dapat membantu menjaga kualitas data sejak awal.

Setelah informasi dikumpulkan, informasi tersebut harus disempurnakan melalui prapemrosesan—tindakan membersihkan, menstandarisasi, dan memperkaya input agar dapat dicari dan siap untuk dianalisis. Tahap ini mengubah data mentah menjadi data yang dapat digunakan melalui serangkaian fungsi yang membantu memastikan bahwa setiap kumpulan data mempertahankan akurasi dan struktur sepanjang proses. 

• Pengenalan karakter optik (OCR) mengubah dokumen atau gambar yang dipindai menjadi teks yang dapat dibaca mesin, mengubah data yang tidak terstruktur menjadi informasi yang dapat dicari

• Model machine learning dan algoritma adaptif mendeteksi anomali dan mengenali entitas seperti nomor telepon atau ID pelanggan

• Teknik pemrosesan bahasa alami menguraikan teks yang tidak terstruktur, mengekstrak kata kunci, dan melakukan analisis sentimen untuk mengungkap nada dan maksud

• Penandaan semantik menambahkan metadata kontekstual yang membantu sistem memahami hubungan antara konsep, entitas, dan topik

• Saluran pipa pengayaan otomatis lebih lanjut mengategorikan dan memberi label data di dalam repositori

Dengan input yang disiapkan dan ditandai, langkah selanjutnya adalah memasukkan informasi ke platform pemrosesan atau alur kerja yang dapat mengakomodasi berbagai format dan persyaratan throughput. Alih-alih memuat data ke dalam skema yang telah ditentukan sebelumnya, sebagian besar kerangka kerja penyerapan data menggunakan konektor, API, dan alat pemrosesan aliran untuk memindahkan data tidak terstruktur ke dalam mesin analitik atau alur kerja AI sambil mempertahankan silsilah, metadata, dan kontrol akses data.

Alat penyerapan yang didukung AI juga dapat mengubah data yang tidak terstruktur menjadi format yang dapat digunakan dan menyederhanakan pergerakannya di seluruh lingkungan. Karena model data yang telah ditentukan sebelumnya tidak diperlukan, fleksibilitas dan throughput diutamakan. Platform seperti Apache Spark dan alat seperti IBM watsonx.integration dapat membantu mengoordinasikan operasi ini, memungkinkan pemrosesan real-time dan integrasi tanpa batas di seluruh lingkungan.

Tahap ini mengubah informasi mentah menjadi insight. Alih-alih menggunakan SQL Query, analisis data untuk input yang tidak terstruktur mengandalkan AI, ML, NLP, dan data mining untuk mengekstrak makna. Sistem cerdas ini dapat memindai ulasan pelanggan, posting media sosial, dan dokumen teks untuk deteksi sentimen, tren permukaan, atau menandai anomali nyaris seketika.

Dalam perawatan kesehatan, misalnya, model AI mungkin mengurai file video radiologi dan catatan dokter untuk mengidentifikasi indikator awal penyakit atau respons pengobatan. Di balik itu semua, algoritma dan alat analitik adaptif terus belajar dari umpan balik, menghasilkan insight yang lebih akurat dan berharga.

Setelah analisis, temuan didistribusikan melalui dasbor, laporan, atau aplikasi yang membuat insight dapat diakses dan pengambilan keputusan hampir seketika. Kejelasan output menentukan seberapa efektif tim dapat merespons apa yang diungkapkan data.

Pada tahap ini, alat bantu analisis dan visualisasi data menggabungkan hasil terstruktur dan tidak terstruktur ke dalam satu tampilan kinerja. Para eksekutif dapat memantau kesehatan rantai pasokan secara real time, sementara pemasar dapat menggunakan analisis sentimen untuk mengukur persepsi merek atau dampak kampanye dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Platform intelijen bisnis modern dan alat kolaborasi menanamkan insight ini langsung ke alur kerja sehari-hari, menutup kesenjangan antara analisis dan tindakan.

Tahap akhir dari pipeline membantu memastikan bahwa informasi tetap aman, dapat dicari, dan sesuai. Sistem penyimpanan data untuk informasi tidak terstruktur harus menangani volume besar data tidak terstruktur tanpa mengorbankan aksesibilitas atau kinerja.

Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan mengandalkan object storage, data lake, dan repositori hybrid—menggunakan layanan seperti AWS S3 atau Azure Blob Storage—yang terhubung dengan mulus ke database relasional tradisional melalui API.

Kerangka kerja tata kelola data yang kuat menjaga garis keturunan dan kepatuhan di seluruh data perusahaan, memastikan bahwa insight dapat digunakan kembali dan digunakan kembali untuk contoh penggunaan di masa mendatang. Repositori cloud dan database NoSQL juga memperluas fondasi ini, menggunakan arsitektur berbasis kebijakan yang dirancang agar dapat diskalakan dan hemat biaya.

Bekerja dengan informasi yang tidak terstruktur menimbulkan kompleksitas teknis dan strategis. Tantangan umum—dan cara mengatasinya—meliputi:

Setiap perusahaan menyimpan kisah-kisah yang belum terungkap di dalam dokumen, transkrip, sensor, dan layarnya. Pengolahan data tidak terstruktur memberikan struktur pada cerita-cerita tersebut tanpa membatasi maknanya. Dengan mengintegrasikan teknologi seperti AI, ML, dan NLP dengan manajemen data yang disiplin, organisasi dapat mengubah kekacauan data yang tidak terstruktur menjadi kejelasan.