Dữ liệu là huyết mạch của các doanh nghiệp hiện đại. Nó có thể được sử dụng để hiểu khách hàng, cải thiện sản phẩm và dịch vụ và đưa ra quyết định tốt hơn. Dữ liệu này có đủ hình dạng và kích cỡ, từ dữ liệu có cấu trúc như tên và địa chỉ của khách hàng đến dữ liệu phi cấu trúc như bài đăng trên mạng xã hội và phiếu hỗ trợ khách hàng.
Biết được sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc là điều cần thiết cho bất kỳ doanh nghiệp nào muốn sử dụng dữ liệu của mình một cách hiệu quả. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc là gì và cách sử dụng chúng để tạo lợi thế cho bạn.
Dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu có cấu trúc đề cập đến dữ liệu được tổ chức và định dạng theo cách nhất quán và được xác định trước. Nó thường được tổ chức thành các hàng và cột, theo một lược đồ hoặc mô hình dữ liệu cụ thể. Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức cao, với định dạng cố định và các kiểu dữ liệu được xác định trước. Nó dễ dàng được phân loại, lưu trữ, truy vấn và phân tích bằng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống.
Dữ liệu có cấu trúc thường được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu quan hệ, bảng tính và các hệ thống lưu trữ dữ liệu có cấu trúc khác. Nó có thể bao gồm nhiều loại thông tin khác nhau, chẳng hạn như tên, địa chỉ, ngày tháng, giá trị số và dữ liệu phân loại. Cấu trúc của dữ liệu được xác định rõ ràng, bao gồm tên trường, kiểu dữ liệu và mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau.
Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc bao gồm:
- Thông tin khách hàng: tên, địa chỉ và số điện thoại
- Giao dịch bán hàng: sản phẩm, giá cả và số lượng
- Hồ sơ tài chính
- Dữ liệu hàng tồn kho
Dữ liệu có cấu trúc rất phù hợp để thực hiện các truy vấn có cấu trúc, tạo báo cáo và tiến hành phân tích bằng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) hoặc các ngôn ngữ truy vấn dành riêng cho cơ sở dữ liệu khác.
Dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có định dạng được xác định trước. Nó thường được lưu trữ trong các hồ dữ liệu, là kho lưu trữ dữ liệu lớn có thể được lưu trữ ở bất kỳ định dạng nào.
Không giống như dữ liệu có cấu trúc, được tổ chức thành các hàng và cột, dữ liệu phi cấu trúc không có cấu trúc cố định. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm:
- Thư điện tử
- Bảng tin mạng xã hội
- Đánh giá của khách hàng
- Tài liệu nghiên cứu
- Tệp đa phương tiện
Dữ liệu phi cấu trúc thường chứa những hiểu biết có giá trị, nhưng việc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ nó đòi hỏi các kỹ thuật tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và khai thác văn bản. Bất chấp những thách thức của nó, dữ liệu phi cấu trúc có tiềm năng lớn để trích xuất những hiểu biết có giá trị, phân tích tình cảm, khai thác văn bản, phân loại nội dung và các kỹ thuật phân tích nâng cao khác.
Dữ liệu bán cấu trúc là gì?
Dữ liệu bán cấu trúc đề cập đến dữ liệu phi cấu trúc có chứa thẻ hoặc điểm đánh dấu để xác định ý nghĩa hoặc siêu dữ liệu của thông tin. Ví dụ: email là một ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc. Mặc dù bản thân văn bản email không có cấu trúc, nhưng nó có thể được sắp xếp dựa trên các thuộc tính như người gửi, người nhận và trạng thái spam.
Trong bối cảnh kỹ thuật số ngày nay, ngày càng có nhiều dữ liệu rơi vào danh mục bán cấu trúc vì nhiều nội dung khác nhau, bao gồm hình ảnh và bài đăng trên blog, thường bao gồm siêu dữ liệu, thường cho mục đích Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm (SEO).
Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc bao gồm:
- Email: Mặc dù nội dung của email không có cấu trúc, email thường chứa thông tin có cấu trúc như người gửi, người nhận, chủ đề và dấu thời gian.
- Trang web: Các trang web HTML và XML có cấu trúc nhất định, với các thẻ và thuộc tính cung cấp một số cấp độ tổ chức và ý nghĩa cho dữ liệu.
- Bài đăng trên mạng xã hội: Các nền tảng truyền thông xã hội như Twitter và Instagram cho phép người dùng bao gồm hashtag, đề cập và siêu dữ liệu khác để thêm ngữ cảnh vào nội dung văn bản phi cấu trúc.
- Dữ liệu cảm biến: Dữ liệu cảm biến được thu thập từ các thiết bị IoT có thể có hỗn hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Ví dụ: chỉ số nhiệt độ từ các cảm biến khác nhau có thể đi kèm với thông tin vị trí.
Tầm quan trọng của dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc đối với các doanh nghiệp hiện đại
Dữ liệu đóng vai trò là nguồn thông tin chi tiết có giá trị về khách hàng và những tiến bộ trong AI, dữ liệu lớn và các công cụ như DataS cho phép trích xuất thông tin mà trước đây không thể truy cập được.
Dưới đây là những lợi ích chính của dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc:
- Cải thiện thông tin chi tiết về khách hàng: Bạn có thể sử dụng dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc để tìm hiểu thêm về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để cải thiện sản phẩm và dịch vụ, tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu nhiều hơn và cung cấp trải nghiệm khách hàng tổng thể tốt hơn.
- Ra quyết định tốt hơn: Đưa ra quyết định tốt hơn về mọi thứ, từ phát triển sản phẩm đến chiến lược tiếp thị với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc. Ví dụ: một doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để xác định sản phẩm nào đang bán chạy và sản phẩm nào không. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để quyết định đầu tư vào sản phẩm nào và sản phẩm nào sẽ ngừng sản xuất.
- Tăng hiệu quả và năng suất: Hai loại dữ liệu cũng có thể giúp bạn tự động hóa các tác vụ và hợp lý hóa các quy trình. Điều này có thể giải phóng nhân viên tập trung vào công việc chiến lược hơn.
Những thách thức của việc sử dụng dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc
Mặc dù dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc mang lại một số lợi ích, nhưng cũng có một số thách thức khi sử dụng nó:
- Silo dữ liệu: Dữ liệu thường được lưu trữ trong các hệ thống và cơ sở dữ liệu khác nhau. Điều này có thể gây khó khăn cho việc có được cái nhìn đầy đủ về tất cả dữ liệu mà doanh nghiệp có.
- Chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu có thể là một vấn đề. Dữ liệu có thể không chính xác, không đầy đủ hoặc không nhất quán. Điều này có thể gây khó khăn cho việc tin tưởng dữ liệu và sử dụng nó để đưa ra quyết định sáng suốt.
- Bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu là mối quan tâm ngày càng tăng. Các doanh nghiệp cần thực hiện các bước để bảo vệ dữ liệu của họ khỏi bị truy cập và vi phạm trái phép.
CDP có thể trợ giúp như thế nào
DataS CDP có thể giúp các doanh nghiệp tích hợp, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc của họ. Nó cũng cung cấp một cái nhìn thống nhất về khách hàng và giúp dễ dàng phân khúc và nhắm mục tiêu khách hàng.
DataS CDP là một lựa chọn tốt cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Nó rất dễ sử dụng và không yêu cầu bất kỳ kinh nghiệm mã hóa nào.
Dưới đây là một số ví dụ về cách DataS CDP có thể được sử dụng:
- Một công ty bán lẻ có thể sử dụng DataS CDP để phân khúc và nhắm mục tiêu khách hàng của mình bằng các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa.
- Một công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng DataS CDP để bán chéo và bán thêm các sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng của họ.
- Một công ty chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng DataS CDP để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới.