Unstructured Data là gì? Những cơ hội và thách thức khi thực hiện

1995

18-09-2024

Trong bối cảnh dữ liệu số bùng nổ, Unstructured Data chiếm đến 80% và mang lại nhiều thông tin giá trị cho doanh nghiệp. Vậy làm thế nào để khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu tiềm năng này? Hãy cùngBizfly Cloud tìm hiểu ngay

Unstructured Data là gì?

Thế giới của chúng ta đang không ngừng phát triển theo hướng kỹ thuật số, với lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân mỗi giây. Sự trỗi dậy của công nghệ AI chỉ càng thúc đẩy quá trình này diễn ra nhanh hơn. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu được tạo ra đều giống nhau. 80% dữ liệu được tạo mới là Unstructured Data. Tỷ lệ này dự kiến sẽ còn tăng lên khi các ngành công nghiệp và công nghệ phát triển. Điều quan trọng nhất là Unstructured Data rất dồi dào về số lượng và là nguồn thông tin phong phú có giá trị, có thể cung cấp những hiểu biết hữu ích cho các quyết định kinh doanh sáng suốt.

Vậy, Unstructured Data chính xác là gì và nó khác với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc như thế nào? Làm cách nào chúng ta có thể xử lý, phân tích và tìm kiếm hiệu quả thông qua Unstructured Data? Trong blog này, chúng ta sẽ cùng khám phá sự phức tạp của Unstructured Data và thảo luận về các phương pháp xử lý, phân tích và truy vấn nó.

Phân biệt dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc

Hãy bắt đầu bằng cách tìm hiểu về các loại dữ liệu khác nhau - có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc tuân theo một định dạng cụ thể, giúp dễ dàng lưu trữ và phân tích bằng cách sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống như SQL. Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin khách hàng, hồ sơ giao dịch và danh sách hàng tồn kho.

Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc hoặc dữ liệu có cấu trúc một phần là hỗn hợp của dữ liệu có cấu trúc và Unstructured Data. Nó chứa một số cấp độ tổ chức, chẳng hạn như siêu dữ liệu hoặc thẻ, nhưng không được cấu trúc đầy đủ. Dữ liệu bán cấu trúc thường được tìm thấy trong các tệp XML, tài liệu JSON và các loại dữ liệu khác tuân theo một lược đồ cụ thể. Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu NoSQL như kho lưu trữ cột rộng hoặc cơ sở dữ liệu đối tượng/tài liệu vì nó không thể được lưu trữ trực tiếp trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Unstructured Data

Unstructured Data đề cập đến dữ liệu không có định dạng hoặc cấu trúc cụ thể. Loại dữ liệu này thường do con người tạo ra ở các dạng như văn bản, hình ảnh, video, email và bài đăng trên mạng xã hội. Tuy nhiên, Unstructured Data cũng có thể bao gồm các ví dụ ít phổ biến hơn như cấu trúc protein, hàm băm tệp thực thi và mã có thể đọc được của con người, trong số những thứ khác - khả năng là vô tận.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về Unstructured Data, do cả máy móc tạo ra và do con người tạo ra.

Dữ liệu cảm biến: Dữ liệu được thu thập từ nhiều loại cảm biến khác nhau, bao gồm cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, GPS và chuyển động.
Dữ liệu nhật ký máy: Dữ liệu được tạo bởi máy móc, thiết bị hoặc ứng dụng, bao gồm nhật ký hệ thống, nhật ký ứng dụng và nhật ký sự kiện.
Dữ liệu Internet vạn vật (IoT): Dữ liệu được thu thập từ các thiết bị thông minh, bao gồm bộ điều nhiệt thông minh, trợ lý gia đình và thiết bị đeo được.
Dữ liệu thị giác máy tính: Dữ liệu được tạo bởi các công nghệ thị giác máy tính như nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân tích video.
Dữ liệu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Dữ liệu được tạo bởi các công nghệ NLP, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ và phân tích tình cảm.
Dữ liệu web và ứng dụng: Dữ liệu được tạo bởi máy chủ web, ứng dụng web và ứng dụng di động, bao gồm dữ liệu hành vi người dùng, nhật ký lỗi và dữ liệu hiệu suất ứng dụng.
Email: Email thường chứa văn bản, hình ảnh và tệp đính kèm không cấu trúc.
Tin nhắn văn bản: Tin nhắn văn bản có thể không chính thức, không có cấu trúc và chứa các từ viết tắt hoặc biểu tượng cảm xúc.
Bài đăng trên mạng xã hội: Bài đăng trên mạng xã hội có thể khác nhau về cấu trúc và nội dung, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và thẻ bắt đầu bằng #.
Bản ghi âm thanh: Bản ghi âm thanh do con người tạo ra có thể bao gồm các cuộc gọi điện thoại, thư thoại, tệp âm thanh và ghi chú âm thanh. Chúng được coi là Unstructured Data.
Ghi chú viết tay: Ghi chú viết tay có thể không có cấu trúc và có thể chứa bản vẽ, sơ đồ và các yếu tố trực quan khác.
Ghi chú cuộc họp: Ghi chú cuộc họp có thể chứa văn bản không có cấu trúc, sơ đồ và mục hành động.
Bản chép lời: Bản chép lời của các bài phát biểu, phỏng vấn và cuộc họp có thể chứa văn bản không có cấu trúc với mức độ chính xác khác nhau.
Nội dung do người dùng tạo: Nội dung do người dùng tạo trên các trang web và diễn đàn có thể là Unstructured Data, bao gồm văn bản dạng tự do, hình ảnh và tệp video.

Thách thức khi phân tích Unstructured Data

Làm việc với Unstructured Data có thể là một thách thức do nó thiếu một định dạng được tiêu chuẩn hóa. Ngoài ra, mọi thứ trở nên phức tạp hơn khi nói đến việc truy vấn và phân tích dữ liệu, đặc biệt là khi so sánh với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc.

Việc tìm hoặc lọc các mục cụ thể trong cơ sở dữ liệu rất đơn giản khi xử lý dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Ví dụ: để lấy cuốn sách đầu tiên từ một tác giả cụ thể trong MongoDB, bạn có thể sử dụng đoạn mã sau (với sự trợ giúp của pymongo).

>>> document = collection.find_one('Author': 'Bill Bryson')

Phương pháp truy vấn này tương tự như các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, lọc và truy xuất dữ liệu thông qua các câu lệnh SQL. Ý tưởng cơ bản là giống nhau: cơ sở dữ liệu được xây dựng cho dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc thực hiện lọc và truy vấn bằng cách sử dụng các toán tử toán học (chẳng hạn như <=, khoảng cách chuỗi) hoặc logic (EQUALS, NOT) trên các giá trị số và chuỗi. Đối với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, điều này được gọi là đại số quan hệ. Đó là lý do tại sao chúng luôn trả về kết quả khớp chính xác cho một tập hợp các bộ lọc nhất định.

Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu quan hệ và công cụ quản lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý sự phức tạp của việc phân tích Unstructured Data. Ví dụ: nếu người dùng muốn tìm những đôi giày tương tự dựa trên bộ sưu tập ảnh chụp giày từ các góc độ khác nhau, thì cơ sở dữ liệu quan hệ sẽ không thể hiểu được các sắc thái của kiểu dáng, kích cỡ, màu sắc,... của giày, chỉ dựa trên các giá trị pixel thô của những hình ảnh đó. Nó đặt ra một thách thức đáng kể cho các ngành và công ty sử dụng Unstructured Data: Làm cách nào chúng ta có thể chuyển đổi, lưu trữ và tìm kiếm tương tự Unstructured Data cho dữ liệu có cấu trúc/bán cấu trúc?

Cách tìm kiếm và phân tích Unstructured Data

Để giải quyết thách thức phân tích và tìm kiếm Unstructured Data, phần mềm và kỹ thuật chuyên dụng như học máy hoặc cụ thể hơn là học sâu được sử dụng. Học máy là một phương pháp trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học hỏi từ Unstructured Data mà không cần lập trình rõ ràng. Hầu hết các mô hình học máy chuyển đổi một phần Unstructured Data thành một danh sách các giá trị dấu phẩy động, còn được gọi phổ biến hơn là nhúng hoặc vectơ nhúng, trước khi dữ liệu được tìm kiếm và phân tích để tìm hiểu sâu.

Ví dụ: mạng nơ-ron tích chập ResNet-50 ưu việt có thể biểu diễn hình ảnh bên dưới thành một vectơ có độ dài 2048. Ba phần tử đầu tiên và ba phần tử cuối cùng của vectơ này là: [0,1392, 0,3572, 0,1988,..., 0,2888, 0,6611, 0,2909].

Các nhúng được tạo bởi một mạng nơ-ron được đào tạo đúng cách có các thuộc tính toán học giúp chúng dễ dàng tìm kiếm và phân tích. Ví dụ: các vectơ nhúng cho các đối tượng tương tự về mặt ngữ nghĩa ở gần nhau về khoảng cách. Do đó, bằng cách sử dụng số học vectơ, Unstructured Data có thể được hiểu, tìm kiếm và phân tích.

Lợi ích của việc xử lý Unstructured Data

Mặc dù việc xử lý Unstructured Data có thể là một thách thức, nhưng nó vẫn có giá trị đối với các nhà phát triển và doanh nghiệp. Unstructured Data chiếm tới 80% lượng dữ liệu hiện có và mới được tạo ra, đặc biệt là trong thời đại của AI. Nó chứa một kho thông tin có thể cung cấp những hiểu biết quý giá về hành vi của khách hàng, xu hướng thị trường và các chỉ số kinh doanh thiết yếu khác để đưa ra quyết định chính xác hơn. Nhờ những tiến bộ công nghệ, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu, việc quản lý Unstructured Data sẽ trở nên dễ dàng hơn theo thời gian.

Hơn nữa, làm việc với Unstructured Data có thể giúp bạn khám phá các mẫu và mối quan hệ tiềm ẩn mà sẽ rất khó phát hiện thông qua các phương pháp truyền thống. Xử lý Unstructured Data cũng sẽ dẫn đến đổi mới và phát triển sản phẩm. Chúng ta đã thấy các ứng dụng, dịch vụ và sản phẩm đột phá xuất hiện khi sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI để khai thác giá trị từ Unstructured Data. Sẽ còn nhiều hơn thế nữa trong tương lai.

Kết luận

Trong bài đăng này, chúng ta đã đề cập đến ý nghĩa và các trường hợp của Unstructured Data. Chúng ta cũng đã khám phá những khó khăn và kỹ thuật xử lý và phân tích Unstructured Data để đưa ra những lựa chọn kinh doanh sáng suốt.

Trong các bài đăng sắp tới của tôi, tôi sẽ đi sâu hơn vào cơ sở dữ liệu vectơ, một giải pháp đơn giản nhưng hiệu quả để lưu trữ, lập chỉ mục và tìm kiếm Unstructured Data bằng cách sử dụng sức mạnh của các nhúng được tạo bởi các mô hình học máy. Tôi cũng sẽ giới thiệu Milvus, một cơ sở dữ liệu vectơ mã nguồn mở có khả năng mở rộng cao và hiệu quả, đồng thời giải thích chi tiết cách Milvus có thể tăng cường sức mạnh cho các ứng dụng hỗ trợ AI của bạn. Hãy theo dõi để biết thêm thông tin.