Semua Yang Perlu Anda Ketahui tentang Data Semi Terstruktur dengan Contoh Data Semi Terstruktur

---

Mencari solusi otomatisasi data? Tidak terlihat lagi!

.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }

---

Data biasanya disimpan dalam spreadsheet atau database dengan cara yang rapi dan terorganisir. Data menjadi beragam setelah munculnya cloud, aplikasi seluler, halaman web, dan perangkat IoT. Data tersebut, ketika ditambang secara efektif, dapat terbukti sangat efektif untuk bisnis.

Data besar terdiri dari volume tinggi dan variasi data yang sangat besar. Ada tiga jenis Big Data yaitu data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.

Data semi terstruktur mengacu pada jenis data yang tidak mengikuti struktur tabel yang kaku atau tetap dan tidak disimpan dalam model data konvensional. Data semi terstruktur terletak di tengah-tengah data terstruktur dan tidak terstruktur.

Data terstruktur dapat diukur dan dapat dipahami oleh manusia dan mesin. Data tidak terstruktur, di sisi lain, terdiri dari data non-numerik yang tidak dapat dipahami oleh komputer.

var contentTitle = “Daftar Isi”; // Tetapkan judul Anda di sini, untuk menghindari membuat judul nanti var ToC = “

“+isiJudul+”

“; Daftar Isi += “

“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

---

Apa Itu Data Semi-Terstruktur?

Data semi terstruktur, juga dikenal sebagai data terstruktur sebagian, tidak ditemukan dalam database relasional. Namun, data memiliki beberapa struktur karena adanya metadata, elemen semantik, dan properti organisasi yang memungkinkan kita untuk menganalisisnya.

Metadata adalah bagian kecil dari file yang berisi semua informasi seperti pembuatan data, waktu, ukuran file, panjang, data pengirim/penerima, dan banyak lagi. Data semi terstruktur dapat dicari atau dianalisis dengan metadata-nya.

Apa Karakteristik Data Semi Terstruktur?

Beberapa karakteristik utama dari data semi terstruktur adalah:

Basis Data

Data tidak disimpan dalam model database tetapi masih memiliki beberapa struktur. Data semi terstruktur tidak dapat disimpan sebagai baris dan kolom dalam database.

Metadata

Data dikelompokkan berdasarkan tag dan elemen (Metadata). Data semi-terstruktur sulit untuk dikelola karena terdiri dari metadata yang tidak mencukupi. Data berisi metadata yang tidak mencukupi, yang membuat otomatisasi menjadi sulit.

Pengelompokan

Entitas dapat bervariasi dalam atribut dan properti dalam grup yang sama. Namun, atribut mungkin berbeda dalam hal ukuran dan jenis.

Entitas data yang serupa dikelompokkan bersama.

Hirarki

Data semi terstruktur tidak memiliki hierarki, sehingga menyulitkan program komputer untuk digunakan.

Apa Sumber Data Semi Terstruktur?

Beberapa sumber data semi terstruktur adalah:

Bahasa

XML (Bahasa Markup yang Dapat Diperluas)

XML digunakan untuk mengurutkan data dalam bentuk hierarki. XML adalah bahasa markup yang dibuat oleh World Wide Web Consortium dan tersedia sebagai perangkat lunak sumber terbuka. Itu membuat data dapat dibaca oleh manusia dan mesin.

XML memungkinkan kita membuat tag atau bahasa deskripsi diri khusus yang cocok dengan aplikasi. Beberapa aplikasi XML adalah:

XML membantu menyederhanakan pembuatan dokumen HTML untuk situs web besar. XML membantu untuk bertukar informasi antara situs web dan sistem.

Aspek terbaik dari XML adalah bahwa semua jenis data dapat diekspresikan melaluinya.

Kode HTML (Hypertext Markup Language)

Markup Language atau HTML adalah bahasa markup standar yang mirip dengan XML. Namun, ini menampilkan data di browser web dibandingkan dengan XML, yang hanya mentransmisikan data.

HTML digunakan oleh programmer untuk membuat halaman web dan menampilkan gambar atau teks di layar dengan bantuan elemen HTML.

Data dalam gambar tidak terstruktur. Browser web pertama-tama menerima dokumen HTML dari server web dan kemudian mengubahnya menjadi halaman web yang dapat ditampilkan. HTML membantu untuk mendefinisikan dan mengatur data dan membuatnya dapat dibaca oleh pengguna.

SGML (Bahasa Markup Umum Standar)

SGML adalah standar internasional untuk mendefinisikan bahasa markup yang diturunkan dari Generalized Markup Languages ​​(GML) SGML dikembangkan oleh International Organization for Standards (ISO) pada tahun 1986. SGML pada dasarnya memungkinkan pengguna untuk bekerja pada format standar. HTML adalah aplikasi dari SGML.

CSV (Nilai yang dipisahkan koma)

Nilai yang Dipisahkan Koma atau CSV adalah file teks yang berisi data yang dipisahkan dengan koma. CSV digunakan oleh program spreadsheet seperti Excel. Setiap baris baru di CSV mewakili baris database baru, dan setiap baris berisi satu atau beberapa nilai yang dipisahkan dengan koma.

CSV membantu mentransfer data yang ada dalam file XLSX ke program lain yang tidak mendukung format tersebut. Misalnya, Anda dapat mentransfer. Data XLSX ke file CSV dan kemudian unggah ke perangkat lunak online. Anda juga dapat mengimpor kontak ke dalam file CSV lalu membukanya di platform email lain. CSV didukung oleh banyak platform seperti Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad, dll.

JSON (Notasi Objek JavaScript)

JSON adalah pertukaran data dan format teks sumber terbuka yang tidak bergantung pada bahasa. JSON berasal dari JavaScript dan mudah dibaca oleh manusia. Mesin atau komputer dapat dengan mudah mengurai dan menghasilkannya. JSON secara sintaksis identik dengan kode, membuatnya akrab bagi mereka yang termasuk dalam keluarga bahasa, seperti C++, C#, JavaScript, Perl, Python, dll.

Email

Avro

Avro adalah jaringan serialisasi data yang dibuat oleh Avro Apache untuk Proyek Apache Hadoop-nya. Avro menggunakan format JSON untuk mengatur dan membuat serial data dalam format biner. Avro menggunakan dua jenis skema untuk menyusun data.

Satu dibuat untuk pengeditan manusia, yang dikenal sebagai Avro IDL, dan yang lainnya dibuat untuk pengeditan mesin berdasarkan JSON. AVRO menggunakan JSON untuk mendefinisikan tipe data dan protokol serta membuat serialisasi data dalam format biner yang ringkas.

ORC (Kolom Baris yang Dioptimalkan)

Format file Kolom Baris yang Dioptimalkan (ORC) digunakan untuk menyimpan data Hive secara efisien. Ini lebih maju daripada format file Hive lainnya dan meningkatkan kinerja saat Hive membaca, menyimpan, atau mentransfer data.

Paket TCP/IP

Transmission Control Protocol (TCP) adalah standar komunikasi yang memungkinkan program komputer dan perangkat lunak untuk menerima dan mengirim pesan melalui jaringan. Ini dirancang khusus untuk mengirim paket dan memastikan pengiriman pesan dan data yang lancar dan andal.

File zip

Bahasa markup

Halaman web

Parket

Integrasi data dari berbagai sumber

Apa Keuntungan Dan Kerugian Berganda Menggunakan Data Semi-Terstruktur?

Kelebihan dan kekurangan data semi terstruktur adalah:

Kelebihan

Skema Tetap

Data semi terstruktur tidak terbatas pada basis data yang kaku.

keluwesan

Data sangat fleksibel karena skema dapat diubah.

Fungsi

Data semi terstruktur mendukung pengguna yang tidak dapat menggunakan SQL.

Aspek struktural

Data semi terstruktur dapat dilihat sebagai data terstruktur.

Usability

Data semi-terstruktur dapat dengan mudah menangani heterogenitas sumber.

evolusi

Semi-terstruktur dapat berkembang seiring waktu karena semakin banyak atribut ditambahkan ke dalamnya.

Kekurangan

Tidak ada struktur

Semi terstruktur tidak memiliki struktur sehingga sulit untuk menyimpan data.

Interpretasi Tidak Efektif

Data tidak memiliki skema, sehingga menjadi sulit untuk menafsirkan hubungan antar data.

Query yang Tidak Efisien

Kueri dalam data semi terstruktur kurang efisien dibandingkan dengan data terstruktur.

---

Ingin mengikis data dari PDF dokumen, konversi PDF ke XML or mengotomatiskan ekstraksi tabel? Jelajahi Nanonet Pengikis PDF or Pengurai PDF untuk mengubah PDF ke database entri!

.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }

---

Apa Masalah Yang Dihadapi Dalam Menyimpan Data Semi-Terstruktur?

Masalah yang dihadapi dalam menyimpan data semi terstruktur adalah:

• Karena data semi terstruktur memiliki struktur irasional, menjadi sulit untuk menafsirkan hubungan antar data.
• Karena skema dan data sangat bergantung satu sama lain, setiap perubahan kueri juga mengubah skema.
• Perbedaan antara skema dan data sangat sulit untuk diperhatikan, sehingga sulit untuk merancang struktur data.
• Data semi-terstruktur sulit untuk disimpan; oleh karena itu, biaya penyimpanannya sangat tinggi.
• Data semi-terstruktur dihasilkan dalam volume besar, yang membutuhkan perangkat lunak yang kuat dan efektif.

Apa Solusi Untuk Menyimpan Data Semi-Terstruktur?

Beberapa solusi yang masuk akal dalam menanggapi kesulitan adalah:

• Data semi-terstruktur dapat disimpan dalam DBMS, yang dibuat khusus untuk itu.
• Data semi-terstruktur dapat dirender oleh XML. XML memungkinkan pengguna untuk mengubah atribut, tag, dan elemen dan membantu menyimpan data dalam bentuk hierarkis.
• Cara lain untuk menyimpan data semi terstruktur adalah melalui Object Exchange Model (OEM).
• RDBMS membantu menyimpan data semi terstruktur dengan memetakannya ke skema relasional.

Bagaimana Mengekstrak Informasi Dari Data Semi-Terstruktur?

Data semi-terstruktur tidak memiliki struktur yang tepat sehingga rumit untuk mengindeks data. Oleh karena itu data dapat diekstraksi dengan:

• Menggunakan model berbasis grafik seperti OEM untuk mengindeks data.
• OEM menggunakan teknik pemodelan data yang membantu menyimpan dan mengindeks data dalam model berbasis grafik. Juga, relatif lebih mudah untuk menemukan data dalam model
• XML menyimpan data dalam bentuk hierarki yang memungkinkannya untuk diindeks.
• Berbagai alat penambangan juga dapat digunakan untuk mengindeks data.

Perbedaan Antara Data Terstruktur Dan Semi Terstruktur

Beberapa perbedaan utama antara data terstruktur dan semi-terstruktur adalah:

1. Teknologi

Data terstruktur didasarkan pada tabel database relasional, sedangkan data semi terstruktur didasarkan pada XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Manajemen Transaksi

Data terstruktur terdiri dari transaksi yang matang dan beberapa teknik konkurensi. Data semi terstruktur tidak mengandung data matang tetapi berasal dari DBMS.

3. Manajemen Versi

Pembuatan versi pada baris dan tabel dimungkinkan dalam data terstruktur. Versi di atas grafik dan tabel dimungkinkan dalam data semi-terstruktur.

4. Fleksibilitas

Data terstruktur memiliki skema yang kaku dan bergantung padanya. Data semi terstruktur memiliki skema yang kurang bergantung dan sangat fleksibel.

5. Skalabilitas

Penskalaan data terstruktur sangat kompleks. Menskalakan data semi-terstruktur itu mudah.

6. Kekokohan

Data terstruktur sangat kuat, sedangkan data semi terstruktur tidak terlalu kuat.

7. Pertanyaan

Data terstruktur memungkinkan penggabungan kueri yang kompleks. Data semi-terstruktur terdiri dari kueri dari mode anonim.

8. Organisasi

Data terstruktur dapat dengan mudah diatur, sedangkan semi terstruktur tidak memiliki struktur sehingga sulit untuk mengaturnya.

---

Ingin mengotomatiskan tugas manual yang berulang? Periksa perangkat lunak pemrosesan dokumen berbasis alur kerja Nanonets kami. Ekstrak data dari faktur, kartu identitas, atau dokumen apa pun dengan autopilot!

.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }

---

Contoh Data Semi Terstruktur

Beberapa contoh terbaik dari data semi-terstruktur adalah:

Gambar/Video

Saat Anda mengambil gambar dengan ponsel Anda, gambar disimpan dengan stempel waktu, tanggal, dan informasinya di galeri. Setelah itu, Anda dapat mengganti nama gambar atau mengkategorikan gambar ke dalam grup terpisah.

Email

Email terdiri dari informasi terstruktur mengenai pengirim, penerima, subjek, dan tanggal, yang secara otomatis diklasifikasikan ke dalam Kotak Masuk, Spam, atau Kotak Keluar. Data dalam email tidak terstruktur dan dapat dicari melalui kata kunci.

Platform Media Sosial

Facebook mengatur data ke dalam grup, halaman, atau Marketplace tetapi komentar, konten, dan suka bersifat semi-terstruktur. Demikian pula, tweet di Twitter dan gambar/video di Instagram, Pinterest, dan YouTube adalah data semi terstruktur.

Data semi-terstruktur yang dihasilkan mesin

Data sensorik seperti pembaruan cuaca, prakiraan, kondisi lalu lintas, citra satelit, dan rekaman video adalah contoh data semi terstruktur.

Pertukaran Data Elektronik (EDI)

EDI adalah transmisi elektronik dokumen bisnis yang sebelumnya dikirimkan melalui kertas seperti faktur atau pesanan pembelian. EDI menggunakan beberapa format standar seperti ANSI, EDIFACT, TRADACOMS, dan ebXML. Untuk bisnis menggunakan EDI, mereka harus menggunakan format standar.

EDI memungkinkan transmisi yang efisien dan solusi hemat biaya. Data dalam EDI tidak terstruktur.

Basis Data NoSQL

NoSQL (tidak hanya bahasa kueri terstruktur) mengacu pada database non-relasional yang digunakan untuk menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur. NoSQL sangat ideal untuk data tidak terstruktur karena memiliki skalabilitas tinggi dan memudahkan pencarian data tidak terstruktur.

Apa Contoh Terbaik Data Semi-Terstruktur?

Contoh terbaik dari email data semi terstruktur. Email bisnis yang ditujukan kepada pelanggan terdiri dari detail spesifik seperti waktu, tanggal, detail produk, ukuran file, dll., yang dikenali oleh algoritme. Namun, detail spesifik seperti mengubah nama dan spesifikasi produk mungkin tidak dikenali oleh algoritme.

Bagaimana Menganalisis Data Semi-Terstruktur?

Sebelum munculnya teknik pembelajaran mesin, menganalisis data semi terstruktur agak rumit karena orang harus mencari dan mengurutkan data secara manual. Teknologi pembelajaran mesin yang dipandu AI dapat secara efektif memecah dan menganalisis data semi-terstruktur dalam hitungan detik.

Ada berbagai teknik yang tersedia sekarang yang dapat dengan mudah menganalisis data semi-terstruktur. Misalnya, analisis topik adalah teknik pembelajaran mesin yang secara efisien memindai dan membaca ribuan dokumen, email, posting media sosial, dll., dan mengkategorikannya berdasarkan topik, tanggal, atau subjek.

Teknik lain, analisis sentimen, memungkinkan Anda memindai dokumen dan menganalisisnya untuk polaritas opini seperti positif, negatif, atau netral.

---

Ingin menggunakan otomatisasi proses robotik? Lihat perangkat lunak pemrosesan dokumen berbasis alur kerja Nanonets. Tidak ada kode. Tidak ada platform yang merepotkan.

.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }

---

Apakah Excel Data Semi-Terstruktur?

Excel adalah platform data terstruktur karena data diurutkan dalam sel yang telah ditentukan sebelumnya dalam baris dan kolom yang dikenali oleh algoritme. Karena data terstruktur bergantung pada model data, maka excel adalah platform terstruktur.

Apa Itu Contoh Data Tidak Terstruktur?

Data tidak terstruktur adalah jenis data yang tidak mengikuti urutan struktural dan tidak diurutkan ke dalam baris dan kolom. Contoh data tidak terstruktur termasuk video, file audio, gambar, atau postingan media sosial.

Apakah CSV Terstruktur Atau Semi-Terstruktur?

CSV adalah file teks semi terstruktur yang berisi tabel hierarkis dan tidak memiliki tingkat organisasi yang sama dengan data terstruktur.

Siapa yang Menggunakan Data Semi-Terstruktur?

Banyak bisnis menggunakan data semi terstruktur untuk berbagai tujuan. Misalnya, bisnis restoran mungkin meminta ulasan online dari pelanggannya. Konten dalam ulasan adalah data tidak terstruktur, sedangkan jumlah pelanggan yang memposting ulasan adalah data terstruktur. Menggabungkan data numerik dan konten memberi perusahaan data semi-terstruktur, yang dapat mereka gunakan untuk mendapatkan pengetahuan yang mendalam.

Di mana Menyimpan Data Semi-Terstruktur?

Data semi terstruktur dapat disimpan melalui:

Sistem manajemen basis data

DBMS membantu Anda menganalisis, menyimpan, mentransfer, dan memodifikasi data. Ada perangkat lunak DBMS khusus yang dirancang untuk mengelola data semi terstruktur.

Sistem Manajemen Basis Data Relasional

RDBMS adalah jenis DBMS yang menyimpan data dalam bentuk tabel.

---

Jika Anda bekerja dengan faktur, dan tanda terima atau khawatir tentang verifikasi ID, periksa Nanonets OCR online or ekstraktor teks PDF untuk mengekstrak teks dari dokumen PDF gratis. Klik di bawah untuk mempelajari lebih lanjut Solusi Otomatisasi Perusahaan Nanonets.

.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }

---

Apakah PDF Jenis Data Semi-Terstruktur?

PDF adalah jenis data semi-terstruktur karena merupakan gambar. Konten di dalamnya mungkin tidak terstruktur, tetapi karena pdf adalah gambar, ia berisi informasi terstruktur seperti tanggal, stempel waktu, atau nama pengguna yang membuat file pdf menjadi semi-terstruktur.

Apakah Platform Media Sosial Terstruktur Atau Tidak Terstruktur?

Platform media sosial terdiri dari posting dan gambar/video yang diunggah oleh pengguna sehingga menyulitkan komputer untuk menguraikannya. Platform media sosial menetapkan metadata ke masing-masing pos pengguna, yang berisi informasi mengenai pos yang membuatnya dapat dibaca oleh komputer.

Apa itu Data Terstruktur?

Data terstruktur adalah jenis Big Data yang memiliki format yang telah ditentukan dan mengikuti struktur organisasi. Data terstruktur adalah data kuantitatif yang sesuai dengan baris dan kolom database relasional dan spreadsheet. Misalnya, nomor kartu kredit, tanggal, alamat, geolokasi, dll.

Data terstruktur mudah dibaca oleh mesin dan dipahami dengan cepat oleh orang yang bekerja dengan sistem manajemen basis data relasional. Bahasa yang digunakan untuk mengelola data terstruktur dikenal sebagai

Bahasa Query Terstruktur atau SQL. SQL dikembangkan oleh IBM pada 1970-an, yang berguna untuk menangani hubungan data di dalam basis data.

Keuntungan Dari Data Terstruktur

Beberapa keuntungan terbaik dari data terstruktur adalah:

Keterbacaan Mudah

Keuntungan terbaik dari data terstruktur adalah mudah dikenali oleh mesin dan algoritma. Sifat data terstruktur yang terorganisir memudahkan untuk menganalisis dan mengelola kueri.

Penggunaan yang Efektif

Data terstruktur dapat dengan mudah dipahami dan digunakan oleh bisnis. Mereka tidak perlu memiliki pemahaman dan pengetahuan yang mendalam tentang hubungan yang berbeda dari data.

Alat lainnya

Karena data terstruktur telah ada selama bertahun-tahun, hampir ada banyak platform dan alat berbeda yang dapat menganalisis dan mengakses data terstruktur.

Kekurangan Data Terstruktur

Beberapa kelemahan dari data terstruktur adalah:

Kurang Fleksibilitas

Karena data terstruktur memiliki format yang telah ditentukan dan terorganisir, menjadi sulit untuk menggunakan data pada berbagai kesempatan yang membatasi fleksibilitasnya.

Penyimpanan Terbatas

Data terstruktur disimpan di gudang data. Setiap perubahan pada data akan memperbarui semua data terstruktur. Ini membutuhkan waktu, biaya, dan sumber daya untuk memperbaikinya.

---

Ingin mengotomatiskan tugas manual yang berulang? Hemat Waktu, Tenaga & Uang sambil meningkatkan efisiensi!

.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }

---

Apa Itu Data Tidak Terstruktur?

Data tidak terstruktur adalah jenis Big Data kualitatif yang tidak mengikuti pola struktural atau memiliki organisasi apa pun. Mengelola dan menganalisis data tidak terstruktur agak sulit dengan metode pembelajaran mesin tradisional.

Misalnya, file audio, aktivitas, posting media sosial dan citra satelit, dll., adalah jenis data tidak terstruktur. Data tidak terstruktur dikelola oleh bahasa kueri pencarian non-relasional NoSQL Database.

Keuntungan Dari Data Tidak Terstruktur

Beberapa keuntungan dari data tidak terstruktur adalah:

Akumulasi Cepat

Data tidak terstruktur dapat dengan mudah dikumpulkan dan dikelola dibandingkan dengan data terstruktur atau semi terstruktur.

Penyimpanan Data Lake

Data tidak terstruktur dapat disimpan di data lake cloud yang memungkinkan opsi penyimpanan besar-besaran. Data lake cloud hemat biaya karena menyediakan metode bayar per penggunaan.

Kekurangan Data Tidak Terstruktur

Beberapa kelemahan dari data tidak terstruktur adalah:

Memerlukan Keahlian

Kerugian paling signifikan dari data tidak terstruktur adalah bahwa rata-rata pengguna bisnis tidak dapat memahami atau menganalisis data tidak terstruktur. Ini karena data tidak terstruktur tidak mengikuti pola yang ditetapkan. Seorang ilmuwan data ahli dapat mengelola data tidak terstruktur.

Alat Khusus

Selain keahlian, data tidak terstruktur memerlukan alat khusus yang dirancang khusus untuk data tidak terstruktur. Alat-alat ini terbatas dalam variasi, sehingga pengguna memiliki pilihan terbatas untuk dipertimbangkan.

Perbedaan Antara Data Terstruktur Dan Tidak Terstruktur

penggunaan

Data terstruktur dapat dikelola oleh pemilik bisnis. Data tidak terstruktur dikelola oleh ilmuwan data.

Skema

Data terstruktur memiliki skema on-write. Data tidak terstruktur memiliki skema yang sedang dibaca.

Storage

Data terstruktur atau terukur biasanya disimpan di gudang data. Data tidak terstruktur disimpan di danau data cloud.

dibentuk

Data terstruktur memiliki format yang telah ditentukan. Data tidak terstruktur memiliki format asli.

Jenis Data

Data terstruktur memiliki tipe data tertentu. Data tidak terstruktur memiliki banyak tipe yang terkonglomerat.

Hitungan

Data terstruktur adalah data kuantitatif yang terdiri dari angka dan nilai. Data tidak terstruktur adalah data kualitatif yang meliputi sensor, audio, dan video.

Bahasa

Data terstruktur digunakan dalam pembelajaran mesin. Data tidak terstruktur digunakan dalam penambangan data dan pemrosesan bahasa alami.

sumber

Data terstruktur bersumber dari server web, log, formulir online, dll. Data tidak terstruktur bersumber dari email, pesan, atau dokumen kata.

Ruang penyimpanan

Data terstruktur membutuhkan lebih sedikit ruang penyimpanan. Data tidak terstruktur membutuhkan lebih banyak ruang penyimpanan.

Skalabilitas

Data terstruktur sangat skalabel. Data tidak terstruktur kurang terukur.

Kesimpulan

Data semi-terstruktur memiliki segudang manfaat bagi bisnis jika seseorang mencoba memahaminya. Ini mungkin tidak memiliki struktur dan organisasi tetapi memberikan umpan balik dan wawasan pelanggan yang berharga. Perusahaan dapat menggunakan data semi-terstruktur untuk melacak ulasan, keterlibatan, dan perilaku online pelanggan mereka.

---

var contentTitle = “Daftar Isi”; // Tetapkan judul Anda di sini, untuk menghindari membuat judul nanti var ToC = “

“+isiJudul+”

“; Daftar Isi += “

“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Nanonet OCR & OCR API online punya banyak yang menarik gunakan kasing tHal ini dapat mengoptimalkan kinerja bisnis Anda, menghemat biaya, dan meningkatkan pertumbuhan. Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.

Memulai

---

• Coinsmart. Pertukaran Bitcoin dan Crypto Terbaik Eropa.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. AKSES GRATIS.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Uji Coba Gratis.
• Sumber: https://nanonets.com/blog/everything-you-need-to-know-about-semi-structured-data-with-semi-structured-data-examples/