Seiring dengan perkembangan internet yang terus bergerak maju, kita secara terus menerus menciptakan informasi berupa data terstruktur maupun tidak terstruktur yang tidak terukur jumlahnya setiap harinya. Semua aktivitas online yang kita lakukan, mulai dari membeli barang sampai mengirim permintaan pertemanan di sosial media, melakukan pencarian di Google hingga membuat daftar lagu di Spotify akan menambah jumlah informasi yang dihasilkan. Jumlah ini terus meningkat dan bertambah besar sehingga akhirnya disebut sebagai Big Data.

Secara alamiah Big Data memberikan banyak peluang bagi pebisnis, analis, dan semua orang yang ingin mempelajari banyak hal untuk meningkatkan proses, teknik, dan strategi mereka dalam bidang teknologi informasi. Semakin informasi itu  bertambah, membuat perusahaan mulai berinvestasi pada alat dan teknik yang dapat membantu menyederhanakannya dan mengubahnya menjadi informasi. Hal tersebut memberikan karakterisasi yang tepat dan kategorisasi untuk memudahkan proses analisis. Secara luas karakter tersebut dibagi menjadi 3 yaitu: terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur.

Apa yang disebut dengan Data Terstruktur

Dalam istilah yang paling sederhana, adalah apapun yang dapat diproses, disimpan, dan diambil kembali dalam format yang sama dapat disebut sebagai data terstruktur. Seiring berkembangnya teknologi, hal ini menjadi lebih mudah diakses, lebih dalam pengerjaan dan pengumpulan informasi.

Bila didefinisikan dalam bentuk yang lebih formal, yaitu sesuatu atau berkaitan dengan beberapa model yang sudah ada, memiliki struktur terdefinisi dengan baik, dan mengikuti pola dan urutan yang membantu mengumpulkan informasi. Data terstruktur dapat dengan mudah diakses, diambil, dimanipulasi, dan dipelajari oleh seseorang atau program komputer apapun.

Pada umumnya, data terstruktur tersimpan serta struktur dan skema lainnya yang terdefinisi dengan baik, memiliki atribut yang jelas untuk kemudahan akses dan berbentuk tabular, memiliki baris juga kolom yang jelas dengan menguraikan struktur dari informasi. Structured Query Language (SQL) adalah bahasa utama untuk berkomunikasi dengannya. 

Bagaimana Data Terstruktur Dihasilkan?

Dengan teknologi  yang berevolusi, cara-cara baru dalam pembuatannya telah berkembang secara canggih, lebih mudah dalam aksesibilitas dan analisis. Sumber informasi ini menghasilkan data terstruktur dalam volume besar dan real-time. Oleh karena itu, pembuatannya dapat dikaitkan dengan dua kategori:

• Pembuatan oleh mesin

Adalah data terstruktur yang dihasilkan tanpa campur tangan manusia. Mesin atau komputer bertanggung jawab atas pembuatan informasi ini secara otomatis.

• Pembuatan oleh manusia

Adalah informasi yang disediakan manusia dari interaksi komputer dan perangkat digital lainnya. Namun ada juga yang dihasilkan oleh gabungan manusia dengan mesin. 

Contoh Pembuatan oleh Mesin:

• Sensorik

Data sensorik diproduksi secara otomatis menggunakan sumber seperti pengukur pintar, peralatan medis, GPS, tag frekuensi, dan masih banyak lagi. informasi ini sangat krusial bagi perusahaan yang ingin meningkatkan manajemen rantai pasokan mereka.

• Weblog

Tiap saat ada banyak server, aplikasi, program yang berjalan di seluruh dunia. Mereka menghasilkan banyak data terstruktur selama rutinitas tersebut berlangsung. Ini berarti sejumlah informasi terstruktur yang memiliki nilai dan informatif dapat digunakan perusahaan untuk menangani SLA dengan lancar dan bekerja secara proaktif. 

• Point-of-sale

Semua informasi yang dihasilkan selama aktivitas point-of-sale, termasuk memindai barcode pada semua produk, menghasilkan banyak informasi terkait Data terstruktur.

Contoh Pembuatan oleh Manusia:

• All input data

Semua informasi yang kita masukkan di mana saja di internet atau aplikasi digital akan menghasilkan tumpukan besar Big Data. Informasi ini bermanfaat untuk memahami dan mengubah sentimen dan perilaku pelanggan. 

• Click-stream

Setiap klik pada situs web mana pun akan menambah clickstream. Aktivitas ini juga dapat melacak dan mempengaruhi perilaku pembelian.

• Gaming Data

Bahkan Data terstruktur dapat dikumpulkan melalui aktivitas bermain game 

• Purchasing actions

Semua aktivitas yang dilakukan di situs web media sosial mana pun, mulai dari mencari produk hingga melakukan pembelian seluruhnya akan menjadi tumpukan informasi yang baru.

Mungkin kamu sudah mendapatkan gambaran bagaimana Big Data terbentuk, pikirkan bahwa setiap hari jutaan pengguna internet mengirimkan informasi yang berbeda secara bersamaan. Maka semakin lama informasi tersebut bertambah banyak. Proses pengumpulan informasi yang dibuat secara real-time menjadi informasi yang ideal bagi perusahaan yang ingin membuat prediksi atau memahami pola sifat, karakter, dan perilaku pengguna internet. 

Data Terstruktur VS Data Tidak Terstruktur

Perbedaan paling mencolok antara keduanya adalah skema format yang digunakan pada proses penyimpanan dan pengambilan yang mempengaruhi jenis analisis. 

Data terstruktur bekerja dengan skema kaku yang memberikan konsistensi dan efisiensi. Di sisi lain, data tidak terstruktur tidak memiliki struktur yang seragam dan konsisten. Untuk penyimpanannya tergantung pada RDBMS dan mengikuti struktur kolom dan baris. Karena pengkategoriannya yang baik maka  dapat digunakan dengan mudah baik oleh mesin ataupun manusia. Untuk ini, SQL digunakan, yang mana bergantung pada permintaan pencarian.

Sementara itu data tidak terstruktur tidak diatur dengan cara yang telah ditentukan sebelumnya atau tidak berfungsi dengan model yang ditetapkan. Informasi ini umumnya berisi teks, namun terkadang informasi yang terlampir mencakup angka, tanggal, dll.  

Seringnya keduanya digunakan bersamaan. Misalnya sistem CRM dapat menghasilkan informasi perusahaan dalam bentuk excel.

Kesimpulan

Data terstruktur dibuat dengan cepat dan bertambah seiring waktu. Akibatnya perusahaan harus berurusan dengan tumpukan informasi yang menyimpan informasi penting dan potensi untuk membantu perusahaan mencapai tujuannya. Mengetahui cara mengolah informasi adalah salah satu keterampilan utama untuk masa kini dan masa depan.