Apa itu Structured Data?
Structured data (Data Terstruktur) adalah data yang sudah diorganisasi ke dalam repositori yang terformat, biasanya berupa sebuah database. Pengorganisasian ini dilakukan supaya setiap elemen data bisa diakses dengan lebih efektif untuk keperluan pemrosesan dan analisis. Data ini disimpan dalam field yang tetap di dalam sebuah record atau file.
Structured data ini berbeda dengan unstructured data dan semi-structured data. Ketiga tipe data ini ada dalam sebuah kontinuum, di mana unstructured data merupakan yang paling tidak terformat, sedangkan structured data adalah yang paling terformat. Semakin terstruktur sebuah data, semakin mudah data tersebut untuk diproses dan dianalisis.
Bagaimana Cara Kerja Structured Data?
Structured data butuh sebuah data model dan tempat penyimpanan data, yang biasanya berupa database. Data model ini berfungsi untuk mengatur elemen-elemen data dan mendefinisikan bagaimana hubungan antar elemen tersebut. Misalnya, dalam sebuah data model, elemen data yang mewakili customer bisa terdiri dari beberapa atribut kecil seperti nama, nomor telepon, alamat, dan kode pos.
Struktur dari data biasanya dikontrol dengan ketat. Contohnya, field kode pos hanya menerima data numerik sepanjang lima karakter. Ini berguna untuk menjaga integritas data dan mencegah data yang salah format masuk ke dalam skema. Structured data ini secara alami bisa dikelompokkan berdasarkan nilai dan constraint tertentu.
Setiap data dibatasi secara ketat oleh constraint ini dan ditulis ke dalam slot-slot tertentu di repositori data. Dalam database, tiap field di sebuah record itu bersifat terpisah dan bisa diambil sendiri-sendiri atau dikombinasikan dengan field lain.
Database membuat data lebih terstruktur sehingga bisa memberikan informasi yang berguna. Structured data biasanya disimpan dalam format baris dan kolom di relational database, yang menghubungkan tabel-tabel data supaya bisa dipanggil berdasarkan kriteria pencarian yang lebih luas dan menghasilkan informasi yang lebih mendetail.
Untuk mengelola structured data, biasanya digunakan bahasa query seperti SQL (Structured Query Language). Selain itu, ada juga proses Extract, Transform, and Load (ETL) yang digunakan buat mengintegrasikan berbagai database terstruktur ke dalam sebuah data warehouse.
Kelebihan dan Kekurangan Structured Data
Beberapa kelebihan dari penggunaan structured data antara lain:
- Storage. Karena sudah memiliki constraint yang jelas, data ini jadi lebih gampang diorganisasi dan disimpan, apalagi jika dibandingkan dengan unstructured data.
- Security. Constraint yang ketat bikin structured data lebih gampang diamankan. Klasifikasi data juga jadi lebih mudah dilakukan kalau datanya sudah punya struktur bawaan.
- Data Analysis. Karena structured data punya informasi deskriptif yang lebih lengkap, proses analisis dan pengambilan keputusan jadi jauh lebih cepat dan akurat.
- Mudah Dipahami. Dengan constraint yang ketat, structured data bisa langsung dipahami bahkan oleh user non-teknis tanpa perlu ngerti detail tentang formatting data atau database.
Namun, ada juga kekurangannya:
- Rigid Schema. Structured data harus sesuai dengan schema yang sudah ditentukan sebelumnya. Ini bisa membatasi fleksibilitas penggunaan data.
- Missing Data. Karena harus memenuhi format tertentu, structured data kadang-kadang mengabaikan potensi dari unstructured data yang sebenarnya bisa berguna untuk pengambilan keputusan.
- Underrepresented. Di era sekarang, perangkat modern menghasilkan banyak data dari IoT dan big data yang seringkali berbentuk unstructured atau semi-structured. Fokus hanya ke structured data bisa bikin bisnis melewatkan peluang besar dari data-data ini.
Contoh Penggunaan Structured Data
Beberapa contoh penggunaan structured data dalam dunia nyata antara lain:
- SEO (Search Engine Optimization). Buat meningkatkan performa website di search engine, pemilik situs bisa menambahkan microdata ke dalam HTML mereka. Ini membantu mesin pencari memahami konten halaman lebih baik. Schema.org adalah komunitas yang membuat dan mengembangkan vocabulary microdata ini. Dalam konteks ini, structured data bertindak seperti metadata.
- Training Machine Learning. Structured data juga dipakai buat melatih algoritma machine learning menggunakan supervised learning. Karena data yang terstruktur lebih gampang dipahami mesin, proses training bisa berjalan lebih efektif.
- Data Management. Software business intelligence biasanya menggunakan database SQL atau file Excel untuk mengelola data penting seperti kontak pelanggan, akun user, atau transaksi keuangan. Tools populer buat ini misalnya OLAP, MySQL, dan PostgreSQL.
- ETL. Structured data juga sering digunakan dalam proses ETL, di mana data diambil dari sumber aslinya, dibersihkan, lalu dimuat ke data warehouse yang lebih besar untuk keperluan analisis skala besar.
Perbandingan Structured Data dan Unstructured Data
Ada beberapa perbedaan utama antara structured dan unstructured data. Structured data itu sangat spesifik dan harus sesuai dengan data model tertentu, sementara unstructured data lebih bebas dan biasanya disimpan dalam format aslinya.
Unstructured data jumlahnya lebih banyak dan fleksibel, tapi lebih sulit diproses. Untuk mengolah unstructured data, biasanya dibutuhkan metode yang lebih kompleks seperti teknik data science.
Contoh unstructured data meliputi postingan media sosial, data sensor dari IoT, file media seperti gambar, video, audio, dan bahkan halaman web. Unstructured data sering disimpan di data lakes.
Penggunaan microdata dalam HTML untuk keperluan SEO juga bisa dianggap sebagai upaya memberikan struktur pada data halaman web yang pada dasarnya unstructured.