Dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc: 3 phút tóm tắt

Share:
  Dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc
Hầu hết các marketer nghĩ rằng điều khiển dữ liệu (data-driven) có nghĩa là sử dụng số liệu web để thông báo cho mọi quyết định họ đưa ra. Nhưng điều đó không thực sự là data-driven. Tuy nhiên đó là những gì Google Analytics-driven làm. Để thực sự là data-driven, chúng ta phải tự nhắc nhở về định nghĩa thực tế của dữ liệu - bao gồm tất cả các loại thông tin.
Một trong những dạng dễ nhận thấy nhất của dữ liệu là dữ liệu định tính hay dữ liệu phi cấu trúc. Dạng dữ liệu này đưa ra các ý kiến và cảm nhận đánh giá của khách hàng về thương hiệu, điều này là một thử thách để nắm bắt hơn so với dữ liệu định lượng hay dữ liệu có cấu trúc.
Even Jeff Bezos - CEO của Amazon, rất hứng thú trong việc sử dụng dữ liệu định tính trong việc đưa ra chiến lược sử dụng data. “The thing I have noticed is when the anecdotes and the data disagree, the anecdotes are usually right. And there's something wrong with the way you are measuring (your data)," (Một điều tôi muốn nhấn mạnh là khi thực tế và con số không đồng nhất, thì thực tế luôn đúng. Và đã có gì đó sai trong cách mà bạn phân tích các dữ liệu của mình” - Ông giải thích trong buổi phỏng vấn cá nhân tại George Bush Presidential Center tháng 4 năm ngoái.
Mặc dù vậy, tình yêu của Bezos dành cho các phản hồi của khách hàng không buộc bạn phải thay thế dữ liệu định lượng bằng dữ liệu định tính khi lên chiến lược cho chiến dịch tiếp thị tiếp theo của bạn. Nó chỉ giúp bạn hiểu cần phải đánh giá chiến lược của mình bằng cả hai nguồn dữ liệu. Bằng cách kết hợp những thông tin rút ra từ số liệu website và phản hồi của khách hàng, bạn có thể hiểu đầy đủ về hiệu quả của chương trình tiếp thị của bạn.
Nếu bạn muốn giải thích rõ hơn về dữ liệu định tính (phi cấu trúc) và dữ liệu định lượng (có cấu trúc) là gì, hãy xem qua tóm tắt nhanh và chính xác của cả hai nguồn dữ liệu này, cũng như tìm hiểu xem công cụ nào bạn có thể sử dụng để lưu trữ và phân tích chúng.

Dữ liệu phi cấu trúc

Thường được gọi là dữ liệu định tính, dữ liệu phi cấu trúc thường là ý kiến ​​chủ quan và đánh giá thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản, mà hầu hết các phần mềm phân tích có thể thu thập được.
Điều này làm cho dữ liệu phi cấu trúc khó thu thập, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel và SQL. Nó cũng khó kiểm tra dữ liệu phi cấu trúc với các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn như phân tích hồi quy và các bảng trụ.
Vì bạn không thể lưu trữ và sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc trong các cơ sở dữ liệu thông thường, bạn cần lưu trữ chúng trong các tài liệu Word hoặc cơ sở dữ liệu không liên quan (NoQuery), như Elaticsearch hoặc Solr, nơi có thể thực hiện các truy vấn tìm kiếm từ và cụm từ.
Ngoài ra, vì bạn có thể sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn để thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu phi cấu trúc, bạn có thể tự phân tích hoặc sử dụng các công cụ phân tích trong cơ sở dữ liệu NoQuery để kiểm tra dữ liệu phi cấu trúc. Tuy nhiên, để sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả, bạn cần có trình độ chuyên môn kỹ thuật cao.
Song, nếu bạn trích xuất thành công thông tin chi tiết từ dữ liệu phi cấu trúc, bạn có thể phát triển hiểu biết sâu sắc về sở thích của khách hàng và tình cảm của họ đối với thương hiệu của bạn.
Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc
Các ví dụ phổ biến nhất về dữ liệu phi cấu trúc là phản hồi khảo sát, nhận xét trên phương tiện truyền thông xã hội, nhận xét blog, phản hồi email và sao chép cuộc gọi điện thoại

Dữ liệu có cấu trúc

Thường được gọi là dữ liệu định lượng, dữ liệu có cấu trúc là dạng dữ liệu và số liệu khách quan mà hầu hết các phần mềm phân tích có thể thu thập, giúp dữ liệu dễ dàng hơn để xuất, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel và SQL. Mặc dù dữ liệu có cấu trúc chỉ là số hoặc từ được đóng gói trong cơ sở dữ liệu, bạn có thể dễ dàng trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu có cấu trúc bằng cách chạy dữ liệu thông qua các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu như phân tích hồi quy và bảng trụ. Đây là khía cạnh có giá trị nhất của dữ liệu có cấu trúc.
Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc
Các ví dụ phổ biến nhất của dữ liệu có cấu trúc là con số,tên họ,ngày tháng, địa chỉ và thông tin giao dịch.

Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc

Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc là dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu và số liệu khách quan, mà hầu hết các phần mềm phân tích có thể thu thập, giúp dễ dàng xuất, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel, Google Sheets và SQL. Bạn cũng có thể dễ dàng kiểm tra dữ liệu có cấu trúc bằng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn như phân tích hồi quy và các bảng trụ.
Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc thường là những ý kiến ​​và đánh giá chủ quan về thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản, mà hầu hết các phần mềm phân tích khó có thể thu thập, gây khó khăn cho việc xuất, lưu trữ và sắp xếp trong cơ sở dữ liệu thông thường. Bạn cũng không thể kiểm tra các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu phi cấu trúc. Hầu hết thời gian, bạn phải lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc trong tài liệu Word hoặc cơ sở dữ liệu NoQuery và phân tích thủ công hoặc sử dụng các công cụ phân tích trong cơ sở dữ liệu NoQuery để kiểm tra loại dữ liệu này.
Hãy làm công việc của data-driven, không chỉ dựa trên Google-Analytics
Trong một thế giới nơi Google Analytics có thể đưa ra mọi số liệu một cách rõ ràng, bạn phải nhớ rằng dữ liệu định tính, cũng quan trọng cho việc định hướng chiến lược tiếp thị của bạn tương tự như số liệu web. Không có dữ liệu phi cấu trúc, bạn không thể có được sự hiểu biết rõ ràng về cách khách hàng thực sự cảm nhận về thương hiệu của bạn. Và điều này rất quan trọng cho bất kì marketer nào.
Nguồn: HubSpot - Clifford Chi