- ข้อมูลเป็นทรัพยากรสำคัญในยุคดิจิทัล โดยทั้ง Structured และ Unstructured Data มีบทบาทในการสร้างมูลค่าให้กับหลายภาคส่วน เช่น ธุรกิจและเทคโนโลยี
- Structured และ Unstructured Data มีบทบาทต่างกันในงาน AI โดย Structured เหมาะกับการวิเคราะห์เชิงตัวเลข ขณะที่ Unstructured ใช้กับการประมวลผลภาพและภาษา
- การจัดการข้อมูลทั้งสองประเภทเป็นทักษะสำคัญที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและ AI ต้องมี เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและตอบโจทย์ความต้องการในงาน AI
ภายใต้แรงขับเคลื่อนของยุคสมัยดิจิตอล ไม่ว่าจะ Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) หรือ Deep Learning (DL) คงปฏิเสธไม่ได้ว่าสิ่งที่อยู่เบื้องหลังสิ่งมหัศจรรย์ทางเทคโนโลยีเหล่านี้ คือ สิ่งที่เรียกว่า ข้อมูล (Data) ซึ่งเป็นทรัพยากรที่มีมูลค่ามหาศาล ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อสร้างมูลค่าในหลายภาคส่วน ทั้งในด้านธุรกิจ การตลาด วิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม การที่จะนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องเข้าใจถึงประเภทของข้อมูล ซึ่งสามารถแบ่งได้เป็นข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured Data) และข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) ทั้งสองประเภทนี้มีความสำคัญและถูกใช้งานในลักษณะที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และการวิเคราะห์ที่ต้องการ
ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured Data)
ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง คือ ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบที่ชัดเจนและสามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลประเภทนี้มักจะถูกเก็บในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) เช่น ตารางที่มีคอลัมน์และแถว ซึ่งแต่ละคอลัมน์จะมีประเภทข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง เช่น ตัวเลข ข้อความ วันที่ หรือ Boolean นอกจากนี้ ข้อมูลแบบ Structured ยังสามารถจัดการและดึงข้อมูลออกมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยภาษาสืบค้น เช่น SQL เป็นต้น
คุณลักษณะของข้อมูลแบบ Structured
- มีรูปแบบการจัดเก็บที่ชัดเจน ข้อมูลจะถูกเก็บในฟอร์แมตที่มีความสอดคล้องกัน เช่น ในรูปแบบตาราง แถว และคอลัมน์ ทำให้สามารถจัดการและค้นหาได้ง่าย
- การประมวลผลรวดเร็ว เนื่องจากข้อมูลมีโครงสร้างที่แน่นอน จึงสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีอยู่แล้ว เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เพื่อประมวลผลและทำรายงานได้อย่างรวดเร็ว
- ใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ข้อมูลแบบ Structured มักพบในระบบธุรกิจ เช่น การจัดการสินค้าคงคลัง ระบบ CRM (Customer Relationship Management) และการบันทึกธุรกรรมทางการเงิน
อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดสำคัญของข้อมูลแบบ Structured คือ ไม่สามารถรองรับข้อมูลที่ซับซ้อนหรือไม่มีรูปแบบตายตัวได้ เช่น ข้อมูลภาพหรือเสียง
ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
ในทางกลับกัน ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง เป็นข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบการจัดเก็บที่ชัดเจน และไม่สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมในการจัดการได้ง่าย ข้อมูลประเภทนี้มักพบในเนื้อหาออนไลน์ที่เป็นข้อความ ไฟล์วิดีโอ ไฟล์ภาพ หรือไฟล์เสียง ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ถูกผลิตขึ้นจากการใช้งานในโลกจริง เช่น โซเชียลมีเดีย อีเมล บล็อก และการสนทนาผ่านแอปพลิเคชันต่าง ๆ
คุณลักษณะของข้อมูลแบบ Unstructured
- ไม่มีโครงสร้างที่ชัดเจน ข้อมูลอาจมีรูปแบบที่ไม่แน่นอน และไม่สามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้อย่างชัดเจนในทันที
- ยากต่อการวิเคราะห์ด้วยวิธีแบบเดิม ต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การวิเคราะห์วิดีโอ หรือการทำ Text Mining เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกมา
- มีขนาดใหญ่และหลากหลาย ข้อมูลแบบ Unstructured มีปริมาณมาก โดยเฉพาะจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น ข้อความ ความคิดเห็น หรือวิดีโอสตรีมมิ่ง ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในแต่ละวัน
แม้ข้อมูลแบบ Unstructured จะยากต่อการวิเคราะห์ แต่ก็มีคุณค่ามหาศาล หากสามารถนำมาประมวลผลได้อย่างถูกต้อง ข้อมูลประเภทนี้สามารถใช้ในการวิเคราะห์แนวโน้มทางสังคม ความรู้สึกของผู้บริโภค หรือการวิเคราะห์เนื้อหาจากสื่อดิจิทัลได้
ความสำคัญของข้อมูลแบบ Structured และ Unstructured ต่อผู้เชี่ยวชาญและผู้ที่เกี่ยวข้อง
การทำความเข้าใจและสามารถจัดการข้อมูลทั้งแบบ Structured และ Unstructured อย่างมีประสิทธิภาพเป็นทักษะที่สำคัญอย่างยิ่งในโลกธุรกิจและเทคโนโลยีปัจจุบัน โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่มีบทบาทในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) นักพัฒนาเทคโนโลยี (Developer) และผู้จัดการฝ่ายไอที (IT Manager)
- ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst และ Data Scientist)
จำเป็นต้องเข้าใจและประมวลผลข้อมูลทั้งสองประเภทนี้ให้เป็นประโยชน์ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Structured สามารถสร้างรายงานและทำความเข้าใจพฤติกรรมเชิงลึกของลูกค้าทำได้รวดเร็ว ในขณะที่ข้อมูลแบบ Unstructured ช่วยดึงความรู้สึก ความคิดเห็น หรือแนวโน้มจากข้อมูลข้อความหรือสื่ออื่น ๆ มาวิเคราะห์เชิงลึกเพิ่มเติมได้ ซึ่งการทำงานกับข้อมูลทั้งสองประเภทนี้จะช่วยสร้างมูลค่าที่สูงขึ้นให้กับองค์กรได้ - ผู้จัดการและผู้บริหารฝ่ายไอที (IT Manager และ Executive)
สำหรับผู้ที่ทำหน้าที่กำกับดูแลระบบไอทีนั้น การเข้าใจการจัดการข้อมูล Structured และ Unstructured เป็นสิ่งสำคัญในการวางกลยุทธ์ที่เหมาะสม องค์กรสมัยใหม่ต้องการการผสมผสานระหว่างระบบฐานข้อมูลที่สามารถจัดการข้อมูลแบบ Structured ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเครื่องมือเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น Big Data และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ผู้จัดการต้องตัดสินใจเรื่องการลงทุนในโซลูชันที่เหมาะสมเพื่อจัดการข้อมูลขององค์กรเกิดประโยชน์สูงสุด - นักพัฒนาซอฟต์แวร์และวิศวกรระบบ (Developer และ System Engineer)
การทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างจะใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลที่ชัดเจน เช่น SQL หรือ NoSQL แต่สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง นักพัฒนาต้องมีความรู้ความสามารถในการพัฒนาโซลูชั่นที่สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้ เช่น การใช้แพลตฟอร์ม Hadoop, Apache Spark หรือเทคโนโลยีการประมวลผลที่มีศักยภาพสูง เพื่อทำให้ข้อมูล Unstructured สามารถใช้ประโยชน์ได้เช่นเดียวกับ Structured Data
พื้นฐานการจัดการข้อมูลในงาน AI
การจัดการข้อมูลทั้งแบบ Structured และ Unstructured มีความสำคัญอย่างยิ่งในโครงการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งกระบวนการสำคัญใน AI เช่น การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) และการประมวลผลก่อนการฝึกโมเดล (Data Preprocessing) จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลทั้งสองประเภทเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด การเลือกใช้ข้อมูลทั้งสองประเภทนี้ยังต้องสอดคล้องกับงานที่ต้องการ เช่น การทำนายผลลัพธ์หรือการเรียนรู้เชิงลึก เป็นต้น
บทบาทของข้อมูล Structured และ Unstructured ในการฝึกโมเดล AI
ข้อมูลแบบ Structured และ Unstructured มีบทบาทที่แตกต่างกันในกระบวนการฝึกโมเดล AI
- ข้อมูลแบบ Structured มักใช้ในงานประเภทที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงตัวเลขหรือเชิงพยากรณ์ เช่น การจัดประเภท (Classification) การพยากรณ์ (Prediction) และการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis)
- ข้อมูลแบบ Unstructured เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลเชิงลึก เช่น การประมวลผลภาพ (Computer Vision) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือการวิเคราะห์ข้อความ
การทำงานร่วมกันระหว่าง Structured และ Unstructured Data ใน AI
ในโครงการ AI หลาย ๆ โครงการ ข้อมูลทั้งสองประเภทนี้ถูกใช้ร่วมกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น การใช้ข้อมูล Structured เพื่อการวิเคราะห์พื้นฐาน เช่น ข้อมูลจากตารางธุรกรรมหรือข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ และการใช้ข้อมูล Unstructured จากสื่อสังคมออนไลน์หรือข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เพื่อสร้างการคาดการณ์ที่ละเอียดขึ้น ข้อมูลทั้งสองประเภทนี้ทำงานเสริมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI
เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้ในการจัดการข้อมูลทั้งสองประเภทใน AI
การจัดการข้อมูลแบบ Structured และ Unstructured ในโครงการ AI จำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่แตกต่างกัน:
- Structured Data ใช้เครื่องมือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (SQL, MySQL) และการจัดการข้อมูลด้วย Python Libraries เช่น Pandas และ NumPy
- Unstructured Data ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลข้อความและภาพ เช่น TensorFlow, PyTorch, NLTK, OpenCV และการประมวลผลข้อมูลใหญ่ (Big Data) เช่น Apache Hadoop และ Spark
กรณีศึกษาและการประยุกต์ใช้จริง
การผสมผสานระหว่างข้อมูลแบบ Structured และ Unstructured ถูกใช้ในงานจริง เช่น
- ธุรกิจอีคอมเมิร์ซ มีการใช้ข้อมูล Structured ในการจัดการสินค้าคงคลังและข้อมูล Unstructured ในการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า
- ระบบแนะนำ (Recommendation Systems) ใช้ข้อมูลการคลิกและข้อมูลประวัติการใช้งานร่วมกับข้อมูล Unstructured เพื่อแนะนำสินค้าได้อย่างแม่นยำ
ความท้าทายในการจัดการข้อมูลสำหรับ AI
หนึ่งในความท้าทายหลัก คือ การจัดการกับข้อมูลปริมาณมากที่เกิดขึ้นในยุคดิจิทัล
- ข้อมูล Structured ต้องการการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ
- ข้อมูล Unstructured มีความซับซ้อนในการทำความสะอาดข้อมูลและแปลงให้เหมาะสมกับการใช้งานในโมเดล AI
ในอนาคต ข้อมูลจะมีขนาดใหญ่และซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ความต้องการใช้เทคโนโลยี AI ในการจัดการข้อมูลจะเพิ่มมากขึ้น เช่น การใช้ Machine Learning เพื่อทำความสะอาดข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Unstructured อัตโนมัติ
การวัดผลของข้อมูลใน AI สามารถทำได้ด้วยการใช้เครื่องมือสำหรับการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล (Data Quality Assessment Tools) และการประเมินโมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลทั้ง Structured และ Unstructured เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความถูกต้องและแม่นยำ
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลสำหรับ AI
การเตรียมข้อมูลนั้นเป็นขั้นตอนสำคัญที่ต้องการแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
- การทำ Data Preprocessing และ Feature Engineering
- การประเมินและตรวจสอบคุณภาพข้อมูลทั้ง Structured และ Unstructured
ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลแบบ Structured หรือ Unstructured ทั้งสองประเภทล้วนมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูลในยุคดิจิทัล ความสามารถในการจัดการและประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจะเป็นปัจจัยที่ทำให้องค์กรสามารถแข่งขันและปรับตัวได้อย่างรวดเร็วในตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป การทำความเข้าใจถึงความแตกต่างและการใช้งานของข้อมูลทั้งสองประเภทนี้จึงเป็นพื้นฐานสำคัญที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและผู้บริหารองค์กรควรมี
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
https://azu/en-us/solutions/unstructured-data/ https://www.ibm.com/think/topics/structured-vs-unstructured-data
https://www.oracle.com/big-data/what-is-structured-data.html
