Dữ liệu phi cấu trúc

Định nghĩa

Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không tuân theo lược đồ được xác định trước, chẳng hạn như văn bản tự do, hình ảnh, video hoặc âm thanh.

Mục đích

Mục đích là thu thập thông tin phức tạp, thực tế không thể biểu diễn trong các bảng có cấu trúc.

Tầm quan trọng

• Đại diện cho phần lớn dữ liệu được tạo ra ngày nay.
• Cho phép ứng dụng AI tiên tiến trong thị giác, giọng nói và NLP.
• Khó xử lý và phân tích nếu không có AI.
• Tăng thêm thách thức về lưu trữ và quản lý.

Quy trình triển khai

1. Thu thập dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn (mạng xã hội, máy ảnh, cảm biến).
2. Lưu trữ ở các định dạng như JSON, đa phương tiện hoặc nhật ký thô.
3. Áp dụng mô hình AI để trích xuất ý nghĩa.
4. Chuyển đổi thành dạng biểu diễn có cấu trúc khi có thể.
5. Sử dụng trong phân tích hạ nguồn và ra quyết định.

Ví dụ (Thực tế)

• Bài đăng trên mạng xã hội được sử dụng để phân tích xu hướng.
• Chụp ảnh y tế để chẩn đoán.
• Nhật ký trò chuyện hỗ trợ khách hàng.

Tài liệu tham khảo / Đọc thêm

• Khung tương tác dữ liệu lớn của NIST.
• Tiêu chuẩn dữ liệu lớn ISO/IEC TR 20547.
• Báo cáo vũ trụ số của EMC/IDC.
• Dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc