Dữ liệu không cấu trúc Vs. Dữ liệu cấu trúc : Phân phối 3 phút

Hầu hết các nhà tiếp thị nghĩ rằng dựa vào dữ liệu có nghĩa là sử dụng các số liệu web để thông báo mọi quyết định họ đưa ra. Nhưng điều đó không thực sự là dựa vào dữ liệu. Đó là điều khiển của Google Analytics. Để thực sự được thúc đẩy bởi dữ liệu, chúng ta phải nhắc nhở bản thân về định nghĩa thực tế của dữ liệu – – tất cả các loại thông tin.

Một trong những loại thông tin sâu sắc nhất là dữ liệu định lượng hoặc dữ liệu không cấu trúc. Nó có thể tiết lộ ý kiến và cảm xúc thực sự của khách hàng đối với thương hiệu của bạn, điều này rất khó khăn để rút ra từ dữ liệu định lượng hoặc dữ liệu cấu trúc.

Thậm chí Jeff Bezos, Giám đốc điều hành của Amazon, là một nhà tiên phong nhiệt tình của việc sử dụng dữ liệu định dạng để thúc đẩy chiến lược. ” Điều tôi chú ý là khi các câu chuyện và dữ liệu không đồng ý, các câu chuyện thường đúng. Và có điều gì đó không ổn với cách bạn đo lường ( dữ liệu của bạn ) “, ông giải thích trong một cuộc phỏng vấn trên sân khấu tại Trung tâm Tổng thống George Bush.

Tình yêu của Bezos đối với phản hồi của khách hàng không nên buộc bạn phải thay thế dữ liệu định lượng bằng dữ liệu định lượng khi chiến lược chiến dịch tiếp thị tiếp theo, mặc dù. Nó sẽ buộc bạn phải thông báo chiến lược của mình với cả hai nguồn dữ liệu. Bằng cách kết hợp những thông tin thu được từ các số liệu web và phản hồi của khách hàng, bạn có thể hiểu đầy đủ về hiệu quả của chương trình tiếp thị.

Nếu bạn muốn một lời giải thích sâu sắc hơn về dữ liệu định lượng hoặc không cấu trúc và dữ liệu định lượng hoặc cấu trúc là gì, kiểm tra nhanh về các nguồn dữ liệu chính xác là gì và các công cụ bạn có thể sử dụng để lưu trữ và phân tích chúng.

Dữ liệu không cấu trúc

Thông thường được gọi là dữ liệu định lượng, dữ liệu không cấu trúc thường là ý kiến chủ quan và đánh giá về thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản, mà phần lớn phần mềm phân tích không thể thu thập được. Điều này làm cho dữ liệu không cấu trúc khó thu thập, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel và SQL.

Cũng rất khó để kiểm tra các dữ liệu chưa được cấu trúc với các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn như phân tích hồi quy và bảng tổng hợp.

Vì bạn không thể lưu trữ và sắp xếp dữ liệu không cấu trúc trong các cơ sở dữ liệu điển hình, bạn cần lưu trữ chúng trong các tài liệu Word hoặc cơ sở dữ liệu không liên quan ( NoSQL ), như Elasticsearch hoặc Solr, mà có thể thực hiện các câu hỏi tìm kiếm cho các từ và cụm từ.

Thêm vào đó, vì bạn không thể sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn để rút ra các thông tin từ dữ liệu không cấu trúc, bạn có thể tự tay phân tích hoặc sử dụng các công cụ phân tích trong cơ sở dữ liệu NoSQL để kiểm tra dữ liệu không cấu trúc. Tuy nhiên, để sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả, bạn cần có chuyên môn kỹ thuật cao.

Nếu bạn có thể trích xuất thành công các thông tin từ dữ liệu không cấu trúc, mặc dù, bạn có thể phát triển sự hiểu biết sâu sắc về sở thích của khách hàng và tinh thần của họ đối với thương hiệu của bạn.

Ví dụ về dữ liệu không cấu trúc

Các ví dụ phổ biến nhất về dữ liệu không cấu trúc là các phản ứng khảo sát, bình luận truyền thông xã hội, bình luận blog, phản ứng email, và phiên mã điện thoại.

1. Phản ứng khảo sát

Mỗi lần bạn thu thập thông tin phản hồi từ khách hàng, bạn sẽ thu thập những dữ liệu không có cấu trúc. Ví dụ, khảo sát với phản ứng văn bản là dữ liệu không cấu trúc.

Mặc dù dữ liệu này không thể thu thập trong cơ sở dữ liệu, nhưng nó vẫn là thông tin có giá trị mà bạn có thể sử dụng để thông báo các quyết định kinh doanh.

2. Phản nhận truyền thông xã hội

Nếu bạn đã từng nhận được bình luận trên mạng xã hội với phản hồi từ khách hàng, bạn đã thấy dữ liệu không có cấu trúc.

Một lần nữa, bạn không thể thu thập thông tin này trong cơ sở dữ liệu, nhưng bạn cần chú ý đến thông tin này, thậm chí bạn có thể lưu trữ nó trong tài liệu Word để theo dõi.

3. Phản hồi email

Tương tự như các phản ứng khảo sát, các phản ứng email cũng có thể được coi là dữ liệu không cấu trúc.

Phản hồi bạn nhận được là thông tin quan trọng, nhưng không nhất thiết phải được thu thập trong cơ sở dữ liệu.

4. Bản dịch cuộc gọi

Dịch vụ khách hàng và đội ngũ bán hàng của bạn luôn thu thập dữ liệu không cấu trúc trong các cuộc gọi của họ.

Vì những cuộc gọi này thường bao gồm một số lời phê phán về công ty của bạn, nên đây là phản hồi quan trọng để thu thập. Tuy nhiên, như với tất cả các dữ liệu không cấu trúc, rất khó để định lượng.

5. Tài liệu kinh doanh

Bất kỳ tài liệu kinh doanh nào như thuyết trình hoặc thông tin mà bạn đã lưu trữ trên tài liệu Word là một ví dụ về dữ liệu không cấu trúc.

Vì dữ liệu không cấu trúc là thông tin cơ bản mà bạn có và không thể lưu trữ một cách gọn gàng trong cơ sở dữ liệu, bất kỳ tài liệu nào khác mà anh có có thể được coi là dữ liệu không cấu trúc.

Dữ liệu cấu trúc

Thường được gọi là dữ liệu định lượng, dữ liệu cấu trúc là những sự thật và số khách quan mà hầu hết phần mềm phân tích có thể thu thập, làm cho dữ liệu dễ dàng xuất, cửa hàng, và tổ chức trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel và SQL.

Mặc dù dữ liệu cấu trúc chỉ là các số hoặc các từ được gói gọn trong cơ sở dữ liệu, bạn có thể dễ dàng trích xuất các thông tin từ dữ liệu cấu trúc bằng cách chạy nó qua các phương pháp phân tích dữ liệu và các công cụ như phân tích hồi quy và bảng tổng hợp. Đây là khía cạnh có giá trị nhất của dữ liệu cấu trúc.

Dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc

Sự khác biệt giữa dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc là dữ liệu cấu trúc là những sự thật và con số khách quan mà phần lớn phần mềm phân tích có thể thu thập, trong khi dữ liệu không cấu trúc thường là ý kiến chủ quan và đánh giá về thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản, mà phần lớn phần mềm phân tích không thể thu thập được.

1. Dữ liệu cấu trúc dễ lưu trữ hơn

Dữ liệu cấu trúc dễ dàng xuất, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel, Google Sheets và SQL.

Ngược lại, dữ liệu không cấu trúc rất khó xuất, lưu trữ và tổ chức trong các cơ sở dữ liệu điển hình. Hầu hết thời gian, bạn phải lưu trữ dữ liệu không cấu trúc trong các tài liệu Word hoặc cơ sở dữ liệu NoSQL.

2. Dữ liệu cấu trúc dễ phân tích hơn

Với dữ liệu cấu trúc, bạn có thể dễ dàng kiểm tra thông tin với các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn như phân tích hồi quy và bảng tổng hợp.

Tuy nhiên, với dữ liệu không cấu trúc, bạn không thể. Bạn sẽ phải tự tay phân tích hoặc sử dụng các công cụ phân tích trong cơ sở dữ liệu NoSQL để kiểm tra loại dữ liệu này.

3. Dữ liệu không cấu trúc cung cấp nhiều tự do hơn

Mặc dù dữ liệu cấu trúc dễ lưu trữ và thu thập hơn, nhưng dữ liệu không cấu trúc cho các nhà phân tích nhiều tự do hơn vì nó ở dạng bản địa của nó.

Ngoài ra, các công ty thường có dữ liệu không cấu trúc hơn vì dữ liệu có thể điều chỉnh và không bị hạn chế bởi định dạng.

Trở thành người định hướng dữ liệu, không chỉ người định hướng phân tích Google

Trong một thế giới nơi Google Analytics có thể phun ra mọi số liệu dưới ánh nắng mặt trời, bạn phải nhớ rằng dữ liệu định lượng, như phản hồi của khách hàng, cũng rất quan trọng trong việc thông báo chiến lược tiếp thị của bạn như số liệu web.

Không có dữ liệu không có cấu trúc, bạn sẽ không có một sự hiểu biết rõ ràng về cách khách hàng thực sự cảm thấy về thương hiệu của bạn. Và điều đó rất quan trọng để mọi người tiếp thị biết.

Lưu ý của biên tập viên : Bài viết này ban đầu được xuất bản vào tháng 2 năm 2019 và đã được cập nhật về độ toàn diện.

 

Viết một bình luận