Jumlah data yang tidak terstruktur semakin melonjak di era digital saat ini. Data ini merupakan harta karun digital yang belum terorganisir, tanpa format yang ditentukan sebelumnya.

Untuk memberikan gambaran seberapa besar data tidak terstruktur ini, mari kita lihat Infografis Data Never Sleeps ke-10 yang menggambarkan jumlah data yang dihasilkan setiap menit di Internet.

Bayangkan saja, pada tahun 2022, pengguna mengirimkan 231,4 juta email, mengunggah 500 jam video di YouTube, dan membagikan 66 ribu foto di Instagram setiap menitnya. 

Tentu saja, dengan memanfaatkan kolam data tidak terstruktur yang begitu besar ini, bisnis dapat menemukan banyak peluang untuk lebih memahami pelanggan, pasar, dan operasional mereka, yang pada akhirnya akan mendorong pertumbuhan dan kesuksesan.

Artikel ini akan membahas secara lebih mendalam tentang data tidak terstruktur, membahas pentingnya, dan memberikan panduan praktis untuk menggali wawasan berharga dari sumber daya yang sering terabaikan ini. 

Kita akan menjelajahi berbagai jenis data, opsi penyimpanan dan pengelolaan, serta berbagai teknik dan alat untuk menganalisis data tidak terstruktur. Dengan pemahaman yang komprehensif terhadap aspek-aspek tersebut, Anda akan dapat mengoptimalkan potensi sebenarnya dari data tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi aset strategis.

Apa itu Data Tidak Terstruktur? Definisi dan Contohnya

Data tak terstruktur adalah data yang tidak memiliki struktur atau organisasi yang telah ditentukan sebelumnya.

Berbeda dengan data terstruktur yang diatur dalam baris dan kolom dalam database, data tak terstruktur merupakan kumpulan informasi yang tidak diurutkan dan luas. Data ini bisa berupa dokumen teks, email, gambar, video, pos media sosial, data sensor, dan lain sebagainya.

Bayangkan ada sebuah meja yang berantakan dengan tumpukan catatan tulisan tangan, artikel yang dicetak, gambar, dan foto. Kekacauan informasi ini dapat diibaratkan sebagai data tak terstruktur.

Data tersebut kaya akan konten tetapi tidak langsung dapat digunakan atau dicari tanpa diurutkan dan dikategorikan terlebih dahulu.

Jenis-Jenis Data Tidak Terstruktur

Jenis data tak terstruktur secara umum dapat dibagi menjadi dua kategori:

• Data tak terstruktur yang dihasilkan oleh manusia, mencakup berbagai bentuk konten yang dibuat oleh orang-orang, seperti dokumen teks, surel, pos media sosial, gambar, dan video.
• Data tak terstruktur yang dihasilkan oleh mesin, sebaliknya, merupakan data yang dihasilkan oleh perangkat dan sensor, termasuk file log, data GPS, keluaran Internet of Things (IoT), dan informasi telemetri lainnya.

Baik itu data yang dihasilkan oleh manusia maupun mesin, data tak terstruktur sulit untuk ditangani, karena umumnya membutuhkan teknik dan alat yang canggih untuk mengekstrak wawasan yang bermakna. 

Namun, meskipun memiliki tantangan tersebut, data tak terstruktur merupakan sumber daya yang berharga yang dapat memberikan wawasan unik dan keunggulan kompetitif bagi bisnis jika dianalisis dengan baik.

Contoh Jenis dan Format Data Tidak Terstruktur

Ada beberapa contoh beragam jenis dan format data tak terstruktur yang berbeda dalam hal isi yang disimpan dan cara penyimpanannya. Mari kita jelajahi beberapa contoh untuk memahami konsep data tak terstruktur dengan lebih baik.

• Dokumen teks: Contoh dari data teks tak terstruktur termasuk dokumen-dokumen Word, file PDF, file teks biasa, dan catatan. Dokumen-dokumen ini berisi informasi berupa teks tanpa struktur yang telah ditentukan sebelumnya.
• Surel: Surel dapat mengandung data tak terstruktur dalam bentuk teks yang bebas, lampiran, dan metadata.
• Pos media sosial: Platform media sosial menghasilkan jumlah data tak terstruktur yang besar, termasuk pos, komentar, pesan, dan konten multimedia seperti gambar dan video.
• Gambar: File gambar, seperti format JPEG atau PNG, merupakan data tak terstruktur. Mereka berisi informasi visual tanpa organisasi yang telah ditentukan sebelumnya.
• Video: File video, seperti format MP4 atau AVI, adalah contoh data tak terstruktur. Mereka terdiri dari urutan konten visual dan audio.
• Data sensor: Data yang dikumpulkan dari berbagai sensor, seperti sensor suhu, sensor gerakan, atau sensor GPS, seringkali dalam format tak terstruktur.
• Rekaman audio: File audio, seperti format MP3 atau WAV, adalah contoh data tak terstruktur. Mereka mengandung informasi suara tanpa struktur yang telah ditentukan sebelumnya.
• Halaman web: File HTML yang membentuk halaman web dapat dianggap sebagai data tak terstruktur. Mereka seringkali mencakup teks, gambar, tautan, dan elemen lain dalam format yang fleksibel.

Ini hanya beberapa contoh dari data tak terstruktur, dan terdapat banyak format dan jenis lainnya tergantung pada sifat informasi dan bagaimana cara penyimpanannya.

Data Tak Terstruktur dan Big Data

Data tak terstruktur dan big data adalah konsep terkait, tetapi tidak sama.

Data tak terstruktur merujuk pada informasi yang tidak memiliki format atau organisasi yang telah ditentukan sebelumnya.

Sementara Big Data merujuk pada jumlah besar data terstruktur dan tak terstruktur yang sulit diproses, disimpan, dan dianalisis menggunakan alat pengelolaan data tradisional.

Perbedaan terletak pada fakta bahwa data tak terstruktur adalah salah satu jenis data yang terdapat dalam big data, sementara big data adalah istilah umum yang mencakup berbagai jenis data, termasuk data terstruktur dan semi-terstruktur.

Jadi, sekarang saatnya kita membedakan dengan jelas antara semua jenis informasi yang termasuk dalam dunia big data.

Perbedaan Data terstruktur, Tak Terstruktur, dan Semi-Terstruktur

Data terstruktur, tak terstruktur, dan semi-terstruktur memiliki karakteristik yang berbeda-beda yang membedakan satu sama lain.

• Structured data (data terstruktur): Data terstruktur mengacu pada informasi yang memiliki format yang terorganisir dengan jelas. Biasanya disimpan dalam tabel dengan baris dan kolom yang didefinisikan sebelumnya. Contohnya adalah basis data relasional yang menggunakan skema yang telah ditentukan untuk menyimpan data.
• Unstructured data (data tak terstruktur): Data tak terstruktur merujuk pada informasi yang tidak memiliki format atau struktur yang terdefinisi sebelumnya. Data ini cenderung tidak teratur dan sulit untuk diorganisir. Contohnya termasuk dokumen teks, gambar, audio, dan video yang tidak memiliki struktur yang jelas.
• Semi-structured data (data semi-terstruktur): Data semi-terstruktur adalah data yang memiliki sebagian struktur tetapi tidak sepenuhnya terstruktur seperti data terstruktur. Data ini mengandung elemen yang diatur dalam format seperti XML, JSON, atau markup lainnya yang memberikan sedikit struktur pada data tersebut. Contohnya adalah dokumen XML yang memiliki tag-tag untuk menyusun data tetapi masih memungkinkan fleksibilitas dalam penambahan elemen yang baru.

Dengan demikian, data terstruktur memiliki format yang terdefinisi dengan jelas, data tak terstruktur tidak memiliki format atau struktur yang terorganisir, sedangkan data semi-terstruktur memiliki struktur yang sebagian terdefinisi tetapi masih memungkinkan fleksibilitas.

Bagaimana Cara Mengelola Data Tak Terstruktur?

Mengelola data tak terstruktur dengan baik merupakan hal penting bagi organisasi yang ingin memanfaatkan potensi penuhnya.

Terdapat beberapa pertimbangan dan pendekatan kunci untuk memastikan pengelolaan optimal dari sumber daya berharga ini.

1. Mengumpulkan data tak terstruktur

Mengumpulkan data tak terstruktur menimbulkan tantangan tersendiri karena volume, variasi, dan kompleksitas informasinya. Proses ini melibatkan ekstraksi data dari berbagai sumber, biasanya melalui API.

Untuk mengumpulkan sejumlah besar informasi dengan cepat, Anda mungkin perlu menggunakan berbagai alat pengambilan data dan proses ELT (ekstraksi, pemuatan, transformasi).

Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) memungkinkan interaksi antara berbagai aplikasi perangkat lunak dan memungkinkan ekstraksi data yang mulus dari berbagai sumber, seperti platform media sosial, situs berita, dan layanan online lainnya.

Sebagai contoh, para pengembang dapat menggunakan :

• API Twitter untuk mengakses dan mengumpulkan tweet publik, profil pengguna, dan data lainnya dari platform Twitter.
• Apache NiFi adalah alat integrasi data sumber terbuka yang mengotomatiskan pergerakan dan transformasi data antara sistem, menyediakan antarmuka berbasis web untuk merancang, mengendalikan, dan memantau aliran data.
• Logstash adalah pipa pemrosesan data sisi server yang mengambil data dari berbagai sumber, mentransformasikannya, dan mengirimkannya ke berbagai tujuan keluaran seperti Elasticsearch atau penyimpanan file, secara real-time.

Setelah data tak terstruktur berhasil dikumpulkan, langkah berikutnya adalah menyimpan dan memproses data ini dengan efektif.

Hal ini memerlukan investasi oleh organisasi dalam solusi canggih untuk menangani kompleksitas dan volume data tak terstruktur yang inheren.

2. Penyimpanan data tak terstruktur

Penyimpanan data tak terstruktur membutuhkan solusi khusus karena kompleksitas, variasi, dan jumlah datanya yang besar.

Tidak seperti data terstruktur, tidak cukup hanya menyimpannya dalam basis data SQL. Sistem harus dilengkapi dengan komponen berikut agar dapat menyimpan data tak terstruktur secara efektif.

• Skalabilitas. Data tak terstruktur dapat berkembang dengan cepat. Solusi penyimpanan harus mampu ditingkatkan baik secara horizontal (menambah mesin) maupun vertikal (menambah sumber daya pada mesin yang ada) untuk memenuhi kebutuhan penyimpanan yang terus berkembang.
• Fleksibilitas. Data tak terstruktur dapat memiliki berbagai format dan ukuran. Solusi penyimpanan harus dapat menyesuaikan dengan beragam jenis data dan dapat beradaptasi dengan perubahan format data.
• Akses dan pengambilan informasi yang efisien. Solusi penyimpanan harus memberikan akses yang cepat, throughput yang tinggi, dan mendukung berbagai metode pengambilan data seperti pencarian, kueri, atau penyaringan. Hal ini memastikan data dapat diakses dan diambil dengan efisien.
• Keandalan dan ketersediaan data. Solusi penyimpanan harus dapat menjaga keandalan data (mencegah kehilangan data) dan ketersediaan data (memastikan data dapat diakses saat dibutuhkan). Untuk itu, diperlukan replikasi data, strategi pencadangan, dan mekanisme pemulihan kesalahan.
• Keamanan dan privasi data. Solusi penyimpanan harus memiliki langkah-langkah keamanan yang kuat, seperti enkripsi, kontrol akses, dan masking data, guna melindungi informasi yang sensitif. Langkah-langkah keamanan ini memastikan data tetap aman dan privasi terjaga.

Terdapat beberapa solusi penyimpanan data tak terstruktur yang umum digunakan, seperti data lake (misalnya, Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob Storage), basis data NoSQL (misalnya, MongoDB, Cassandra), dan kerangka kerja pemrosesan big data (misalnya, Hadoop, Apache Spark).

Selain itu, data warehouse cloud modern dan data lakehouse juga dapat menjadi pilihan yang baik untuk keperluan yang serupa.

4. Data Lake dan NoSQL Database

Data lake memberikan pendekatan yang fleksibel dan hemat biaya dalam mengelola dan menyimpan data yang tidak terstruktur, dengan menjamin daya tahan dan ketersediaan yang tinggi.

Data lake mampu menyimpan jumlah data mentah yang besar dalam format aslinya, sehingga memungkinkan organisasi untuk melakukan analisis data besar sekaligus memberikan opsi untuk mentransformasi dan mengintegrasikan data dengan berbagai alat dan platform.

• Amazon S3, Sebagai platform penyimpanan data lake, memungkinkan organisasi untuk menyimpan, menganalisis, dan mengelola beban kerja data besar, termasuk kegiatan cadangan dan arsip. Platform ini menawarkan akses dengan latensi rendah, kapasitas penyimpanan yang hampir tak terbatas, serta berbagai pilihan integrasi dengan alat-alat pihak ketiga dan layanan AWS lainnya.
• Google Cloud Storage juga dapat digunakan sebagai sistem data lake. Ini memungkinkan organisasi untuk menyimpan dan mengakses data pada infrastruktur Google Cloud Platform. Google Cloud Storage menyediakan teknologi caching yang cepat, berbagai pilihan kelas penyimpanan, skalabilitas otomatis sesuai dengan permintaan, serta antarmuka yang mudah digunakan dalam akses data yang efisien.
• Microsoft Azure Blob Storage, yang dirancang khusus untuk beban kerja analitika dengan skala besar, merupakan layanan penyimpanan cloud yang dapat diskalakan. Layanan ini sangat cocok untuk menyimpan data yang tidak terstruktur, seperti data teks dan data biner. Azure Blob Storage menyediakan akses dengan latensi rendah ke data, serta integrasi dengan layanan Azure lainnya seperti Azure Databricks dan Azure Synapse Analytics untuk proses dan analisis data yang canggih. Layanan ini juga mendukung fitur-fitur seperti Azure CDN (Content Delivery Network) dan penyimpanan dengan redundansi geografis untuk memaksimalkan kinerjanya.
• Basis data NoSQL juga bisa menjadi pilihan yang baik dalam mengelola data yang tidak terstruktur. Basis data ini menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas dalam menyimpan berbagai jenis data, serta memungkinkan pencarian dan pengambilan data yang efisien.
• MongoDB adalah salah satu basis data NoSQL yang populer dan bersifat open-source. Basis data ini mampu menyimpan dan mengelola data yang tidak terstruktur dalam format yang fleksibel, mirip dengan format JSON. MongoDB juga dapat dikembangkan secara horizontal, serta memiliki bahasa kueri yang kaya sehingga memudahkan manipulasi data.
• Apache Cassandra merupakan basis data NoSQL yang terkenal dengan kemampuannya dalam menangani data yang tidak terstruktur dengan skala yang besar. Cassandra mampu memproses data yang besar dan tersebar di beberapa server, serta menyediakan ketersediaan data yang tinggi, tingkat konsistensi yang dapat diatur, dan bahasa kueri yang kuat melalui CQL (Cassandra Query Language).

5. Pemrosesan data besar (big data)

Untuk mengolah data yang tidak terstruktur, seringkali membutuhkan komputasi yang berat karena kompleksitas dan volume data yang besar.

Untuk mengatasi tantangan ini, terdapat solusi yang memungkinkan pemrosesan beban kerja yang besar ini didistribusikan ke beberapa kluster komputer.

Dengan memanfaatkan sistem komputasi terdistribusi ini, Anda dapat mengolah dan mengelola data yang tidak terstruktur dengan efisien, sehingga meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan perusahaan.

• Apache Hadoop merupakan kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang khusus untuk pemrosesan dan penyimpanan data yang tidak terstruktur dalam jumlah yang besar. Ekosistem Hadoop juga menyediakan beragam alat dan perpustakaan yang membantu dalam manajemen dataset yang besar. Meskipun mempelajarinya membutuhkan waktu dan usaha, Apache Hadoop memberikan fleksibilitas yang tinggi dalam pemrosesan big data.
• Apache Spark merupakan kerangka kerja pemrosesan big data yang cepat dan serbaguna. Dengan kemampuan pemrosesan hampir real-time, Apache Spark mendukung analisis data yang tidak terstruktur dengan skala yang besar. API yang mudah digunakan dan integrasi yang baik dengan sistem penyimpanan lainnya membuat Apache Spark menjadi pilihan yang populer dalam pemrosesan big data.

6. Pencarian Data Tak Terstruktur

Untuk mengatasi tantangan dalam pencarian dan menganalisis data tidak terstruktur, diperlukan kemampuan pencarian yang canggih untuk menemukan informasi yang relevan dengan efisien.

Mesin pencari dan analitik khusus hadir untuk mengatasi kebutuhan ini dengan menyediakan fitur indeksing, pencarian, dan analisis yang dirancang khusus untuk data tidak terstruktur.

Alat-alat ini membantu organisasi dalam menggali wawasan berharga, menemukan pola tersembunyi, dan membuat keputusan yang berdasarkan data tidak terstruktur.

• Elasticsearch, sebuah mesin pencari dan analitik yang dapat diaplikasikan secara real-time dan terdistribusi. Dibangun di atas Apache Lucene, Elasticsearch menyediakan kemampuan skalabilitas horizontal, pencarian teks penuh yang rumit, dan akses data yang efisien melalui API RESTful.
• Apache Solr, sebuah platform pencarian open-source yang juga berbasis pada Apache Lucene. Apache Solr menyediakan fitur pencarian teks penuh yang kuat, pencarian berbasis fasit, dan analisis lanjutan untuk data tidak terstruktur. Platform ini mendukung pencarian dan indeksing terdistribusi, serta dapat dengan mudah diintegrasikan dengan kerangka kerja pemrosesan big data seperti Hadoop.

Strategi terbaik untuk mengoptimalkan pemanfaatan data tidak terstruktur.

Menerapkan praktik terbaik dapat membantu memaksimalkan potensi data tidak terstruktur.

Berikut adalah beberapa strategi efektif untuk mengelola dan memanfaatkan data tidak terstruktur, sehingga bisnis dapat mendapatkan wawasan berharga dan mengambil keputusan yang lebih baik.

• Rancang strategi data yang jelas. Tentukan tujuan dan kebutuhan organisasi dalam menganalisis data tidak terstruktur. Identifikasi sumber data, jenis analisis yang ingin dilakukan, dan hasil yang diharapkan.
• Bangun arsitektur data yang solid. Untuk mengoptimalkan data tidak terstruktur, alokasikan sumber daya untuk membangun arsitektur data yang komprehensif, yang mampu menyimpan, mengelola, dan menganalisis berbagai jenis data. Libatkan para arsitek data yang berpengalaman dalam merancang, mengimplementasikan, dan memelihara arsitektur tersebut.
• Pilih alat dan platform yang tepat. Pilihlah alat dan platform yang sesuai dengan kebutuhan organisasi, jenis data, dan sumber daya yang tersedia. Pertimbangkan skalabilitas, fleksibilitas, dan kemampuan integrasi dari solusi yang dipilih.
• Berinvestasi dalam tata kelola data yang kuat. Tetapkan kebijakan dan proses tata kelola data yang baik untuk menjaga kualitas, keamanan, dan kepatuhan data. Gunakan katalog data, klasifikasi, dan manajemen metadata untuk memudahkan akses dan pengambilan data tidak terstruktur, serta mendukung analisis yang lebih mendalam.
• Bentuk tim analitik yang berkompeten. Susun tim yang terdiri dari ahli data science, machine learning, dan memiliki pengetahuan di bidang yang relevan. Dukung mereka dengan pelatihan dan dukungan yang diperlukan agar tetap mengikuti perkembangan industri.
• Budayakan pengambilan keputusan berbasis data. Dorong seluruh organisasi untuk memiliki sikap yang berorientasi pada data dengan meningkatkan literasi data dan menekankan pentingnya pengambilan keputusan berdasarkan data. Bagikan wawasan yang diperoleh dari analisis data tidak terstruktur kepada pemangku kepentingan dan departemen terkait untuk mendukung pengambilan keputusan kolaboratif.
• Lakukan uji coba dan iterasi. Mulailah dengan proyek uji coba dalam skala kecil untuk memastikan kelayakan dan keberhasilan analisis data tidak terstruktur. Gunakan pengalaman yang diperoleh dari uji coba tersebut untuk memperbaiki pendekatan Anda dan mengembangkan proyek yang lebih besar.
• Pastikan keamanan dan privasi data. Terapkan langkah-langkah keamanan yang kuat dan patuhi peraturan perlindungan data yang berlaku untuk menjaga keamanan dan privasi data tidak terstruktur. Anonimkan atau pseudonimkan data jika diperlukan untuk menjaga privasi. Tetaplah transparan kepada pemangku kepentingan mengenai praktik pengelolaan data.