Video: Wawancara Terstruktur dan Tidak Terstruktur 2024
Data yang dikumpul pada masa lalu berstruktur dan boleh dimuatkan ke dalam baris dan lajur yang kemas. Contohnya akan menjadi spreadsheet Excel dengan data terpencil (data yang dipisahkan oleh watak tertentu, seperti koma). Kebanyakan pakar maklumat dalaman berpuas hati untuk memaparkan data ini (seperti rekod pelanggan) dalam hamparan panjang. Mereka ditugaskan untuk melaporkan apa yang dikatakan data itu, dan semua orang menggunakan hasil yang sama.
Dengan data yang berstruktur, tidak ada peluang untuk membayangkan cerita yang data itu diberitahu untuk mengekstrak pandangan yang berharga. Data tidak interaktif dan tidak membenarkan penyesuaian. Ia berharga untuk satu titik, tetapi tidak ada cara untuk memahami apa yang difikirkan pelanggan tentang produk selepas dibeli. Anda hanya akan tahu bahawa produk itu telah dibeli. Dan data itu hanya satu bahagian teka-teki.
Hari ini, syarikat menghadapi sebuah gunung jenis data baru: data tidak berstruktur, yang tidak selalu datang dengan pakej yang kemas. Berikut ialah beberapa contoh jenis data ini:
-
Pendapat: Pendapat dikumpulkan oleh laman tinjauan seperti Yelp, ditunjukkan dalam angka berikut. Anda boleh mengakses ulasan secara terus atau menggunakan alat yang mengikis data dari tapak supaya anda boleh memasukkan data tersebut ke dalam alat data anda sendiri.
-
Visual: Visual dipilih oleh pengguna tapak seperti Pinterest, ditunjukkan dalam gambar di bawah. Dalam kes Pinterest, anda boleh mengakses laman web ini untuk melihat imej dan tentang syarikat anda yang disematkan oleh pelanggan yang mencari nama syarikat anda. Anda mungkin mempunyai data mengenai pin apa yang syarikat anda memakai Pinterest sedang disematkan semula oleh orang lain serta data tentang orang yang telah melihat produk atau imej syarikat anda di tempat lain di web dan telah menyematkannya secara langsung kepada Pinterest untuk mencari orang lain.
-
Data telefon pintar: Rekod telefon, e-mel, dan data carian lain boleh didapati dari telefon anda.
Kandungan tidak berstruktur ini mewakili data yang sangat berharga untuk perniagaan dalam talian. Kunci untuk menggunakan data adalah dengan menggunakan program perisian (seperti SAP) yang membolehkan anda menggabungkan data berstruktur dengan data yang tidak berstruktur untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang perniagaan dan pelanggannya. Dari analisis ini, syarikat boleh mula membuat ramalan tentang tingkah laku pelanggan dan penjanaan pendapatan.
Biasanya, organisasi yang menggunakan data tidak berstruktur menggunakan perisian pemprosesan bahasa semula jadi untuk menganalisisnya.
