Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati sono informazioni come testo, video o audio che non hanno un formato o uno schema predefinito. I dati non strutturati sono tipicamente generati dall'uomo, ma possono anche essere generati dalle macchine. Indipendentemente dalla loro origine, i dati non strutturati non si adattano a un modello o a uno schema di dati predefinito e quindi non possono essere archiviati in un tradizionale sistema di gestione di database relazionali (RDBMS).
La maggior parte dei dati generati e raccolti dalle organizzazioni sono dati non strutturati. Questi dati contengono informazioni cruciali per prendere decisioni aziendali informate, ma poiché non sono strutturati, le organizzazioni devono utilizzare tecniche avanzate per analizzarli. Per affrontare questa sfida, le aziende si stanno rivolgendo agli strumenti di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico (ML) per alimentare le loro applicazioni di analisi.
In questa pagina vengono trattati i seguenti argomenti:
- Dati non strutturati vs. dati strutturati
- Esempi di dati non strutturati
- Casi d'uso dei dati non strutturati
- Pro e contro dei dati non strutturati
- Come analizzare i dati non strutturati
- Strumenti per i dati non strutturati
- Conclusione
Dati non strutturati vs. dati strutturati
I dati non strutturati e quelli strutturati presentano differenze distinte, tra cui i tipi di analisi per cui è possibile utilizzare i dati, lo schema utilizzato per organizzare i dati, il formato dei dati e le modalità di archiviazione dei dati.
I dati strutturati vengono solitamente archiviati in un database relazionale, dove possono essere facilmente mappati in campi designati. Ad esempio, i clienti possono essere identificati da dettagli coerenti come numeri di telefono e indirizzi. Le informazioni sono categorizzate in un formato rigido, garantendo la coerenza che rende i dati più facili da cercare, elaborare e analizzare sia per gli esseri umani che per gli algoritmi. Per cercare efficacemente i dati nei database relazionali, gli amministratori di database utilizzano spesso un linguaggio di interrogazione strutturato (SQL).
I dati non strutturati, invece, non possono essere archiviati in un database relazionale tradizionale perché mancano di una struttura interna coerente. Questa mancanza di struttura offre il vantaggio della flessibilità, ma rende gli insiemi di dati più difficili da cercare, elaborare e analizzare.
Esempi di dati non strutturati
Esempi di dati non strutturati generati dall'uomo sono testi, e-mail, social media, documenti, pagine web, foto, file audio, video e molto altro.
I dati non strutturati generati dalle macchine possono essere costituiti da file di log di siti web, server, reti e applicazioni. Possono anche includere immagini satellitari, filmati di sorveglianza e dati di sensori provenienti da dispositivi connessi all'IoT.
Casi d'uso dei dati non strutturati
- Business intelligence: Approfondimenti per migliorare le decisioni aziendali
- Analisi dei clienti: Utilizzo dei dati per comprendere e servire meglio i clienti
- Analisi delle comunicazioni: Per garantire la conformità normativa
- Monitoraggio dei social media: Analizzare i modelli di conversazione e interazione
- Manutenzione predittiva: I produttori utilizzano sensori per rilevare potenziali guasti
Pro e contro dei dati non strutturati
I dati non strutturati presentano notevoli vantaggi e svantaggi per quanto riguarda la flessibilità, gli approfondimenti aziendali e il lavoro con i set di dati.
Pro
- Flessibile: È possibile mantenere gli insiemi di dati in formati diversi e non uniformi.
- Intuitivo: Le decisioni basate sui dati producono risultati aziendali migliori e più prevedibili.
- Abbondante: I dati non strutturati costituiscono la maggior parte dei dati generati dalle aziende.
Contro
- Difficile da cercare, elaborare e analizzare: La mancanza di uniformità è una sfida.
- Intenso di risorse: Gestire, mantenere e utilizzare efficacemente enormi volumi di dati non strutturati può essere quasi impossibile.
- Difficile da condividere: Collaborare efficacemente su grandi insiemi di dati è complesso e richiede investimenti significativi.
Come analizzare i dati non strutturati
Tra i vari strumenti e tecniche di analisi dei dati non strutturati vi sono:
- Data mining: Questo processo prevede tecniche come la pulizia dei dati, la classificazione, il clustering e la visualizzazione per scoprire schemi e relazioni all'interno dei dati non strutturati. Una volta organizzati i dati, è più facile interpretarli e agire.
- Apprendimento automatico: Il ML è ottimo per l'analisi dei dati non strutturati perché può analizzare grandi insiemi di dati. In primo luogo, i dati devono essere trasformati in un formato specifico per gli algoritmi di ML, quindi per l'analisi vengono utilizzati metodi come la classificazione del testo, il clustering, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il deep learning.
- Analisi predittiva: Dopo aver convertito i dati non strutturati in dati strutturati, è possibile utilizzare modelli predittivi come regressione, alberi decisionali o reti neurali per le previsioni. Gli approfondimenti ottenuti con i modelli predittivi aiutano un'organizzazione a prendere decisioni e a pianificare il futuro.
- Analisi del sentimento: Ciò comporta la pulizia e la tokenizzazione del testo non strutturato, quindi l'utilizzo di metodi di analisi del sentiment (basati su lessico o ML) per determinare se il sentiment del testo è positivo, negativo o neutro. Questi dati vengono utilizzati per comprendere meglio l'esperienza del cliente e prendere decisioni di conseguenza.
- Elaborazione del linguaggio naturale: L'NLP utilizza metodi come la tokenizzazione, la lemmatizzazione, la rimozione delle stop words e la modellazione dei temi per elaborare i dati. L'uso della PNL per l'analisi dei dati non strutturati è particolarmente utile per assistenza sanitaria, finanza, e marketing.
Strumenti per i dati non strutturati
- Couchbase: Un database distribuito che supporta modelli di dati sia a valore-chiave che a documento.
- MongoDB™: Un database orientato ai documenti che memorizza i dati in documenti simili a JSON.
- Apache Cassandra: Un database distribuito che memorizza i dati in un formato a colonne.
- Redis: Un archivio di valori-chiave che può essere usato come database, cache e broker di messaggi.
- Amazon DynamoDB: Un servizio di database NoSQL gestito fornito da Amazon Web Services (AWS).
- Neo4j: Un database a grafo che memorizza i dati in nodi e bordi.
Conclusione
In generale, i dati non strutturati costituiscono la maggior parte di tutti i dati generati e raccolti dalle organizzazioni e rappresentano un'opportunità significativa per migliorare il processo decisionale aziendale. Le organizzazioni devono disporre della piattaforma e degli strumenti adeguati per massimizzare questa opportunità.
Non relazionale database o Database NoSQL, I sistemi di elaborazione dati sono sempre più diffusi grazie alla loro capacità di gestire dati non strutturati o semi-strutturati. Utilizzano una varietà di modelli di dati per adattarsi a diversi tipi e strutture di dati, il che li rende adatti a gestire insiemi di dati grandi e complessi che possono evolvere.
