I dati sono considerati fondamentali per le aziende moderne, consentendo decisioni più efficaci e una migliore comprensione dei clienti. Esistono diverse tipologie di dati, tra cui quelli strutturati e non strutturati. Questo articolo esplora come convertire dati non strutturati in dati strutturati, evidenziando l'importanza di questa conversione per l'analisi e il processo decisionale. Comprendere il valore dei dati strutturati e la necessità di convertire quelli non strutturati permette alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale informativo dei propri dati, ottenendo un vantaggio competitivo nel mercato attuale.
Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati sono dati privi di un modello o schema predefinito, rendendo difficile la loro memorizzazione ed elaborazione. Si prevede una crescita esponenziale del volume di dati non strutturati, fino a 175 miliardi di terabyte entro il 2025.
Esempi di dati non strutturati
- Email, post sui social media e conversazioni in chat
- Immagini come fotografie digitali
- File audio e registrazioni
- Filmati, video su YouTube
- Dati geospaziali
Sfide dei dati non strutturati
Nonostante la loro ricchezza informativa, i dati non strutturati presentano difficoltà di elaborazione e analisi:
- La mancanza di una struttura definita ne impedisce l'elaborazione e l'analisi diretta.
- L'assenza di standardizzazione e la varietà dei formati complicano la gestione.
- La mancanza di metadati rende difficile l'identificazione e la classificazione dei contenuti.
- L'estrazione di informazioni risulta complessa e poco efficiente.
Cosa sono i dati strutturati?
I dati strutturati sono organizzati secondo uno schema predefinito, facilitando la ricerca e l'analisi.
Esempi di dati strutturati
I dati strutturati, tipicamente memorizzati in database relazionali (RDBMS), includono testo e numeri:
- Date e orari
- Informazioni sui clienti (nome, indirizzo, telefono)
- Dettagli delle fatture (numero, data)
- Informazioni sui prodotti (quantità, descrizione, prezzo)
- Sconti e totali
Scopri le differenze chiave tra dati non strutturati e strutturati
Perché convertire dati non strutturati in dati strutturati?
I dati strutturati sono essenziali per la business intelligence e il processo decisionale. La loro analisi, coerenza, integrabilità, scalabilità e capacità di supportare decisioni data-driven contribuiscono a migliorare le prestazioni, l'efficienza e la pianificazione strategica delle organizzazioni.
Accuratezza e coerenza
La struttura predefinita dei dati strutturati garantisce maggiore accuratezza e affidabilità, rendendoli una base solida per decisioni informate.
Analisi e reporting
Grazie al loro schema, i dati strutturati sono più accessibili e facili da analizzare rispetto a quelli non strutturati, consentendo di ottenere insight e generare report.
Integrazione con altre applicazioni
I dati strutturati si integrano facilmente con altri strumenti, permettendo l'analisi incrociata e l'identificazione di pattern e trend da diverse fonti.
Maggiore efficienza e flussi di lavoro semplificati
La ricerca di informazioni specifiche risulta più semplice, riducendo lo sforzo manuale e ottimizzando i flussi di lavoro.
Come convertire dati non strutturati in strutturati
Esistono diverse tecniche per convertire dati non strutturati in strutturati. Un metodo semplice ed economico è il parsing dei dati.
Passaggi per convertire testo non strutturato in strutturato con Parseur
Parseur è un potente strumento di elaborazione documenti che automatizza l'estrazione dei dati. Il suo robusto motore OCR garantisce un'elevata accuratezza.
Passaggio 1: creare un account Parseur gratuito
Parseur offre un piano gratuito con accesso a tutte le funzionalità.
Passaggio 2: creare una mailbox Parseur
Parseur permette di creare mailbox illimitate, con opzioni specifiche per diversi settori (Google Alert, ordini alimentari, immobili, lead). È anche possibile creare mailbox personalizzate.
Nell'esempio della conversione di una ricevuta, useremo la mailbox "fatture", ideale per l'elaborazione di fatture e ricevute. Basta trascinare la ricevuta nella mailbox o inoltrarla via email.
Passaggio 3: conversione automatica in dati strutturati
Parseur utilizza modelli predefiniti e personalizzabili, supportati dall'IA, per convertire i dati. L'app integra OCR IA, OCR Zonale e OCR Dinamico per garantire precisione, oltre a NLP e computer vision per classificare il testo.
Passaggio 4: analisi dei dati strutturati
I dati estratti possono essere esportati per l'analisi tramite Zapier, Make o Power Automate. È possibile anche scaricarli o inviarli a Fogli Google. Parseur è uno strumento user-friendly, basato su modelli e senza necessità di coding.
Altri strumenti per la conversione dei dati
Esistono altri strumenti per convertire dati non strutturati:
- Librerie Python (Pandas, NumPy, NLTK)
- Software Open Source (Hadoop)
- Chat GPT-3
- Database SQL
La scelta dipende dalle esigenze specifiche e dall'obiettivo finale.
Il pieno potenziale dei dati non strutturati
I dati non strutturati, pur presentando sfide di analisi e integrazione, rappresentano una fonte preziosa di informazioni. Le tecniche di intelligenza artificiale e machine learning giocheranno un ruolo sempre più importante nell'automatizzare la conversione e l'estrazione di insight da questi dati.
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