I dati sono una risorsa preziosa per qualsiasi organizzazione moderna e il settore della gestione dei dati è in forte espansione dall'avvento di Internet. I dati sono disponibili in varie forme e la loro corretta gestione offre numerosi vantaggi alle organizzazioni.
Esistono diverse modalità di classificazione dei dati, ma ci concentreremo sulle tre più comuni: dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati. Approfondiremo le differenze tra questi tipi di dati, con esempi pratici e strumenti utili per la loro analisi.
Che cos'è il Big Data?
Il Big Data si riferisce all'enorme volume di dati, sia strutturati che non strutturati, che un'azienda riceve quotidianamente.
Nel 2020, il mercato globale dell'analisi dei big data valeva $ 206,95 miliardi e si prevede che crescerà fino a $ 549,73 miliardi entro il 2028.
Perché è importante comprendere la differenza tra i tipi di dati?
Per prosperare nell'economia digitale odierna, le aziende devono sfruttare appieno il potenziale dei loro dati. Ogni giorno vengono generate enormi quantità di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati da persone, processi e dispositivi. Accedere e analizzare rapidamente queste informazioni può fornire un vantaggio competitivo significativo.
Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati sono informazioni prive di un formato o modello predefinito. Sono tipicamente generati dagli utenti finali e non sono organizzati o etichettati per facilitarne la ricerca o l'analisi. In altre parole, sono dati nella loro forma grezza, generalmente prodotti da esseri umani.
I dati non strutturati rappresentano l'80% dei dati nelle organizzazioni. - Merrill Lynch
Esempi di dati non strutturati
Alcuni esempi di dati non strutturati includono:
- Libri
- Email scritte a mano
- Messaggi di chat
- Post sui social media
- Messaggi di testo
- Curriculum Vitae
- Cartelle cliniche
- Dati analogici
Gestire i dati non strutturati
Gestire i dati non strutturati può essere complesso. Esistono strumenti specifici per organizzarli e analizzarli:
- Data mining: Il data mining per dati non strutturati scompone i dati e cerca identificatori specifici per ottenere un set di dati più raffinato.
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): L'NLP utilizza l'intelligenza artificiale per elaborare i dati non strutturati. Nel settore sanitario, l'NLP analizza l'80% dei dati sanitari (appuntamenti, parametri vitali, cartelle cliniche).
- Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR): OCR legge documenti scansionati o scritti a mano ed estrae il testo.
- Analisi del testo: Utilizza tecniche come l'analisi del sentiment e la classificazione degli intenti per identificare modelli e classificare i dati.
Cosa sono i dati semi-strutturati?
I dati semi-strutturati, a volte chiamati dati autodescrittivi, si collocano tra dati strutturati e non strutturati. Possono avere un modello, ma non rigido come quello dei database relazionali. Contengono tag o marcatori per separare elementi semantici e definire gerarchie.
Due categorie principali di dati semi-strutturati sono:
- Documenti generati automaticamente: Prodotti da macchine per essere letti da persone (es. fatture PDF). Le informazioni sono formattate in modo strutturato, ma i dati sottostanti non sono immediatamente accessibili.
- Dati in database NoSQL: Dati immediatamente disponibili, ma con una struttura flessibile che può variare tra i documenti.
Esempi di dati semi-strutturati
Esempi di dati semi-strutturati:
- Email generate automaticamente
- Fatture PDF
- Conferme d'ordine e-commerce
- Notifiche di sistema
Come analizzare i dati semi-strutturati?
Gestire i dati semi-strutturati può essere complesso, ma possibile con gli strumenti giusti:
- Corrispondenza di modelli: Identifica dati specifici basandosi su un modello; utile per estrarre indirizzi IP, numeri, date, numeri di telefono, nomi o URL.
- OCR Zonale e Dinamico: Estrae il testo da aree specifiche di un documento.
- Analisi dei documenti: Estrae dati da documenti usando strumenti come parser PDF o parser email con modelli visivi o regole di analisi.
Intermezzo: conosci Parseur?
Parseur è un software per l'elaborazione di documenti che estrae dati da documenti semi-strutturati come PDF, email e fogli di calcolo.
Il suo motore basato su modelli non richiede competenze di programmazione. Basta "insegnare" a Parseur quali dati estrarre da un documento e il software elaborerà automaticamente documenti simili in futuro.
Alcune funzionalità chiave di Parseur:
- Potente motore OCR, inclusi OCR Zonale e OCR Dinamico
- Estrazione automatica dei dati dalle tabelle
- Rilevamento automatico del layout
- Post-elaborazione avanzata
- Integrazione con migliaia di applicazioni come Make, Zapier, Power Automate.
Cosa sono i dati strutturati?
I dati strutturati sono organizzati in un formato facilmente leggibile e interpretabile dalle macchine. Hanno una struttura ben definita e seguono uno schema fisso.
Esempi di dati strutturati
Formati di dati strutturati:
- Database relazionali
- JSON
- XML
- CSV
Analizzare i dati strutturati
Grazie alla loro struttura, i dati strutturati sono facili da analizzare. Alcuni strumenti utili:
- Database relazionali come PostgreSQL o MySQL
- Librerie per leggere JSON, CSV e XML
- Strumenti di visualizzazione dati come Tableau
- Fogli di calcolo come Microsoft Excel o Foglio di calcolo Google
- Piattaforme di business intelligence come Microsoft Power BI
- Software di analisi dati come RapidMiner
Dati non strutturati vs semi-strutturati vs strutturati: un riepilogo
| Caratteristica | Dati non strutturati | Dati semi-strutturati | Dati strutturati |
|---|---|---|---|
| Contesto tipico | Prodotti da umani per umani | Prodotti da macchine per umani o da umani per macchine | Prodotti da macchine per macchine |
| Struttura | Forma libera | Struttura flessibile o dati non immediatamente accessibili | Schema predefinito e fisso |
| Flessibilità | Elevata | Limitata, deve conformarsi a regole predefinite | Bassa |
| Utilizzo | Libri, articoli, email scritte, messaggi | Documenti generati automaticamente, email/PDF, database NoSQL, HTML | Database SQL, JSON, XML, CSV |
| Analisi | Data mining, OCR, NLP | Corrispondenza di modelli, OCR zonale/dinamico, parsing | Librerie per SQL, JSON, XML, CSV |
Gestire e analizzare i dati in modo efficiente
Il volume di dati raccolti dalle organizzazioni cresce rapidamente, circa del 30% ogni anno. Molte aziende accumulano dati non strutturati senza analizzarli a fondo, con conseguenti costi di archiviazione elevati.
Comprendere i diversi tipi di dati, i loro formati e come utilizzarli può ottimizzare le risorse aziendali. Con i giusti processi e strumenti, è possibile migliorare l'analisi dei dati, ottenendo un vantaggio competitivo e fidelizzando i clienti.
Ultimo aggiornamento il
