Che cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati sono informazioni che non hanno un modello o un formato predefinito. Tipicamente sono generati dagli utenti finali, non sono organizzati o etichettati in modo che ne faciliti la ricerca o l’analisi. In altre parole, i dati non strutturati sono dati nella loro forma naturale e sono di solito generati da esseri umani.
I dati sono una risorsa preziosa per qualsiasi organizzazione moderna e il settore della gestione dei dati è in forte espansione dall'adozione diffusa di Internet. I dati esistono in molte forme e ci sono molti vantaggi per le organizzazioni che li rendono facilmente disponibili, così come per chi li gestisce correttamente.
Ci sono migliaia di modi per categorizzare i dati, ma ci concentreremo sui tre più comuni: la differenza tra dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati.
Che cos'è il Big Data?
Il termine Big Data si riferisce al vasto volume di dati, sia organizzati sia non strutturati, che inonda un’azienda ogni giorno.
Nel 2020, il mercato globale dell'analisi dei big data era pari a $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 crescere e sopravvivere nell’economia digitale attuale, le aziende devono sfruttare tutti i loro dati per restare competitive. Ogni giorno vengono creati enormi volumi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati da persone, processi, dispositivi collegati e altro ancora. Queste informazioni possono potenzialmente offrire un vantaggio competitivo, se le aziende sono in grado di accedervi e analizzarle abbastanza velocemente.
I dati non strutturati rappresentano l’80% dei dati nelle organizzazioni. - Merrill Lynch
Esempi di dati non strutturati
Tipi di dati non strutturati includono:
- Libri
- Email scritte a mano
- Messaggi di chat
- Social media
- Messaggi di testo
- Curriculum
- Cartelle cliniche
- Dati analogici
Gestire i dati non strutturati
I dati non strutturati sono complessi da trattare data la loro natura libera. Una varietà di strumenti specializzati è disponibile per aiutare ad organizzare e analizzare i dati non strutturati.
- Data mining: il data mining per dati non strutturati aiuta suddividendo i dati e cercando identificatori specifici per ottenere set di dati più raffinati
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): la NLP sfrutta l’intelligenza artificiale per elaborare dati non strutturati. Nel settore sanitario, la NLP è una tecnica importante per analizzare l’80% dei dati sanitari (appuntamenti, parametri vitali, cartelle cliniche).
- Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR): OCR legge un documento scansionato o scritto a mano ed estrae il testo identificato.
- Analisi del testo: utilizzando strumenti come sentiment analysis o classificazione dell’intento per identificare modelli e classificare i dati.
Cosa sono i dati semi-strutturati?
I dati semi-strutturati, a volte chiamati anche dati autodescrittivi, si trovano a metà strada tra dati strutturati e non strutturati. Come i dati strutturati, possono avere un modello di dati definito, ma non così rigido come quello presente nei database relazionali. Contengono tag o altri marcatori per separare elementi semantici e imporre gerarchie e relazioni tra i dati.
Ci sono due grandi famiglie di dati semi-strutturati:
- Documenti generati automaticamente: prodotti da una macchina per essere letti dagli umani, ad esempio una fattura PDF. Contengono informazioni con una formattazione visiva strutturata, ma con dati sottostanti non immediatamente disponibili.
- Dati in database No-SQL: contengono dati immediatamente disponibili ma seguono una struttura poco rigida che può variare da un documento all’altro.
Esempi di dati semi-strutturati
I dati semi-strutturati possono trovarsi in diversi tipi di file tra cui:
- Email generate automatiche
- Fatture PDF
- Ordini di conferma e-commerce
- Notifiche di sistema
Come analizzare i dati semi-strutturati?
Gestire i dati semi-strutturati può essere difficile, ma non impossibile con gli strumenti giusti.
- Corrispondenza di modelli: individua dati specifici che seguono un certo modello; viene usata per estrarre indirizzi IP, numeri, date, numeri di telefono, nomi o URL.
- OCR Zonale e Dinamico: estrae testo da una zona specifica nell’immagine di un documento.
- Parsing documentale: estrae dati da documenti usando, per esempio, un parser PDF o un parser email, utilizzando template visivi o regole di parsing.
Intermezzo: conosci Parseur?
Parseur è un potente software di elaborazione documentale che estrae dati da documenti semi-strutturati come PDF, email e fogli di calcolo.
Il suo motore basato su template non richiede alcuna conoscenza di programmazione e permette di iniziare in pochi minuti. Tutto ciò che devi fare è insegnare a Parseur quali dati vuoi estrarre da uno specifico documento. Parseur apprende rapidamente e, ogni volta, elaborerà automaticamente tutti i documenti dello stesso tipo.
Alcune delle funzionalità principali di Parseur includono:
- Potente motore OCR per documenti basati su immagini, inclusi OCR Zonale e OCR Dinamico
- Estrazione automatica di dati dalle tabelle
- Rilevamento automatico del layout
- Post-elaborazione avanzata
- Integrazione con migliaia di applicazioni tra cui Make, Zapier, Power Automate.
Che cosa sono i dati strutturati?
I dati strutturati sono dati organizzati in modo tale da essere facilmente leggibili e comprensibili da una macchina. Hanno una struttura ben definita e rispettano un modello di dati preciso con uno schema fisso.
Esempi di dati strutturati
I dati strutturati possono avere diversi formati, come:
- Database relazionali
- JSON
- XML
- CSV
Analizzare i dati strutturati
Grazie alla struttura definita, i dati sono facili da analizzare. A seconda del settore, ci sono vari strumenti di analisi disponibili, ad esempio:
- Database relazionali come PostgreSQL o MySQL
- Librerie standard per leggere JSON, CSV e XML
- Strumenti di visualizzazione dati come Tableau
- Fogli di calcolo come Microsoft Excel o Google spreadsheet
- Piattaforme di business intelligence come Microsoft Power BI
- Software di analisi dati come RapidMiner
In sintesi: dati non strutturati vs semi-strutturati vs strutturati
Abbiamo riassunto le principali differenze tra i 3 tipi di dati nella tabella qui sotto:
| Dati non strutturati | Dati semi-strutturati | Dati strutturati | |
|---|---|---|---|
| Contesto tipico | Prodotti da umani per essere fruiti da umani | Prodotti da macchine per essere fruiti da umani o prodotti da umani per essere usati da macchine | Prodotti da macchine per essere usati da macchine |
| Struttura | Forma libera | Struttura parziale che può cambiare. Oppure i dati sottostanti non sono immediatamente accessibili da una macchina | Pre-definito |
| Flessibilità | Molto flessibile | Meno flessibile, deve aderire alle regole usate per produrre il contenuto | Non flessibile |
| Utilizzo | Libri, articoli, documenti, email scritte a mano, messaggi chat | Documenti generati automaticamente, email o PDF, database No-SQL, HTML | Dati in database SQL relazionali, dati in JSON, XML o CSV strutturato |
| Analisi | Data mining, OCR, elaborazione del linguaggio naturale | Pattern matching, template matching, OCR Zonale, OCR Dinamico | Librerie di parsing standard per SQL, JSON, XML, CSV |
Gestire e analizzare i dati in modo conveniente
La raccolta dei dati da parte delle organizzazioni cresce a un ritmo sempre maggiore, a un tasso stimato del 30% ogni anno. La maggior parte delle organizzazioni conserva la maggior parte dei dati non strutturati senza effettivamente analizzarli tutti. Di conseguenza, sono costrette ad aumentare lo spazio di archiviazione, con costi elevati.
Una migliore comprensione dei diversi tipi di dati, dei loro formati e di come trarne il massimo vantaggio può far risparmiare ore di lavoro alla tua azienda. Con il giusto processo e gli strumenti tecnologici adeguati, chiunque può analizzare meglio i dati che possiede. Questa analisi approfondita aiuterà a guadagnare un vantaggio competitivo e mantenere i clienti.
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