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I dati non strutturati sono dati che mancano di una struttura o architettura identificabile.

Non sono conformi a un modello di dati predefinito e, di conseguenza, non sono adatti a un database relazionale tradizionale.

Questo li rende difficili da leggere per un programma di informatico.

Alcuni esempi di dati non strutturati :

  • Pagine web
  • Video
  • Commenti degli utenti su blog e siti di social media
  • Memo
  • Report
  • Documenti 
  • Risposte ai sondaggi
  • Documenti (Word, PPT, PDF, testo)
  • Testi non strutturati
  • Trascrizioni delle chiamate al servizio clienti
  • Immagini su Internet (JPEG, PNG, GIF, ecc.)
  • Registri dei media
  • Registri delle transazioni,
  • e-mail,
  • Registri vocali
  • e così via

Oggi, la quantità di dati generati dalle grandi organizzazioni aziendali è stimata in rapida crescita, ad un tasso del 40-60% all'anno.

Una nuova forma emergente di dati non strutturati sono i dati macchina che registrano una grande quantità di attività e dati sulle prestazioni:

  • i file di registro da siti web,
  • server,
  • reti
  • applicazioni mobili
  • Macchine IOT

In maniera crescente le aziende stanno catturando e analizzando i dati dall'Internet of Things e dai dispositivi connessi, perfino dai sensori intelligenti sulle attrezzature di produzione.

Solo un terzo delle aziende si è evoluto in organizzazioni guidate dai dati. Qual è la soluzione? 
I dati non strutturati sono letteralmente dappertutto e occupano una grande quantità di spazio di archiviazione.

Sono costituite da file di grandi dimensioni come video, audio e immagini, che occupano grandi fette dello spazio di memoria.
Rispetto ai dati strutturati, che hanno un'architettura compatta ed ordinata, mantenere i dati non strutturati è molto più costoso. 
inoltre eseguire ricerche, cancellare porzioni o lanciare aggiornamenti nel sistema è spesso difficile.
Più grande è la quantità di dati non strutturati, più difficile diventa indicizzarli.

Come si possono conservare i dati non strutturati?
Ci sono alcuni metodi possibili per memorizzare i dati non strutturati:

  • potrebbero essere convertiti in un formato più facilmente gestibile. Extensible Markup Language (XML) è spesso il formato scelto.
  • tramite Content Addressable Storage System (CAS) è usato per memorizzare dati non strutturati. Questo sistema memorizza i dati accedendo ai suoi metadati e assegnando un nome unico ad ogni elemento o oggetto memorizzato nei dati. L'oggetto è recuperabile in base al suo contenuto, e non alla sua posizione.
  • I dati non strutturati possono essere immagazzinati in un sistema software e poi usati per mantenere i database relazionali. Alcuni sistemi di database relazionali danno la possibilità di usare il linguaggio SQL (Structured Query Language) per presentare query e mantenere il database.
  • Un Binary Large Object (chiamato anche BLOB) è un sistema praticabile per memorizzare dati non strutturati. Un grande oggetto binario è una raccolta di dati binari memorizzati come singola entità in un sistema di gestione di database. I grandi oggetti binari sono tipicamente immagini, audio o altri oggetti multimediali. A volte anche il codice binario eseguibile è memorizzato come un grande oggetto binario.

Svantaggi dei dati non strutturati

  • L'assenza di schema e struttura rende i dati non strutturati difficili da gestire, oltre ad essere ingombranti da archiviare.
  • Indicizzare i dati non strutturati non è solo difficile, ma lascia la porta aperta all'errore a causa di una struttura confusa e della mancanza di attributi predefiniti. Eseguire ricerche è un'attività piuttosto dolorosa, poiché i risultati della ricerca non sono abbastanza accurati da essere utili.
  • È anche estremamente difficile mantenere sicuri i dati non strutturati.

Estrarre informazioni da dati non strutturati

  • I dati non strutturati sono notoriamente difficili da etichettare, indicizzare e leggere.
  • Non possono essere facilmente interpretati da algoritmi convenzionali.
  • Le possibilità di errore sono alte.
  • Di seguito sono elencate alcune strategie utili nell'estrazione di dati non strutturati per ricavarne informazioni utilizzabili:
  • Memorizzare i dati in un repository virtuale come un'archiviazione documentale permette di etichettarli automaticamente.

Esecuzione di vari strumenti di data mining.

  • La tassonomia o classificazione dei dati conferisce loro struttura e gerarchia.
  • Questo semplifica il processo di ricerca con la sua logica intrinseca.
  • Attraverso l'uso di piattaforme applicative come l'elaborazione analitica online estesa (XOLAP), che è utile per estrarre informazioni da e-mail e documenti basati su XML.
  • Gli strumenti e le tecniche utilizzate sui dati non strutturati in ambienti di big data includono strumenti di analisi del testo. Questi cercano modelli, parole chiave e opinioni nei dati testuali ad un livello molto avanzato.
  • Un'altra è la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un tipo di intelligenza artificiale che valuta il contesto e ricava il significato nel testo e nel discorso umano. Viene realizzata per mezzo di algoritmi di deep learning che utilizzano reti neurali per analizzare i dati.

Altre tecniche usate nell'analisi dei dati non strutturati possono includere il data mining o l'uso del machine learning e dell'analisi predittiva.

Vantaggi dei dati non strutturati

  • La mancanza di schema e architettura dei dati non strutturati li rende meno rigidi. Infatti, possono essere altamente flessibili.
  • Questa flessibilità li rende scalabili e senza vincoli.
  • I dati non strutturati sono portatili.
  • L'eterogeneità delle fonti assicura che vengano catturati dati più ricchi nel loro formato non strutturato.
  • Se analizzati correttamente, i dati non strutturati possono avere una varietà di applicazioni e offrire preziose intuizioni di business intelligence.

I dati non strutturati sono disponibili in molti formati

  • I set di dati possono essere mantenuti in una varietà di formati.
  • La mancanza di una struttura di archiviazione uniforme offre ai team di analisi dei dati la libertà di analizzare e lavorare con tutti i dati disponibili senza doversi prima concentrare sul consolidamento e sulla standardizzazione. Questo pone le basi per analisi più ampie e complete di quelle che potrebbero essere possibili in un formato di dati più rigido.

Come i dati non strutturati sono diversi dagli altri tipi di dati
I big data contengono altri tipi di dati oltre a quelli non strutturati, cioè i dati strutturati e semistrutturati.

Come sono invece i Dati strutturati ?
Il termine dati strutturati si applica tecnicamente a tutti i dati che possono essere memorizzati in un database.

  • Riguarda tutti i dati che possono essere immagazzinati attraverso un linguaggio di query strutturato (SQL) in una tabella con righe e colonne.
  • Tali strutture sono caratterizzate dalle loro chiavi relazionali e possono essere facilmente mappate in campi predefiniti. I dati strutturati sono il tipo più elaborato.
  • È il modo più semplice e organizzato di gestire le informazioni. I dati relazionali sono un esempio di dati strutturati.
  • Il formato rigido dei dati strutturati li rende molto difficili da scalare.
  • Un esempio potrebbero essere i dati delle transazioni nei sistemi finanziari e altre applicazioni aziendali.
  • Nella maggior parte dei casi, di solito devono essere conformi a una data struttura per garantire la coerenza dei processi e delle analisi.

Come si identificano i Dati semistrutturati ?
I dati semistrutturati sono informazioni che non appartengono a un database relazionale, 
Tuttavia, hanno ancora alcune proprietà organizzative che li rendono più facili da estrarre e analizzare rispetto ai dati puramente non strutturati.

  • Per esempio, se vengono aggiunti tag di metadati, ci sono più informazioni e contesto su ciò che i dati contengono. I dati XML sono un esempio.
  • Secondo alcuni esperti di gestione dei dati, tutti i dati, anche quelli non strutturati, hanno un certo livello di struttura.
  • la linea tra dati non strutturati e semistrutturati è sfocata  dato che i dati non strutturati tendono a contenere una ricca serie di intuizioni che i data scientist possono utilizzare per strutturare meglio i loro modelli.

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