Qual è la differenza tra dati strutturati, non strutturati e semi strutturati?
Se fino a oggi abbiamo sempre lavorato con informazioni più leggibili, con dati strutturati, per fare analisi e generare report, adesso dobbiamo riuscire ad analizzare anche tutto un altro genere di dati che provengono dalle fonti più disparate, dalle email ai post sui social media, alle transazioni online alle ricerche su Internet. Insomma, da dati che possono essere più o meno strutturati.
L’era dei dati
Nell’era digitale odierna, siamo sommersi da una mole infinita di dati provenienti da più fonti. Questa è l’era digitale e dei Big Data, dati caratterizzati da alcuni fattori (tra i quali l’enorme volume, l’alta velocità e la diversità), e la cui analisi richiede alle aziende un salto di qualità nel livello di digitalizzazione.
Tutte e tre le tipologie – dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati – rientrano nei Big Data, è importante dunque riuscire a sfruttare la Business Intelligence per analizzare tutte e tre le forme.
Cosa sono i Dati Strutturati
I dati strutturati sono organizzati secondo uno schema rigido e un modello di gestione relazionale, dunque ben definito come un database composto da tabelle, fogli di calcolo o rapporti statistici. Dunque, semplice da interrogare.
Questi dati vengono estratti, interpretati / analizzati e memorizzati in un archivio formattato, come un database SQL. In questo tipo di struttura vi sono tutta una serie di elementi come tabelle, righe e colonne e chiavi relazionali, che permettono di mappare i dati in campi predefiniti.
Esempi di dati strutturati
Questo tipo di dati viene generato da noi, dalle nostre azioni quotidiane, e dalle macchine (POS, codici a barre, statistiche dei weblog…). I dati che generiamo noi possono essere quelli che inseriamo nel classico foglio di calcolo (per esempio, quando compiliamo le tabelle con i nomi dei clienti in ordine alfabetico e alcuni dati correlati).
Questo tipo di struttura e organizzazione ci permette di analizzare i dati in modo semplice e rapido. Ecco perché I dati strutturati sono impiegati per gestire grandi quantità di informazioni e operazioni complesse come ricerche e analisi statistiche.
Vantaggi
- facili da archiviare, interrogare e analizzare
- possono essere facilmente utilizzati da applicazioni e sistemi
- sono ideali per creare report e dashboard.
Svantaggi
- possono essere costosi da raccogliere ed elaborare
- possono essere limitati nella quantità di informazioni che possono contenere.
- possono essere difficili da aggiornare e mantenere.
Cosa sono i Dati Non Strutturati
Al contrario dei dati strutturati, questo tipo di dati sono presenti in diversi formati e in una forma grezza: non hanno uno schema predefinito né un formato standard, e possono essere file di testo, file multimediali come immagini, video, audio, documenti in PDF.
A differenza dei dati strutturati, i dati non strutturati non sono adatti a un database relazionale e sono più complessi da analizzare. Infatti richiedono piattaforme alternative e tecniche di elaborazione più avanzate che riescano a individuare e interpretare il contenuto dei dati senza uno schema predefinito.
Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano a comprendere i dati non strutturati che esistono in formato scritto.
Esempi di dati non strutturati
I dati non strutturati possono essere qualsiasi informazione senza un formato specifico: post e commenti dei social media, le chat, le email, immagini e video, file audio, documenti di testo, come i file Word o PDF, i dati generati dai sensori IoT, il testo di una pagina web, un file di log.
Tutti questi sono dati dal carattere qualitativo, perché sono informazioni essenziali per prevedere le tendenze o per monitorare le performance delle campagne di marketing.
I dati non strutturati rappresentano la maggior parte dei dati generati nel mondo digitale.
Vantaggi
- contengono una grande quantità di informazioni
- possono essere facilmente raccolti da una varietà di fonti
- possono essere utilizzati per identificare tendenze e pattern.
Svantaggi
- difficili da archiviare, interrogare e analizzare
- difficili da utilizzare con applicazioni e sistemi
- non adatti per creare report e dashboard.
Dati semi-strutturati
I dati semi-strutturati, come per esempio i file JSON o XML con alcune regole di formattazione ma con una struttura più flessibile, stanno a metà tra strutturati e non strutturati.
Questo genere di dati contiene informazioni con caratteristiche ibride, con una struttura flessibile, ma non “costretti” in un database relazionale. Ciò nonostante, i dati semi-strutturati sono caratterizzati da alcune proprietà organizzative che ne facilitano l’analisi, ossia contengono anche informazioni aggiuntive come metadati o tag che li rendono più organizzati rispetto ai dati non strutturati.
Esempi di dati semi-strutturati
Un esempio di dati in formato semi-strutturato è una fotografia digitale, la cui immagine non ha una struttura predefinita, ma possiede alcuni attributi strutturali che la rendono semi-strutturata.
Per esempio, una foto scattata da uno smartphone, avrà alcuni attributi strutturati come il geotag, l’ID del dispositivo, la data e l’ora. Dopo averle salvate, si possono creare delle strutture attraverso dei tag da assegnare alle immagini (es: “fiore giallo” o “gatto bianco”).
Un altro esempio di dati semi-strutturati è il formato XML, con il quale possiamo definire campi e strutture, ma senza la rigidità delle tabelle dei dati strutturati. I dati semi-strutturati sono spesso utilizzati nel web semantico e in contesti in cui è necessaria una maggiore flessibilità nella gestione dei dati.
Vantaggi
- possono essere archiviati, interrogati e analizzati in modo più efficiente rispetto ai dati non strutturati
- possono essere utilizzati da applicazioni e sistemi in modo più semplice rispetto ai dati non strutturati
- possono essere utilizzati per creare report e dashboard.
Svantaggi
- più costosi da raccogliere ed elaborare rispetto ai dati non strutturati
- limitati nella quantità di informazioni che possono contenere
- difficili da aggiornare e mantenere.
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