{"id":256673,"date":"2023-08-14T08:51:42","date_gmt":"2023-08-14T08:51:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artera.net\/?p=255889"},"modified":"2023-08-14T12:06:19","modified_gmt":"2023-08-14T12:06:19","slug":"differenza-dati-strutturati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.artera.net\/it\/data-science\/differenza-dati-strutturati\/","title":{"rendered":"Differenza tra dati strutturati, non strutturati e semi strutturati"},"content":{"rendered":"\n

Qual \u00e8 la differenza tra dati strutturati, non strutturati e semi strutturati?<\/p>\n\n\n\n

Se fino a oggi abbiamo sempre lavorato con informazioni pi\u00f9 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 pi\u00f9 disparate, dalle email ai post sui social media, alle transazioni online alle ricerche su Internet. Insomma, da dati che possono essere pi\u00f9 o meno strutturati. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019era dei dati<\/h2>\n\n\n\n

Nell’era digitale odierna, siamo sommersi da una mole infinita di dati provenienti da pi\u00f9 fonti. Questa \u00e8 l\u2019era digitale e dei Big Data<\/a>, dati caratterizzati da alcuni fattori <\/a>(tra i quali l\u2019enorme volume, l\u2019alta velocit\u00e0 e la diversit\u00e0), e la cui analisi richiede alle aziende un salto di qualit\u00e0 nel livello di digitalizzazione<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Tutte e tre le tipologie<\/strong> \u2013 dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati \u2013 rientrano nei Big Data, \u00e8 importante dunque riuscire a sfruttare la Business Intelligence<\/strong> per analizzare tutte e tre le forme.<\/p>\n\n\n\n

Cosa sono i Dati Strutturati<\/h2>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Questi dati vengono estratti, interpretati \/ analizzati e memorizzati <\/strong>in un archivio formattato, come un database SQL<\/strong><\/a>. In questo tipo di struttura vi sono tutta una serie di elementi<\/strong> come tabelle, righe e colonne e chiavi relazionali, che permettono di mappare i dati in campi predefiniti.<\/p>\n\n\n\n

Esempi di dati strutturati<\/h3>\n\n\n\n

Questo tipo di dati viene generato da noi, dalle nostre azioni quotidiane, e dalle macchine (POS, codici a barre, statistiche dei weblog\u2026). I dati che generiamo noi possono essere quelli che inseriamo nel classico foglio di calcolo <\/strong>(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 perch\u00e9 I dati strutturati sono impiegati per gestire grandi quantit\u00e0 di informazioni e operazioni complesse come ricerche e analisi statistiche.<\/p>\n\n\n\n

Vantaggi<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • facili da archiviare, interrogare e analizzare<\/li>\n\n\n\n
  • possono essere facilmente utilizzati da applicazioni e sistemi<\/li>\n\n\n\n
  • sono ideali per creare report e dashboard.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Svantaggi<\/h3>\n\n\n\n
      \n
    • possono essere costosi da raccogliere ed elaborare<\/li>\n\n\n\n
    • possono essere limitati nella quantit\u00e0 di informazioni che possono contenere.<\/li>\n\n\n\n
    • possono essere difficili da aggiornare e mantenere.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Cosa sono i Dati Non Strutturati<\/h2>\n\n\n\n

      Al contrario dei dati strutturati, questo tipo di dati sono presenti in diversi formati e in una forma grezza: non hanno uno schema predefinito n\u00e9 un formato standard, e possono essere file di testo, file multimediali come immagini, video, audio, documenti in PDF. <\/p>\n\n\n\n

      A differenza dei dati strutturati, i dati non strutturati non sono adatti a un database relazionale e sono pi\u00f9 complessi da analizzare<\/strong>. Infatti richiedono piattaforme alternative e tecniche di elaborazione pi\u00f9 avanzate che riescano a individuare e interpretare il contenuto dei dati senza uno schema predefinito.<\/p>\n\n\n\n

      Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano a comprendere i dati non strutturati che esistono in formato scritto.<\/p>\n\n\n\n

      Esempi di dati non strutturati<\/h3>\n\n\n\n

      I dati non strutturati possono essere qualsiasi informazione senza un formato specifico<\/strong>: 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. <\/p>\n\n\n\n

      Tutti questi sono dati dal carattere qualitativo<\/strong>, perch\u00e9 sono informazioni essenziali per prevedere le tendenze o per monitorare le performance delle campagne di marketing.<\/p>\n\n\n\n

      I dati non strutturati rappresentano la maggior parte dei dati generati nel mondo digitale. <\/p>\n\n\n\n

      Vantaggi<\/h3>\n\n\n\n
        \n
      • contengono una grande quantit\u00e0 di informazioni<\/li>\n\n\n\n
      • possono essere facilmente raccolti da una variet\u00e0 di fonti<\/li>\n\n\n\n
      • possono essere utilizzati per identificare tendenze e pattern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Svantaggi<\/h3>\n\n\n\n
          \n
        • difficili da archiviare, interrogare e analizzare<\/li>\n\n\n\n
        • difficili da utilizzare con applicazioni e sistemi<\/li>\n\n\n\n
        • non adatti per creare report e dashboard.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Dati semi-strutturati<\/h2>\n\n\n\n

          I dati semi-strutturati, come per esempio i file JSON o XML <\/strong>con alcune regole di formattazione ma con una struttura pi\u00f9 flessibile, stanno a met\u00e0 tra strutturati e non strutturati.

          Questo genere di dati contiene informazioni con caratteristiche ibride, con una struttura flessibile, ma non \u201ccostretti\u201d in un database relazionale. Ci\u00f2 nonostante, i dati semi-strutturati sono caratterizzati da alcune propriet\u00e0 organizzative che ne facilitano l\u2019analisi, ossia contengono anche informazioni aggiuntive <\/strong>come metadati o tag che li rendono pi\u00f9 organizzati rispetto ai dati non strutturati.<\/p>\n\n\n\n

          Esempi di dati semi-strutturati<\/h3>\n\n\n\n

          Un esempio di dati in formato semi-strutturato \u00e8 una fotografia digitale<\/strong>, la cui immagine non ha una struttura predefinita, ma possiede alcuni attributi strutturali che la rendono semi-strutturata. <\/p>\n\n\n\n

          Per esempio, una foto scattata da uno smartphone, avr\u00e0 alcuni attributi <\/strong>strutturati come il geotag, l\u2019ID del dispositivo, la data e l\u2019ora. Dopo averle salvate, si possono creare delle strutture attraverso dei tag da assegnare alle immagini (es: \u201cfiore giallo\u201d o \u201cgatto bianco\u201d).<\/p>\n\n\n\n

          Un altro esempio di dati semi-strutturati \u00e8 il formato XML<\/strong>, con il quale possiamo definire campi e strutture, ma senza la rigidit\u00e0 delle tabelle dei dati strutturati. I dati semi-strutturati sono spesso utilizzati nel web semantico e in contesti in cui \u00e8 necessaria una maggiore flessibilit\u00e0 nella gestione dei dati.<\/p>\n\n\n\n

          Vantaggi<\/h3>\n\n\n\n
            \n
          • possono essere archiviati, interrogati e analizzati in modo pi\u00f9 efficiente rispetto ai dati non strutturati<\/li>\n\n\n\n
          • possono essere utilizzati da applicazioni e sistemi in modo pi\u00f9 semplice rispetto ai dati non strutturati<\/li>\n\n\n\n
          • possono essere utilizzati per creare report e dashboard.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Svantaggi<\/h3>\n\n\n\n
              \n
            • pi\u00f9 costosi da raccogliere ed elaborare rispetto ai dati non strutturati<\/li>\n\n\n\n
            • limitati nella quantit\u00e0 di informazioni che possono contenere<\/li>\n\n\n\n
            • difficili da aggiornare e mantenere.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              Vuoi prenderti cura dei tuoi dati? Scrivici per sapere cosa possiamo fare per te.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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