Dati non strutturati

Che cos'è unstructured data?

I dati non strutturati si riferiscono a dati qualitativi, complessi e non organizzati in file di testo, audio e visivi. Alcuni esempi di fonti di dati non strutturati includono post sui social media, recensioni dei clienti generate dagli utenti, PDF, email e registrazioni video. 

La mancanza di organizzazione e formattazione predefinita rende difficile raccogliere e analizzare questo tipo di dati, ma quando interpretati e analizzati correttamente, i dati non strutturati possono fornire informazioni preziose. Le aziende utilizzano software di analisi statistica per eseguire analisi complesse, inclusa l'organizzazione, l'interpretazione e la presentazione di set di dati.

Tipi di dati non strutturati

I dati non strutturati possono essere testuali, non testuali, generati dall'uomo o generati da macchine. Di seguito sono riportati alcuni tipi tipici di dati non strutturati:

• Testo comprende documenti, messaggi e-mail, presentazioni o messaggi di testo. 
• Dati geospaziali includono informazioni del sistema di posizionamento globale (GPS) o dati di localizzazione condivisi tramite telefoni cellulari.
• Dati multimediali coprono dati non strutturati come immagini, video e file audio.
• Dati dei sensori sono generati da sensori come accelerometri e altri dispositivi.
• Dati web sono elaborati da siti web come linguaggio di markup ipertestuale (HTML), fogli di stile a cascata (CSS) o Javascript. 
• Dati finanziari includono fatture, estratti conto bancari e altri documenti fiscali.
• Media ricchi comprendono tutte le piattaforme pubblicitarie o mediatiche come social media, intrattenimento, sorveglianza o podcast.

Esempi di dati non strutturati

Individui e aziende generano grandi volumi di dati non strutturati nella loro vita quotidiana e nelle loro operazioni. Si presenta in vari tipi, come:

• Email. I dati non strutturati si trovano comunemente sotto forma di email. Le email contengono generalmente blocchi di dati di testo non strutturati e allegati di file di diversi tipi e fonti.

• File di testo e documenti. I file di testo semplice, i documenti Microsoft Word, i Google Docs, i file PDF, i file HTML e altri formati di elaborazione testi possono contenere dati non strutturati nel contenuto scritto. 

• File di log. Molti sistemi e applicazioni generano file di log di dati non strutturati riguardanti vari eventi e attività. I log di sistema, i log delle applicazioni, i log di sicurezza e i log dei server web sono esempi. 

• Immagini. I file JPEG, PNG, GIF e TIFF sono diversi tipi di immagini che contengono dati non strutturati. I file di immagine memorizzano informazioni e dati visivi. 

• Video. I file MP4, MOV e AVI sono diversi tipi di file video di dati non strutturati. Questo può includere contenuti registrati, streaming multimediale e clip video. 

• File audio. I file MP3, WAV e FLAC sono diversi tipi di file audio con dati non strutturati. Alcuni esempi comuni di file audio sul posto di lavoro includono registrazioni vocali, chiamate di assistenza clienti e interviste.

• Dati dei sensori. Vari dispositivi utilizzano sensori per misurare e registrare dati fisici e ambientali. Questi includono dati GPS e registrazioni di termometri. 

• Dati dei social media. I post e le storie di Instagram, gli aggiornamenti di stato di Facebook e i post su X sono tutti dati non strutturati dei social media. Non ha una struttura predefinita, che si tratti di testo, un'immagine o contenuti multimediali.

• Dati dell'Internet delle cose (IoT). L'IoT offre dati come stati dei dispositivi, metadati, letture dei sensori o filmati CCTV. 
• Cartelle cliniche. L'industria sanitaria produce enormi volumi di dati non strutturati generati dall'uomo e dalle macchine, che aiutano gli operatori sanitari a fornire trattamenti appropriati. I dispositivi di imaging medico come endoscopi, laparoscopi, robot chirurgici e dati biosignali sono esempi di big data generati da macchine.

Vantaggi dei dati non strutturati

I dati non strutturati includono vari tipi di contenuti e offrono diversi vantaggi e approfondimenti profondi nonostante la loro mancanza di struttura. Alcuni dei principali vantaggi dei dati non strutturati includono i seguenti.

• Facile da raccogliere e archiviare. Poiché i dati non strutturati non seguono un formato specifico, possono essere raccolti rapidamente, nella loro forma grezza, senza schemi predefiniti, tabelle o altri modelli di dati. Una volta raccolti i dati, le organizzazioni possono archiviarli su server cloud condivisi o ibridi. 

• Fornisce informazioni più dettagliate rispetto ai dati strutturati. I dati non strutturati sono grezzi e non filtrati, il che significa che possono offrire approfondimenti più dettagliati. Ad esempio, le aziende possono utilizzare dati specifici e verbi nelle email di assistenza clienti per migliorare le prestazioni del loro team di assistenza clienti e costruire un centro di conoscenza basato su diversi aspetti dei dati delle email.

• Utile in molti modi, più di una volta. I team possono utilizzare i dati non strutturati più di una volta e analizzarli per scopi multipli perché non hanno una struttura predefinita o seguono un insieme di regole. Le aziende possono estrarre conoscenze dalle informazioni soggettive, opinioni e sfumature dei set di dati non strutturati.

• Conduce a un migliore servizio clienti. I dati non strutturati vengono raccolti tracciando email, messaggi, chat dal vivo e ticket sollevati dai clienti. Le aziende individuano le aree di miglioramento analizzando questi dati.
• Utile nel marketing. I team di marketing determinano i requisiti dei clienti e i modelli di acquisto valutando i dati non strutturati. Aiuta a pianificare campagne di marketing dedicate. 
• Risultati in un migliore processo decisionale. Le organizzazioni utilizzano i dati non strutturati per trovare tendenze che potrebbero beneficiare l'azienda. Fornisce alla gestione e ai principali stakeholder più informazioni per prendere decisioni efficienti.
• Riporta i clienti. I dati non strutturati, o big data, rivelano molto sui bisogni, le preferenze, i gusti e i disgusti o il comportamento d'acquisto di un cliente. Le aziende possono valutare i dati per prendere decisioni migliori su come mantenere i clienti esistenti mentre ne acquisiscono di nuovi.
• Funziona bene con l'archiviazione dei data lake. I data lake ospitano un'enorme capacità di archiviazione per i dati non strutturati. Hanno anche un prezzo pay-as-you-use che aiuta le organizzazioni a ridurre i costi.

Le sfide dei dati non strutturati

Anche con tutti i numerosi vantaggi dei dati non strutturati, essi presentano sfide per le organizzazioni a causa della loro mancanza di un formato predefinito. Alcune delle principali sfide dei dati non strutturati includono:

• Preoccupazioni di volume e scalabilità. I dati non strutturati spesso si accumulano rapidamente. Mentre alcuni possono occupare poco spazio, file più grandi consumano lo spazio di archiviazione disponibile, mettendo a dura prova le risorse e creando problemi di crescita. Le soluzioni di archiviazione possono anche essere costose se nessuno si occupa della manutenzione dei dati non strutturati.

• Qualità. Anche se i dati non strutturati possono essere più dettagliati rispetto ai dati strutturati, spesso contengono errori e incoerenze. Estrarre informazioni approfondite da set di dati con errori, informazioni non necessarie e incoerenze richiede un'elaborazione complessa. 

• Accesso ai dati isolati. I dati non strutturati a volte risiedono in fonti di dati e repository isolati e disconnessi che non possono essere integrati. Questi silos portano a dati ridondanti che sprecano spazio. D'altra parte, senza capacità di integrazione, le organizzazioni potrebbero dover escludere alcuni dati isolati, il che può causare lacune nell'identificazione di modelli e tendenze.

Dati non strutturati vs. dati strutturati

Ci sono differenze chiave tra dati non strutturati vs. dati strutturati che è importante comprendere.

I dati non strutturati mancano di una struttura predefinita; includono vari formati e tipi, come immagini, audio, testo e video. A causa del loro formato grezzo e della mancanza di un quadro, i dati non strutturati richiedono tecnologie avanzate, come tecniche di analisi statistica e elaborazione del linguaggio naturale, per raccogliere lezioni utili dalle informazioni. 

In confronto, i dati strutturati sono altamente organizzati con uno schema esplicito che definisce i tipi di dati e le relazioni tra i pezzi di informazione. È più facile da elaborare e analizzare rispetto ai dati non strutturati.

I dati non strutturati sono un tipo di big data. Leggi di più per saperne di più sui big data e sull'analisi dei dati.