Dati non strutturati: che cos'è e a cosa serve?

I dati non strutturati sono il tipo più comune nel mondo dei big data di oggi. Ci sono molte informazioni utili in questo tipo di archivio dati che possono essere utilizzate per prendere decisioni aziendali. L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico vengono utilizzati per creare nuove soluzioni software che filtrano enormi quantità di dati alla ricerca di utili approfondimenti aziendali.

La maggior parte delle informazioni create e raccolte dalle aziende non è strutturata e il suo volume si espande rapidamente. In questo articolo definiremo i dati non strutturati, ne discuteremo i diversi tipi e gli usi che hanno in vari campi.

Cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati sono complessi da utilizzare per un programma per computer perché mancano di un quadro chiaro. Non è conforme a un modello di dati e non ha una struttura da riconoscere. La maggior parte di questi tipi di dati è costituita da testo, ma può includere anche altri tipi di informazioni come date, numeri e fatti.

Di seguito è riportato un elenco delle caratteristiche dei dati:

• I dati non sono strutturati e non seguono un modello di dati.
• I dati non hanno una struttura chiaramente definita.
• I dati non seguono un formato o un ordine specifico.
• La mancanza di una struttura riconoscibile rende difficile l'utilizzo dei programmi per computer.
• I dati non possono essere conservati in righe e colonne come nei database.

Si sta espandendo rapidamente a causa del numero maggiore di persone che utilizzano servizi e applicazioni digitali. I dati strutturati sono fondamentali, ma se i dati non strutturati vengono valutati correttamente, possono essere molto più vantaggiosi per le aziende. Può offrire una varietà di intuizioni che le cifre e le statistiche non possono trasmettere. Esploriamo alcuni esempi dei suoi tipi.

Tipi di dati non strutturati

I dati non strutturati includono vari formati e fonti, come documenti legali, audio, conversazioni, video, foto, testo su un sito Web e molti altri. Di seguito troverai alcuni esempi di alcuni dei tipi più comuni di esso.

• E-mail

Ci sono un sacco di dati non strutturati prodotti ogni giorno dalle numerose e-mail che inviamo e gli strumenti di analisi tradizionali non possono analizzarli. Tuttavia, i metadati di un'e-mail forniscono una certa struttura e alcuni algoritmi di analisi del testo possono recuperare informazioni importanti da migliaia di e-mail in pochi secondi.

• Social media

I dati raccolti dalle piattaforme di social networking non sono strutturati. Ma come le e-mail, può essere impostato in modi specifici. Un ottimo esempio di questo sarebbero gli hashtag.

Gli utenti possono utilizzare gli hashtag per trovare argomenti che li interessano. Tuttavia, i messaggi degli hashtag non sono strutturati.

• Risposte al sondaggio

I questionari per le ricerche di mercato, il coinvolgimento dei dipendenti e l'esperienza del cliente spesso presentano domande a scelta multipla e a risposta aperta. Queste domande richiedono risposte testuali non strutturate.

• Pubblicazioni

I dati non strutturati vengono pubblicati in molte forme da pubblicazioni, directory e portali. Esempi di contenuti includono articoli di notizie, annunci di lavoro, recensioni di film, elenchi di immobili, recensioni di ristoranti, database di curriculum, richieste di proposte e così via. I dati nel testo o nelle immagini sono inclusi in ciascuno di essi.

• Dati di comunicazione

Al giorno d'oggi, ci sono molti modi per avere conversazioni significative con gli altri, sia professionalmente che personalmente. Immagina un'azienda i cui dipendenti dialogano frequentemente con clienti e fornitori attraverso vari canali, generando dati audio, di immagini e di testo non strutturati.

• File multimediali

I file multimediali sono ancora non strutturati poiché non siamo sicuri di cosa rappresentino effettivamente l'immagine, la musica o il video, anche se possono essere etichettati con titoli o soggetti e salvati in database come MP3, JPG, PNG, GIF, ecc.

• Documenti

Valutazioni, documenti legali e presentazioni per le aziende sono spesso scritti a mano, pubblicati su Internet o salvati come PDF. Questi file possono includere anche fogli di calcolo, immagini o file XML. Anche se i file di testo possono essere scritti in modo standard, i dati non sono organizzati in modo da rendere possibile l'analisi senza sofisticate tecnologie di intelligenza artificiale.

• Pagine web

I dati non strutturati vengono prodotti a una velocità esponenziale su Internet. Testo, foto, audio, video e altri tipi di materiale possono essere trovati sulle pagine web.

Usi di dati non strutturati

I dati non strutturati sono intrinsecamente incompatibili con i programmi di elaborazione delle transazioni; Analytics e BI sono i suoi usi principali.

Rivenditori, produttori analizzano questi tipi di dati e altre aziende per migliorare l'esperienza del cliente e abilitare annunci pubblicitari efficaci. Inoltre, analizzano il feedback dei clienti per sapere cosa pensano dei prodotti, dei servizi e dei marchi di un'azienda attraverso la lente dell'analisi del sentimento.

Uno dei casi d'uso emergenti per l'analisi con dati non strutturati è la manutenzione predittiva. Ad esempio, i produttori possono esaminare i dati dei sensori per rilevare problemi alle apparecchiature nei sistemi di produzione o prodotti finali sul campo.

L'analisi dei dati di registro del sistema IT rivela tendenze di utilizzo, limitazioni di capacità e cause di problemi delle applicazioni, interruzioni del sistema e colli di bottiglia delle prestazioni. Inoltre, è possibile utilizzare enormi set di dati non strutturati per quanto segue:

• Esame dei messaggi per la conformità alle normative.
• Monitoraggio e valutazione delle interazioni e dei commenti dei clienti sui social media.
• Ottenere informazioni affidabili sulle preferenze e il comportamento generali del cliente.

Sfide relative ai dati non strutturati

La disponibilità e l'applicazione di dati non strutturati per esigenze analitiche, normative e decisionali determinano l'esigenza di ricercare ed esaminare attentamente questi dati. Di seguito sono elencate alcune sfide che possono sorgere durante l'utilizzo di dati non strutturati:

• Lunga attesa per dati nuovi e modificati: ci vuole molto tempo per analizzare interi filesystem di archiviazione ed elaborare le modifiche quotidiane su grandi volumi di centinaia di milioni o addirittura miliardi di file non strutturati.
• Difficile trovare dati di alta qualità: quando si tratta di qualità, i dati non strutturati possono essere piuttosto incoerenti. Poiché i dati sono difficili da verificare e quindi non sempre corretti, c'è una mancanza di coerenza nella qualità.
• La gestione dei dati è difficile: questi dati sono nella loro forma grezza e non sono stati strutturati in alcun modo. Trovare dati affidabili può essere difficile. Inoltre, la ricerca di dati rilevanti e l'indicizzazione sono attività complesse.
• Storage inadeguato: i limiti di backup legacy spingono le aziende a creare repliche costose che "allegano" i dati a un unico provider di storage e marchio.
• Dati inaccessibili: il software di backup non scalabile non è in grado di trasmettere dati critici in modo rapido e sicuro tra gli archivi. Ciò rende difficile la migrazione dei dati dal vecchio al nuovo storage.

Conclusione

I dati non strutturati possono sembrare schiaccianti a causa della loro disorganizzazione e di un grande volume di informazioni. Tuttavia, può essere facilmente gestito e una varietà di dati può essere acquisita utilizzando l'intelligenza artificiale.

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