Dati strutturati e dati non strutturati: qual è la differenza?

"Strutturato" e "non strutturato" sono termini usati per classificare i dati in base alle regole di formato e schema o alla loro mancanza.

I dati strutturati hanno uno schema fisso e si inseriscono ordinatamente in righe e colonne, come i nomi e i numeri di telefono. I dati non strutturati non hanno uno schema fisso e possono avere un formato più complesso, come i file audio e le pagine web.

Ecco le principali aree di differenza tra dati strutturati e non strutturati:

• Formato: i dati strutturati hanno un modello di dati rigoroso e predefinito. I dati non strutturati non hanno un formato di dati predefinito.
  
  
• Storage: i sistemi di data storage strutturati hanno schemi rigidi, come quelli nei database relazionali o nei data warehouse. I dati non strutturati vengono spesso memorizzati nel loro formato nativo in database non relazionali o data lake.
  
  
• Casi d'uso: le organizzazioni possono utilizzare dati sia strutturati che non strutturati nei casi d'uso di intelligenza artificiale (AI) e analytics. I dati strutturati vengono spesso utilizzati nel machine learning (ML)) e guidano gli algoritmi di ML. I dati non strutturati vengono spesso utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sono una fonte di dati ricca e diversificata per i modelli di AI generativa (gen AI).
  
  
• Complessità: i dati strutturati sono più facili da manipolare e analizzare per gli utenti business con strumenti tradizionali. I dati non strutturati possono essere più complessi e richiedono competenze e strumenti specializzati per essere esaminati e analizzati.

Continua a leggere per un'analisi approfondita delle definizioni, dei casi d'uso e dei benefici dei dati strutturati e non strutturati.

I dati strutturati sono organizzati in un formato chiaro e predefinito. La natura standardizzata dei dati strutturati li rende facilmente decifrabili da strumenti di analytics dei dati, algoritmi di machine learning e utenti umani.

I dati strutturati possono includere sia dati quantitativi (come prezzi o cifre sul fatturato), sia dati qualitativi (come date, nomi, indirizzi e numeri di carta di credito).

Ad esempio, un rapporto finanziario con nomi di società, valori di spesa e periodi di reporting organizzati in righe e colonne è considerato un dato strutturato.

I dati strutturati vengono generalmente archiviati in formati tabulari, come fogli di calcolo Excel e database relazionali (o database SQL). Gli utenti possono immettere, cercare e manipolare in modo efficiente i dati strutturati all'interno di un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) utilizzando lo structured query language (SQL).

Sviluppato da IBM nel 1974, il linguaggio di query strutturato è il linguaggio di programmazione utilizzato per gestire i dati strutturati.

I casi d'uso per i dati strutturati includono:

• Addestramento dei modelli AI
• Gestione della relazione con il cliente (CRM)
• Business intelligence (BI)
• Gestione degli inventari
• Rich snippet per l'ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO)

I benefici dei dati strutturati sono legati alla loro facilità di utilizzo e di accesso:

• Adatti al machine learning: il machine learning può elaborare dati strutturati e non strutturati. Tuttavia per le applicazioni di ML può essere più facile analizzare e ottenere insight dai dati strutturati grazie alla loro architettura specifica e organizzata.
  
  
• Accessibili e facili da usare: la comprensione dei dati strutturati non richiede una conoscenza approfondita a livello di data science. Grazie al formato standard e all'elevato livello di organizzazione, la maggior parte degli utenti trova facile accedere e interpretare i dati strutturati.
  
  
• Abbondanza di strumenti: i dati strutturati sono precedenti ai dati non strutturati, quindi sono disponibili più app e strumenti per l'uso e l'analisi di questi dati. Alcuni esempio sono l'elaborazione analitica online (OLAP), SQLite, MySQL e PostgreSQL.

Le sfide dei dati strutturati ruotano attorno alla mancanza di flessibilità dei dati:

• Utilizzo limitato: i dati strutturati hanno un modello di dati predefinito che può essere utilizzato solo per lo scopo previsto, il che ne limita la flessibilità e l'usabilità. L'estrazione di ulteriori insight richiede modifiche o dati aggiuntivi.
  
  
• Opzioni di storage limitate: i data storage strutturati dispongono solitamente di schemi rigidi, come quelli all'interno di un database relazionale o di un data warehouse. Le modifiche ai requisiti dei dati prevedono l'aggiornamento di tutti i dati strutturati, il che richiede tempo e risorse.

I dati non strutturati non hanno un formato predefinito. I set di dati non strutturati sono in genere di grandi dimensioni (terabyte o petabyte di dati) e comprendono il 90% di tutti i dati generati dall'azienda.

Questo volume elevato è dovuto all’emergere dei big data, ovvero gli enormi e complessi set di dati provenienti da Internet e da altre tecnologie connesse.¹

I dati non strutturati possono contenere dati testuali e non, così come dati qualitativi (commenti sui social media) e quantitativi (cifre incorporate nel testo).

Esempi di dati non strutturati provenienti da fonti di dati testuali includono:

• E-mail
• Documenti di testo
• Post sui social media
• Trascrizioni delle chiamate
• File di testo dei messaggi, come quelli provenienti da Microsoft Teams o Slack

Esempi di dati non strutturati non testuali includono:

• File di immagine (JPEG, GIF e PNG)
• File multimediali
• File video
• Attività sui dispositivi mobili
• Dati sensoriali dai dispositivi Internet of Things (IoT)

Poiché i dati non strutturati non hanno un modello di dati predefinito, non sono facilmente elaborati e analizzati tramite strumenti e metodi di dati convenzionali.

Sono meglio gestiti in database non relazionali o NoSQL oppure in data lake, progettati per gestire enormi quantità di dati non elaborati in qualsiasi formato.

Spesso, machine learning, analytics avanzata ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono utilizzati per estrarre informazioni preziose dai dati non strutturati.

I casi d'uso includono:

• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• AI generativa (gen AI)
• Analisi del sentiment e del comportamento dei clienti
• Mining dei dati
• Analytics predittiva dei dati
• Analisi del testo dei chatbot

I benefici dei dati non strutturati riguardano il formato, la velocità e lo storage dei dati:

• Flessibilità: i dati non strutturati sono memorizzati nel loro formato nativo e rimangono indefiniti fino a quando non diventano necessari. Questa flessibilità del formato di file estende il pool di dati disponibili e consente ai data scientist di utilizzare i dati per diversi casi d'uso.
  
  
• Tassi di accumulo rapidi: per la maggior parte delle organizzazioni, questo tipo di dati sta crescendo a un ritmo triplo rispetto ai dati strutturati. Poiché non è necessario predefinire i dati non strutturati, questi possono essere raccolti rapidamente e facilmente, il che è utile per la messa a punto dell'AI generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).²
  
  
• Facili ed economici da memorizzare: i dati non strutturati offrono più opzioni di storage rispetto ai dati strutturati. Ad esempio, i file system o i data lake consentono di ricorrere a uno storage enorme e a prezzi pay-as-you-use, il che riduce i costi e facilita la scalabilità.

Le problematiche dei dati non strutturati in termini di competenze e risorse disponibili:

• Richiedono competenze: a causa della natura indefinita o non formattata, è necessaria dell'esperienza a livello di data science per preparare e analizzare i dati non strutturati. Questo potrebbe allontanare gli utenti business che non sono in grado di comprendere appieno gli argomenti o le analisi dei dati specializzati.
  
  
• Strumenti specializzati: gli strumenti tradizionali come Excel non sono adeguati per manipolare i dati non strutturati, mentre i prodotti a disposizione dei data manager sono limitati. Alcuni strumenti per la gestione dei dati non strutturati includono: MongoDB, DynamoDB, Hadoop e Azure.

• Pulizia dei dati: l'ampio volume e la struttura non uniforme dei dati non strutturati possono introdurre incongruenze, imprecisioni e problemi a livello di qualità dei dati. Prima dell'elaborazione, potrebbe essere necessaria un'attività di pulizia dei dati.

L'AI può elaborare rapidamente grandi volumi di dati. Questa è una funzionalità chiave per le organizzazioni che vogliono trasformare enormi quantità di dati non strutturati in insight fruibili.

Con il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), gli algoritmi di AI possono setacciare i dati non strutturati per trovare modelli e fare previsioni o raccomandazioni in tempo reale.

Le organizzazioni possono quindi incorporare questi modelli analitici in dashboard esistenti oppure in application programming interface (API) per automatizzare il processo decisionale.

I dati semi-strutturati sono il "ponte" tra i dati strutturati e quelli non strutturati. Sono utili per il web scraping e per l'integrazione dei dati.

I dati semi-strutturati non hanno un modello di dati predefinito. Tuttavia, utilizzano i metadati (ad esempio tag e indicatori semantici) per identificare caratteristiche specifiche dei dati e scalare i dati in record e campi preimpostati.

I metadati consentono in ultima analisi di catalogare, interrogare e analizzare meglio i dati semi-strutturati rispetto ai dati non strutturati.

Esempi di dati semi-strutturati sono i file JavaScript Object Notation (JSON), i valori separati da virgole (CSV) e i file eXtensible Markup Language (XML).

Un esempio più comunemente citato è l'e-mail, dove alcune sezioni di dati hanno un formato standardizzato (come intestazione e oggetto) ma contengono dati non strutturati all'interno di tali sezioni.