Dati strutturati e dati non strutturati: differenze, tipologie e utilizzo

Hai sentito parlare di dati strutturati e dati non strutturati e vorresti capirne la differenza?

Nel mondo odierno dell’analisi dei dati, la comprensione dei diversi tipi di dati è essenziale.

I dati infatti si dividono principalmente in due categorie: dati strutturati e dati non strutturati.

Abbiamo anche una terza tipologia, i semistrutturati, ma andiamo con ordine.

In questo articolo, esploreremo la differenza tra questi tipi di dati, come vengono raccolti e archiviati, e quali strumenti sono disponibili per lavorarci.

Cosa si intende per dati strutturati?

I dati strutturati sono dati organizzati in un formato predefinito che rende facile la loro interpretazione e gestione.

Questo formato tipicamente consiste in righe e colonne, come in un foglio di calcolo o in un database relazionale.

I dati strutturati sono altamente organizzati e possono essere facilmente cercati e analizzati utilizzando linguaggi di query come SQL.

Tipologie di dato strutturato

Database Relazionali:
- Esempio: Tabelle di un database di clienti che contengono campi come nome, indirizzo, e numero di telefono.
- Utilizzo: I dati strutturati vengono utilizzati principalmente nelle applicazioni aziendali per gestire informazioni sui clienti, transazioni, inventari, ecc.
Fogli di Calcolo:
- Esempio: Fogli Excel che organizzano dati finanziari in colonne e righe.
- Utilizzo: Ideali per analisi rapide e per la visualizzazione di dati in piccole quantità.

Cosa si intende per dati semi strutturati?

I dati semistrutturati non seguono uno schema rigido come i dati strutturati, ma contengono elementi o tag che li rendono parzialmente organizzati. Questo tipo di dati è più flessibile, ma comunque supporta una certa organizzazione.

Tipologie di dato semistrutturato

JSON e XML:
- Esempio: File JSON che descrivono configurazioni o dati di scambio tra server.
- Utilizzo: Ampiamente utilizzati nelle applicazioni web per trasmettere dati strutturati ma flessibili tra server e client.
E-mail:
- Esempio: E-mail con intestazioni ben definite (mittente, destinatario) e un corpo di testo libero.
- Utilizzo: Utilizzate per comunicazioni aziendali e analisi di sentimenti attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale.

Cosa sono i dati non strutturati

I dati non strutturati non seguono uno schema fisso e non possono essere facilmente contenuti in tabelle o database.

Questi dati includono un’ampia varietà di formati e tipi di contenuto, che li rendono complessi da analizzare.

Tipologie di dato non strutturato

Testi e Documenti:
- Esempio: Documenti Word, articoli, libri.
- Utilizzo: Utilizzati in analisi di sentimenti, ricerca di testo completo, e riconoscimento di pattern nel linguaggio.
File Multimediali:
- Esempio: Immagini, video, audio.
- Utilizzo: Essenziali per il riconoscimento delle immagini, la trascrizione automatica e l’analisi dei video per il marketing e la sicurezza.
Dati dai Social Media:
- Esempio: Post, commenti e reazioni sui social media.
- Utilizzo: Importanti per l’analisi del sentiment del consumatore e per monitorare le tendenze del mercato.

Come si raccolgono e archiviano i dati?

Dati Strutturati:
- Raccolta: Attraverso moduli web, moduli di registrazione, e importazioni da altri sistemi.
- Archiviazione: In database relazionali come MySQL, PostgreSQL e Oracle.
Dati Semistrutturati:
- Raccolta: Attraverso API web, file di log, e flussi di dati.
- Archiviazione: In database NoSQL come MongoDB o in sistemi di file come Hadoop.
Dati Non Strutturati:
- Raccolta: Attraverso scraping web, sensori IoT, e upload manuale di file.
- Archiviazione: In data lake o sistemi di archiviazione distribuiti come Amazon S3 o Google Cloud Storage.

Strumenti per raccogliere e archiviare i dati

SQL e NoSQL Database: Utilizzati per archiviare dati strutturati e semistrutturati.
Hadoop e Spark: Strumenti per la gestione di grandi volumi di dati non strutturati e per eseguire analisi distribuite.
Amazon S3 e Google Cloud Storage: Soluzioni di archiviazione scalabili per dati non strutturati.
API REST: Per la raccolta di dati semistrutturati da applicazioni web.

Utilità nell’analisi dei dati

I dati strutturati, semistrutturati e non strutturati giocano ruoli cruciali nell’analisi dei dati:

Dati Strutturati: Facilitano analisi quantitative rapide e accurate grazie alla loro organizzazione predefinita.
Dati Semistrutturati: Offrono flessibilità e consentono di adattarsi a cambiamenti dinamici nei dati con una certa struttura.
Dati Non Strutturati: Forniscono approfondimenti ricchi e qualitativi, particolarmente utili in settori come il marketing e la ricerca scientifica.

Comprendere la differenza tra dati strutturati e dati non strutturati

La comprensione dei diversi tipi di dati è fondamentale per una gestione efficace dei dati e per l’analisi approfondita.

Sapere come raccogliere, archiviare e analizzare dati strutturati, semistrutturati e non strutturati è essenziale per sfruttare il pieno potenziale dell’analisi dei dati e ottenere insights significativi che possono guidare decisioni aziendali informate.