Cosa sono i dati strutturati?
Si parla di dati strutturati quando i dati sono in un formato standardizzato, hanno una struttura ben definita, sono conformi a un modello di dati, seguono un ordine persistente e sono facilmente accessibili dagli esseri umani e dai programmi. Questo tipo di dati è generalmente memorizzato in un database.
Mentre i dati strutturati rappresentano solo circa il 20% dei dati in tutto il mondo, sono la base attuale dei big data. Questo perché è così facile accedervi, usarli e i risultati del loro utilizzo sono molto più accurati.
Perché un'azienda ha bisogno di dati strutturati?
La più grande fonte di informazioni che un'azienda ha sui clienti, processi e sul personale sono i dati. Questi dati possono assumere molte forme: feedback dai clienti, tweet, informazioni finanziarie, flusso di magazzino, quasi tutto. Tuttavia, una gran parte dei dati è completamente non quantificabile. Non si possono misurare i sentimenti, le ragioni di un comportamento o un video clip. Quindi, i dati strutturati sono necessari perché si possono trarre da essi inferenze e informazioni più facilmente che dai dati non strutturati.
Se un'azienda sta pianificando di crescere o di spostarsi in un nuovo segmento di prodotti, allora sono necessari dati strutturati. Questi dati sono facilmente utilizzabili nel machine learning e nell'intelligenza artificiale, determinando previsioni accurate su ciò che produrrà l'aumento maggiore delle dimensioni aziendali o quale nuovo prodotto venderà meglio.
I dati strutturati sono utili anche al personale: dettagli sui clienti, informazioni sulle vendite, livelli di stock, informazioni quotidiane che devono essere accessibili, facili da gestire e fornire informazioni rilevanti.
Caratteristiche dei dati strutturati
I buoni dati strutturati avranno una serie di caratteristiche, indipendentemente da come i dati sono immagazzinati o da cosa riguardano le informazioni. Dati strutturati:
- Hanno una struttura identificabile che è conforme a un modello di dati.
- È presentato in righe e colonne, come in un database.
- È organizzato in modo che la definizione, il formato e il significato dei dati siano esplicitamente compresi.
- È in campi fissi in un file o record.
- Ha gruppi simili di dati raggruppati in classi.
- I punti dati nello stesso gruppo hanno gli stessi attributi.
- Le informazioni sono di facile accesso e interrogazione per gli esseri umani e altri programmi.
- Gli elementi possono essere indirizzati, consentendo un'analisi e un'elaborazione efficienti.
Le fonti di questi dati variano a seconda dell'organizzazione. Ci sono dati generati dal computer o dalla macchina che sono creati da una macchina senza alcun bisogno di intervento umano. Includono elementi come i dati dei sensori, i blog, i dettagli dei punti vendita e le informazioni finanziarie. Tutto questo viene catturato automaticamente dalle macchine.
I dati generati dall'uomo sono, ovviamente, forniti dall'uomo. Includono i dati di input delle risposte ai sondaggi, i dati click-stream che registrano tutte le azioni che una persona compie su un sito web o una ripartizione mossa per mossa delle azioni compiute in un gioco online.
Alternative ai dati strutturati
Dati semistrutturati
Questi dati non sono in un database relazionale, non sono conformi a un modello di dati, ma hanno alcuni elementi di struttura. Anche se non sono rigidi come i dati strutturati, hanno alcuni elementi simili.
Questi dati non possono essere memorizzati in righe e colonne o database. Contengono metadati e tag che li aiutano ad essere raggruppati in modo appropriato e descrivono il modo in cui vengono memorizzati. I dati semistrutturati sono organizzati gerarchicamente, anche se le entità all'interno di quel gruppo possono non avere le stesse proprietà o gli stessi attributi. Sono difficili da automatizzare e gestire ed è difficile per i programmi accedervi.
I dati semistrutturati includono dati in linguaggio XML, e-mail, file zip, file web ed eseguibili binari.
Dati non strutturati
Questi dati non strutturati non sono conformi a nessun altro modello e non hanno una struttura facilmente identificabile. Non c'è organizzazione e non possono essere immagazzinati in nessun modo logico. I dati non strutturati non si adattano a nessuna struttura di database, non hanno regole o formato e non possono essere facilmente utilizzati dai programmi.
Questo tipo di dati include video, rapporti, sondaggi, documenti Word, immagini e memo.
Vantaggi dei dati strutturati
I dati strutturati hanno una serie di vantaggi. Se un'organizzazione intende utilizzare i dati per previsioni o analytics aziendali, allora devono essere strutturati.
Archiviazione e accesso facili
Poiché i dati strutturati hanno un'architettura ben definita, è facile trovare i dati quando servono. Umano o computer, il rispettivo database è facile e rapido da individuare.
Il data mining è semplice
Se i dati sono necessari per l'intelligenza artificiale o il machine learning, sono facili da applicare. La conoscenza può essere facilmente estratta dai dati, anche utilizzando calcoli manuali.
Facilità di aggiornamento e cancellazione
Se i dati sono ben strutturati, aggiornare e cancellare i dati diventa un compito semplice.
Facilmente scalabili
Poiché i dati si inseriscono in un'architettura prestabilita, è facile aggiungerne altri. Per quanto riguarda i dati in streaming o i dati che vengono costantemente aggiornati, saranno automaticamente aggiunti nel posto giusto.
Migliore business intelligence
Il data mining è un esercizio molto più semplice quando i dati sono strutturati. Questo significa che qualsiasi previsione fatta o ipotesi di business intelligence tratta da essi ha più probabilità di essere corretta e accurata. Gli algoritmi di machine learning scansionano facilmente i dati, rendendo semplici le interrogazioni e la manipolazione dei dati.
La sicurezza dei dati è facile
I dati strutturati sono immagazzinati in un data warehouse, che generalmente ha dei livelli di sicurezza. Sebbene niente sia mai sicuro al 100%, la sicurezza dei dati strutturati è semplice da implementare e segue le migliori prassi standard del settore.
Facile ricerca di informazioni
Poiché i dati strutturati possono essere indicizzati sulla stringa di testo e sugli attributi, questo rende le operazioni di ricerca semplici. La natura dei dati è facilmente comprensibile, e i significati e le relazioni alla base dei dati sono facilmente accettati.
Svantaggi dei dati strutturati
Inflessibilità dello stoccaggio
I data warehouse o i database relazionali in cui sono memorizzati i dati strutturati hanno strutture fisse che non sono flessibili. Se, per qualsiasi motivo, i requisiti dei dati cambiano, è probabile che tutti i dati strutturati debbano essere aggiornati.
Casi d'uso limitati
Poiché tutti i dati sono stati raccolti in un certo modo per un certo uso, è così che saranno utilizzati. Di conseguenza, i dati strutturati hanno meno flessibilità.
Il futuro dei dati strutturati
Anche se i dati strutturati rappresentano attualmente il 20% del tipo di dati di un'organizzazione, questa percentuale sta diminuendo. L'enorme aumento di dati non strutturati e semistrutturati, che sta crescendo ad un ritmo rapido, sta diminuendo la quota di dati. Attualmente, i dati strutturati sono ancora preziosi con una crescente enfasi sulle previsioni per il mercato. Poiché i dati strutturati sono molto più accessibili dei dati non strutturati, attualmente sono preziosi per le aziende.
Solo lo 0,5% dei dati non strutturati viene utilizzato e analizzato, ma è una preziosa fonte di informazioni. Man mano che il settore si orienta verso la decifrazione e la quantificazione dei dati non strutturati, la dipendenza dai dati strutturati diminuirà. I dati semistrutturati vengono sempre più trasferiti in formato JSON, che è analizzabile per le macchine. Questo significa che altre forme di dati, meno rigide nella struttura, diventeranno la fonte di ulteriori analisi dei dati.
Mentre l'attenzione è stata riservata alla trasformazione di dati non strutturati o semistrutturati in dati strutturati, l'enfasi ora è sulla disponibilità dei dati per le macchine senza il passo supplementare, costoso e dispendioso in termini di tempo, di trasformarli in dati strutturati.