strutturato vs. Dati non strutturati nell'apprendimento automatico

I dati sono la spina dorsale del progresso tecnologico e della crescita del business. Considerando l'enorme volume di dati che le aziende generano quotidianamente, gli strumenti convenzionali non sono sufficienti per elaborare o sfruttare l'analisi dei dati per estrarre informazioni significative.

In effetti, l'analisi e la comprensione dei dati è un prerequisito per l'elaborazione dei dati. Ciò è particolarmente importante perché i dati sono disponibili in due forme diverse: strutturati e non strutturati. Ogni tipo di dati viene accumulato, elaborato, ordinato e analizzato per ricavare informazioni preziose e migliorare il processo decisionale generale. Sia i dati strutturati che quelli non strutturati sono archiviati in database diversi.

In questo articolo, esploreremo i due principali tipi di dati e daremo un'occhiata ai vantaggi e ai limiti di ciascuno per tracciare un confronto tra dati strutturati e dati non strutturati.

Che cosa sono i dati strutturati?

I dati strutturati sono ben organizzati, facili da quantificare, ben definiti, semplici da cercare e analizzare con il software nell'analisi dei dati. I dati strutturati si trovano in genere in un campo specifico all'interno di file o record. È facile inserire dati strutturati in uno schema standard di righe, tabelle e colonne impostate.

Un buon esempio di gestione dei dati strutturati è l'accesso al database dell'hotel in cui è possibile accedere facilmente a tutti i dettagli rilevanti dei detenuti, come nome, numero di contatto, indirizzo, ecc. Tali tipi di dati sono strutturati.

I dati strutturati sono racchiusi in RDBMS (database relazionali). Tutte le informazioni memorizzate nel database possono essere aggiornate da persone o macchine e accessibili con facilità tramite algoritmi o ricerca manuale. Structured Query Language (SQL) è lo strumento standard utilizzato per gestire i dati strutturati, sia che si tratti di individuare, aggiungere ed eliminare o aggiornare.

Diamo ora un'occhiata ai pro e ai contro dei dati strutturati.

Vantaggi dei dati strutturati

1. Facile applicabilità agli algoritmi di apprendimento automatico

La natura ben organizzata e quantitativa dei dati strutturati rende molto facile l'aggiornamento, la modifica e la ricerca dei dati.

2. Facile da usare per gli uomini d'affari

Chiunque abbia una conoscenza di base dei dati e delle relative applicazioni può utilizzare i dati strutturati. I dati strutturati facilitano la modalità self-service di accesso ai dati per l'utente. Non è quindi necessario avere una conoscenza approfondita dei tipi di dati e delle loro relazioni.

3. Altre opzioni per gli strumenti

Poiché i dati strutturati sono in uso da molto tempo, la maggior parte degli strumenti è stata testata per verificarne l'efficienza nell'analisi dei dati. I gestori dei dati hanno molti strumenti tra cui scegliere quando affrontano i dati strutturati.

4. Integrazioni senza soluzione di continuità

Programmi semplici e snelli come Excel possono essere utilizzati per archiviare e organizzare dati strutturati. Inoltre, molti altri strumenti analitici possono essere collegati a Excel per ulteriori analisi dei dati, se necessario.

5. Idoneità

I dati strutturati sono altamente adatti per l'organizzazione di base e l'analisi quantitativa.

Contro dei dati strutturati

1. Uso limitato

I dati strutturati mancano di versatilità. Può essere utilizzato solo con una visione prefissata e non può discostarsi da quella in quanto ha una struttura predefinita.

2. Archiviazione dei dati limitata

I dati strutturati vengono archiviati in data warehouse con un metodo di archiviazione dati rigido. Qualsiasi modifica nell'archiviazione dei dati richiederà un aggiornamento completo dei dati esistenti per soddisfare requisiti aggiuntivi costosi e dispendiosi in termini di tempo.

3. Non adatto per analisi dettagliate

I dati strutturati possono offrire informazioni limitate poiché funzionano su parametri preimpostati. Non fornisce i dettagli su come e perché viene eseguita l'analisi dei dati.

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Che cosa sono i dati non strutturati ?

I dati non strutturati si riferiscono a informazioni che non sono organizzate e non possono essere ospitate in un quadro prestabilito o definito. Può essere conservato solo nella sua forma originale fino al momento dell'uso. Questa funzionalità è nota come schema in lettura .

La maggior parte dei dati che incontriamo non è strutturata. Quasi l' 80% dei dati aziendali non è strutturato; questa percentuale sembra essere in costante crescita. I dati non strutturati sono disponibili in vari formati come e-mail, post su piattaforme di social media, chat, presentazioni, immagini, feed satellitari e dati da sensori IoT.

Naturalmente, le aziende che investono tempo e denaro nella decifrazione di dati non strutturati ottengono l'accesso a business intelligence vitale e prezioso per aumentare i propri profitti. Può anche aiutarli a connettersi ai propri clienti in modo più efficiente e personalizzato, contribuendo così ad aumentare i profitti.

I dati non strutturati sono piuttosto difficili da decifrare; l'estrazione di informazioni preziose da dati non strutturati richiede strumenti all'avanguardia e algoritmi complessi da parte di esperti professionisti dei dati in grado di sfruttare competenze di programmazione e analisi dei dati di prim'ordine.

Tuttavia, i risultati sono molto gratificanti poiché le informazioni qualitative cruciali (feedback dei clienti, processo decisionale) aiutano le aziende a semplificare le richieste dei clienti e a migliorare l'efficienza organizzativa.

Vantaggi dei dati non strutturati

1. Libertà di rimanere nella forma naturale

Poiché i dati non strutturati vengono accumulati nella loro forma originale (forma nativa), non vengono definiti fino a quando non vengono utilizzati. Ciò si traduce in un pool di riserva più ampio poiché i dati non strutturati possono adattarsi a qualsiasi requisito di dati. Facilita inoltre gli analisti di dati e gli scienziati di dati a elaborare e analizzare solo le informazioni richieste.

2. Raccolta dati facile e veloce

I dati non strutturati hanno un tasso di accumulo impressionante. Non richiedendo parametri preimpostati, può essere raccolto facilmente e velocemente.

3. Archiviazione di dati massiccia

I data lake nel cloud archiviano dati non strutturati grazie alla loro impressionante capacità di archiviazione. I data lake nel cloud si applicano in base al pagamento in base all'utilizzo e sono altamente convenienti, flessibili e scalabili.

Svantaggi dei dati non strutturati

1. Necessità di competenze di scienza dei dati

Come accennato in precedenza, è necessaria l'esperienza della scienza dei dati per sfruttare i dati non strutturati per un'elaborazione e un'analisi utili. Quindi, un normale uomo d'affari o utente non può estrarre alcuna informazione significativa da dati non strutturati nella sua forma nativa grezza. L'elaborazione di dati non strutturati richiede la conoscenza dell'argomento relativo ai dati e la conoscenza di collegare i dati per renderlo pieno di risorse. Ancora più svantaggioso è che c'è una carenza di professionisti della scienza dei dati nonostante la domanda in continua crescita in tutti i settori.

2. Scelta limitata degli strumenti

I dati non strutturati richiedono strumenti specializzati per la manipolazione oltre all'esperienza nella scienza dei dati. Gli strumenti di analisi dei dati standard sono utili e compatibili con i dati strutturati e gli ingegneri dei dati hanno solo una scelta limitata di strumenti per analizzare i dati non strutturati. Tuttavia, mentre parliamo, sul mercato vengono sviluppati nuovi strumenti e tecnologie.

Dati strutturati vs dati non strutturati: un confronto

Dati strutturati

Dati non strutturati

I dati strutturati possono essere quantificati e rappresentati in numeri, date, stringhe e valori.

I dati non strutturati sono qualitativi e sono rappresentati in chat, video, feed satellitari audio e così via.

I dati strutturati vengono archiviati in database relazionali in righe e colonne.

Nei data lake cloud, i dati non strutturati vengono archiviati nelle loro forme native (audio, immagini, chat o video).

Si stima che circa il 20% dei dati disponibili sia in forma strutturata.

Si stima che l'80% dei dati disponibili non sia strutturato.

Possono essere visti in sondaggi chiusi come punteggi di NPS, voti CSAT e analisi web.

Possono essere visti nelle domande dei clienti, feedback, post sui social media, e-mail, recensioni, ecc.

Sono archiviati in un data warehouse.

Sono archiviati in database non relazionali come NoSQL, applicazioni, data warehouse e data lake.

Mostrano le tendenze per mostrare cosa sta succedendo.

Mostrano modelli e tendenze che spiegano in dettaglio perché sta accadendo una cosa particolare.

Richiede meno capacità di archiviazione

Richiede più capacità di archiviazione

Possono essere analizzati con strumenti semplici come Excel.

Possono essere analizzati solo con strumenti di intelligenza artificiale specializzati.

I dati strutturati hanno un modello di dati definito.

I dati non strutturati non hanno un modello di dati definito in quanto non richiedono alcuna manipolazione fino a quando non vengono utilizzati.

Gli utenti aziendali comuni senza la conoscenza dell'analisi dei dati possono utilizzare i dati strutturati poiché forniscono l'accesso self-service.

La gestione e l'analisi richiedono competenze di data science e solo i data engineer possono gestire dati non strutturati.

Sono conosciuti come schema in scrittura poiché hanno un formato predefinito.

Sono conosciuti come schema sulla lettura in quanto sono nel loro formato nativo.

I dati strutturati hanno le loro fonti nei sensori GPS, nelle applicazioni online, nei registri del server web, ecc.

I dati non strutturati hanno la loro origine in messaggi di posta elettronica, chat, messaggi vocali, file PDF, ecc.

I reparti di gestione delle relazioni con i clienti, prenotazione online e contabilità utilizzano dati strutturati.

Il data mining, l'analisi predittiva e i chatbot utilizzano dati non strutturati.

Dati semistrutturati

La terza categoria di dati include dati strutturati e non strutturati, noti come dati semi-strutturati. I dati semistrutturati non rientrano in alcun parametro preimpostato o struttura organizzata in un database relazionale che assomiglia a dati non strutturati. Tuttavia, hanno marcatori o metadati che trasportano informazioni elaborate, analizzate e strutturate proprio come i dati strutturati.

Il miglior esempio di dati semistrutturati sono le immagini negli smartphone. Ogni immagine o foto in uno smartphone contiene dati non strutturati e dettagli strutturati come ora, posizione e altre informazioni correlate. I dati semistrutturati possono essere visualizzati sotto forma di formati di file JSON, CSV e XML.

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