Che cosa sono i dati strutturati nell'ambiente dei big data?

Con l'avanzare dell'era di Internet, creiamo continuamente una quantità incommensurabile di dati ogni secondo di ogni giorno. Tutto ciò che facciamo online, dall'acquisto all'invio di una richiesta di amicizia, all'esecuzione di una ricerca su Google, alla creazione di playlist su Spotify, va ad aggiungersi alla quantità di dati prodotti. Il volume di questi dati è così vasto e in costante aumento che lo denotiamo semplicemente come Big Data.

Tanto che indichiamo questo mucchio di dati in continua crescita come Big Data. Naturalmente, questi Big Data presentano molte opportunità per aziende, analisti e chiunque altro di imparare molte cose e migliorare i propri processi, tecniche e strategie. Con la crescita dei dati, le aziende hanno iniziato a investire in strumenti e tecniche che potrebbero aiutare a semplificare i dati e convertirli in informazioni. Ciò ha portato a una corretta caratterizzazione e categorizzazione dei dati per facilitare l'analisi. Questo ci ha fornito sostanzialmente tre categorie di dati:

• strutturato
• Non strutturato
• Semistrutturato.

Questo articolo esaminerà i dati strutturati in un ambiente Big Data!

Inoltre, immergiamoci nel mondo dei big data per saperne di più sui tipi di big data

Nei termini più semplici, tutti i dati a cui è possibile accedere, elaborare, archiviare e recuperare in un formato fisso, possono essere definiti dati strutturati. Con l'evoluzione delle tecnologie, è diventato più accessibile e più facile lavorare con dati strutturati e raccogliere informazioni dettagliate.

Per definire in modo più formale, i dati strutturati sono conformi o pertinenti a un modello di dati già esistente, hanno una struttura ben definita e seguono schemi e ordini che aiutano a raccogliere informazioni da esso. I dati strutturati possono essere facilmente accessibili, recuperati, manipolati e studiati da una persona o da qualsiasi programma per computer.

In generale, i dati strutturati in un ambiente Big Data sono archiviati in Database e altre strutture e schemi ben definiti. I dati strutturati hanno attributi chiaramente definiti per un facile accesso e sono tabulari, con righe e colonne che delineano chiaramente la struttura dei dati. Structured Query Language, abbreviazione di SQL, è principalmente il linguaggio di riferimento per comunicare con dati strutturati in un ambiente Big Data.

Se sei ancora confuso su cosa siano i dati strutturati, ti consigliamo di pensare ai dati strutturati come principalmente tutti i tuoi dati quantitativi come:

• Età
• Indirizzo
• Guadagno
• Spese
• Dettagli del contatto
• Dati della carta (debito o credito)
• Dettagli di fatturazione, ecc.

Diamo un'occhiata a un esempio di base per darti una migliore comprensione dei dati strutturati. Ecco una tabella "Studenti" in un database che contiene i loro numeri di ruolo, nomi, sessi, classi e nomi degli insegnanti di classe.

Come puoi vedere, i dati nella tabella sopra sono ben definiti, hanno attributi espliciti e sono accessibili in modo sistematico e strutturato.

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Ora, parliamo di alcune cose più pratiche sui dati strutturati, ad esempio, da dove provengono e come vengono generati?

Come vengono generati i Big Data strutturati?

Con l'evoluzione delle tecnologie, si sono evoluti nuovi modi di generazione di dati strutturati che sono sofisticati, più facili e più efficienti nell'accesso e nell'analisi. Queste origini dati producono dati strutturati in enormi volumi e in tempo reale. Pertanto, la generazione di Big Data strutturati può essere attribuita sostanzialmente a due categorie:

• Generazione macchina di dati strutturati: sono i Big Data strutturati generati senza intervento umano. Macchine o computer sono responsabili della generazione automatica di questi dati.
• Generazione umana di dati strutturati: questi sono i dati che noi esseri umani forniamo interagendo con computer e altri dispositivi digitali.

Esistono anche fonti ibride che utilizzano elementi sia generati dalla macchina che dall'uomo, ma possono essere lasciati per dopo!

Analizziamo un po' più a fondo cosa significano i dati generati dalla macchina e quelli generati dall'uomo osservando alcuni esempi.

Esempi di Big Data strutturati generati da macchine:

• Sensoriali: i dati sensoriali vengono prodotti automaticamente utilizzando fonti come contatori intelligenti, apparecchiature mediche, dati GPS, tag di frequenza e altro ancora. Questi dati sono fondamentali per le aziende che desiderano migliorare la gestione della propria catena di approvvigionamento.
• Weblog: ci sono molti server, applicazioni, programmi in esecuzione in tutto il mondo in ogni momento. Producono molti dati strutturati durante il loro runtime. Ciò equivale a un enorme volume di dati strutturati preziosi e approfonditi che le aziende possono utilizzare per gestire senza problemi gli SLA e lavorare in modo proattivo sulle violazioni della sicurezza.
• Punto vendita: tutti i dati generati durante le attività del punto vendita, inclusa la scansione del codice a barre di tutti i prodotti, generano molte informazioni strutturate relative al prodotto.

Esempi di Big Data strutturati generati dall'uomo:

• Tutti i dati di input: tutti i dati che inseriamo ovunque su Internet o qualsiasi applicazione digitale si aggiungono all'enorme mucchio di Big Data. Questi dati sono utili per comprendere e modificare i sentimenti e il comportamento dei clienti.
• Flusso di clic: ogni clic su qualsiasi sito Web si aggiunge ai dati del flusso di clic. Questo può anche tracciare, tracciare e influenzare il comportamento di acquisto.
• Dati di gioco: anche i giochi a cui giochiamo e ogni acquisto in-game e altre azioni si aggiungono alla pila di Big Data strutturati.
• Azioni di acquisto: tutte le attività che svolgiamo su qualsiasi sito di social media, dalla ricerca del prodotto all'acquisto finale, vengono continuamente aggiunte ai Big Data.

Per avere un'idea di quanto siano enormi le dimensioni dei Big Data generati dall'uomo, pensa che milioni di utenti diversi inviano informazioni diverse insieme! In aggiunta alle enormi dimensioni, i dati in tempo reale lo rendono ideale per le aziende che cercano di fare previsioni comprendendo i modelli.

Qualunque sia la modalità di produzione dei dati, il punto è che è incredibilmente perspicace e può risolvere molti problemi aziendali.

Questo spiega la maggior parte di ciò che devi sapere sui dati strutturati nell'ambiente dei Big Data. Ma prima di concludere questo articolo, esaminiamo rapidamente alcuni punti di confronto tra dati strutturati e non strutturati, in modo da avere una certa comprensione prima di approfondire i dati non strutturati!

Dati strutturati vs dati non strutturati

La differenza fondamentale tra i due tipi di dati è lo schema e il formato che utilizza per l'archiviazione e il recupero, influenzando il tipo di analisi che può essere ricavata da esso.

I dati strutturati funzionano con uno schema rigido che fornisce coerenza ed efficienza. D'altra parte, i dati non strutturati non hanno una struttura uniforme e sono incoerenti. Per l'archiviazione, i dati strutturati si basano su RDBMS e seguono una struttura a colonne e righe. Poiché questi dati sono ben classificati, possono essere facilmente utilizzati sia dall'uomo che dalle macchine. Per questo viene utilizzato SQL, che si basa su query di ricerca.

D'altra parte, i dati non strutturati non sono organizzati in modo predefinito o non funzionano con alcun modello di dati impostato. Questi dati sono generalmente ricchi di testo, ma a volte possono includere anche altre informazioni come numeri, date, ecc. Esempi di dati non strutturati possono includere cartelle cliniche, file audio/video/immagine, documenti di testo, metadati, libri, dati analogici, e-mail , eccetera.

Il più delle volte, troverai dati strutturati e non strutturati utilizzati insieme, il più delle volte. Ad esempio, un sistema CRM (dati non strutturati) potrebbe produrre un foglio excel di dati aziendali (dati strutturati).

In conclusione,

I dati strutturati vengono costantemente elaborati rapidamente, il che aumenterà solo con il tempo. Di conseguenza, le aziende devono gestire un mucchio di dati che contengono informazioni vitali e il potenziale per aiutare l'azienda a raggiungere i suoi obiettivi. Saper estrarre conoscenza dai dati è una delle competenze chiave del presente e del futuro.

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