Cosa Sono i Dati Strutturati e i Dati Non Strutturati
Nell'era dell'informazione digitale, i dati vengono generati in qualsiasi momento e le imprese creano valore attraverso l'analisi e l'elaborazione dei dati. Pertanto, raccogliere e registrare dati e processare e analizzare dati sono diventate due attività importanti nell'operatività aziendale. Nel processo di raccolta dei dati, i dati non strutturati vengono incontrati più frequentemente; la fonte e la forma di questi dati sono diverse, e risulta difficile classificarli o cercarli semplicemente. Un'ingestione efficace dei dati è essenziale per le organizzazioni per trasformare in modo efficiente i dati grezzi in informazioni utili. Nel processo di elaborazione dei dati, i dati strutturati sono quelli più frequentemente incontrati, poiché hanno una struttura chiara, informazioni ben definite e possono essere facilmente organizzati, cercati e analizzati. Pertanto, trasformare i dati non strutturati in dati strutturati è un passo importante per le imprese per sfruttare il valore dei dati.
Dati Strutturati
I dati strutturati sono dati che si adattano a un modello o schema di dati predefinito. Sono particolarmente utili per gestire dati discreti e numerici, come operazioni finanziarie, cifre di vendita e marketing, e modelli scientifici.
I dati strutturati sono tipicamente quantitativi e organizzati in modo tale da renderli facilmente ricercabili. Includono tipi comuni come nomi, indirizzi, numeri di carta di credito, numeri di telefono, valutazioni a stelle, informazioni bancarie e altri dati che possono essere facilmente interrogati utilizzando SQL in database relazionali.
Esempi di dati strutturati in applicazioni del mondo reale includono dati di volo e prenotazione quando si prenota un volo, e comportamenti e preferenze dei clienti in sistemi CRM come Salesforce. Sono ideali per collezioni associate di valori numerici e testuali discreti, brevi e non continui, e vengono utilizzati per il controllo dell'inventario, sistemi CRM e sistemi ERP.
I dati strutturati sono memorizzati in database relazionali, database a grafo, database spaziali, cubi OLAP e altro. Il suo principale vantaggio è che è più facile da organizzare, pulire, cercare e analizzare, ma la principale sfida è che tutti i dati devono adattarsi al modello di dati prescritto.
Dati Non Strutturati
I dati non strutturati sono dati privi di un modello sottostante per discernere le caratteristiche. Vengono utilizzati quando i dati non possono adattarsi a un formato di dati strutturati, come monitoraggio video, documenti aziendali e post sui social media.
Esempi di dati non strutturati includono una varietà di formati come email, immagini, file video, file audio, post sui social media, PDF e altro. Circa l'80-90% dei dati è non strutturato, il che significa che ha un enorme potenziale per un vantaggio competitivo se le aziende possono sfruttarlo.
Esempi di dati non strutturati in applicazioni del mondo reale includono chatbot che eseguono analisi del testo per rispondere a domande dei clienti e fornire informazioni, e dati utilizzati per prevedere cambiamenti nel mercato azionario per decisioni di investimento. I dati non strutturati sono ideali per collezioni associate di dati, oggetti o file in cui le caratteristiche cambiano o sono sconosciute, e vengono utilizzati con software di presentazione o di elaborazione testi e strumenti per visualizzare o modificare i media. I dati di servizio supplementari non strutturati, come post sui social media e feedback dei clienti, possono fornire preziose informazioni quando vengono convertiti in formati strutturati.
Di solito sono memorizzati in data lake, database NoSQL, data warehouse e applicazioni. Il principale vantaggio dei dati non strutturati è la sua capacità di analizzare dati che non possono essere facilmente modellati in dati strutturati, ma la principale sfida è che può essere difficile da analizzare. La principale tecnica di analisi per i dati non strutturati varia a seconda del contesto e degli strumenti utilizzati.
Differenza tra Dati Strutturati e Dati Non Strutturati
Vantaggi dei Dati Strutturati e Svantaggi dei Dati Non Strutturati
I dati strutturati offrono il vantaggio di essere facilmente ricercabili e utilizzabili per algoritmi di machine learning, rendendoli accessibili a imprese e organizzazioni per interpretare i dati. Ci sono anche più strumenti disponibili per analizzare i dati strutturati rispetto ai dati non strutturati. D'altra parte, i dati non strutturati richiedono che i data scientist abbiano competenze nella preparazione e analisi dei dati, il che potrebbe limitare l'accesso ad altri dipendenti dell'organizzazione. Inoltre, sono necessari strumenti speciali per gestire i dati non strutturati, contribuendo ulteriormente alla loro mancanza di accessibilità.
Analisi dei Dati Strutturati vs. Analisi dei Dati Non Strutturati
L'analisi dei dati strutturati è tipicamente più semplice perché i dati sono rigorosamente formattati, consentendo l'uso di logica di programmazione per cercare e localizzare specifiche voci di dati, nonché per creare, eliminare o modificare voci. Questo rende più efficiente l'automazione della gestione dei dati e l'analisi dei dati strutturati. Al contrario, l'analisi dei dati non strutturati non ha attributi predefiniti, rendendo più difficile cercare e organizzare. L'analisi dei dati non strutturati richiede spesso algoritmi complessi per preprocessare, manipolare e analizzare, ponendo una sfida maggiore nel processo di analisi. L'analisi dei dati di servizio supplementari non strutturati richiede spesso tecniche di parsing avanzate per estrarre informazioni significative.
Gestione dei Dati Strutturati vs. Gestione dei Dati Non Strutturati
La gestione dei dati strutturati è generalmente più efficiente a causa della sua natura organizzata e prevedibile. I computer, le strutture dati e i linguaggi di programmazione possono comprendere più facilmente i dati strutturati, portando a sfide minime nel loro utilizzo. Al contrario, la gestione dei dati non strutturati presenta due sfide significative: lo stoccaggio, poiché la gestione dei dati non strutturati affronta tipicamente un'elaborazione maggiore rispetto alla gestione dei dati strutturati, e l'analisi, poiché la gestione dei dati non strutturati non è così semplice come l'analisi della gestione dei dati strutturati. Per comprendere e gestire i dati non strutturati, i sistemi informatici devono prima scomporli in componenti comprensibili, il che è un processo più complesso.
Riepilogo della Differenza tra Dati Strutturati e Dati Non Strutturati
I dati strutturati sono definiti e ricercabili, includendo dati come date, numeri di telefono e SKU di prodotto. Questo li rende più facili da organizzare, pulire, cercare e analizzare rispetto ai dati non strutturati, che comprendono tutto il resto che è più difficile da categorizzare o cercare, come foto, video, podcast, post sui social media e email. Una frase per spiegare la differenza tra dati strutturati e non strutturati: La maggior parte dei dati nel mondo è non strutturata, ma la facilità di gestione e analisi dei dati strutturati conferisce loro un vantaggio significativo nelle applicazioni in cui i dati possono essere organizzati in modo ordinato e accessibili rapidamente.
Esempi di Dati Strutturati e Non Strutturati
Esempi di Dati Strutturati
-
Date e Orari: Le date e gli orari seguono un formato specifico, rendendo facile per le macchine leggerli e analizzarli. Ad esempio, una data può essere strutturata come AAAA-MM-GG, mentre un orario può essere strutturato come HH:MM:SS.
-
Nomi e Informazioni di Contatto dei Clienti: Quando ti registri per un servizio o acquisti un prodotto online, il tuo nome, indirizzo email, numero di telefono e altre informazioni di contatto vengono raccolti e memorizzati in modo strutturato.
-
Transazioni Finanziarie: Le transazioni finanziarie come le transazioni con carta di credito, i depositi bancari e i bonifici sono tutti esempi di dati strutturati. Ogni transazione viene fornita con informazioni specifiche sotto forma di numero di serie, data della transazione, importo e parti coinvolte.
-
Informazioni sulle Azioni: Le informazioni sulle azioni come i prezzi delle azioni, i volumi di scambio e la capitalizzazione di mercato sono un altro esempio di dati strutturati. Queste informazioni sono sistematicamente organizzate e aggiornate in tempo reale.
-
Geolocalizzazione: I dati di geolocalizzazione, comprese le coordinate GPS e gli indirizzi IP, vengono spesso utilizzati in varie applicazioni, dai sistemi di navigazione alle campagne di marketing basate sulla posizione.
Esempi di Dati Non Strutturati
-
Email: Le email sono tra i più popolari esempi di dati non strutturati che utilizziamo ogni giorno per scopi aziendali o personali.
-
File di Testo: Esempi di dati non strutturati includono file di elaborazione testi, fogli di calcolo, file PDF, rapporti e presentazioni.
-
Siti Web: I contenuti dei siti web come YouTube, Instagram e Flickr sono considerati esempi di dati non strutturati.
-
Social Media: I dati generati dalle piattaforme di social media come Facebook, Twitter e LinkedIn sono esempi di dati non strutturati.
-
Media: Immagini digitali, registrazioni audio e video rappresentano una grande quantità di dati non testuali in modo non strutturato che possono essere considerati esempi di dati non strutturati.
Tecniche per l'Analisi dei Dati Strutturati
-
Query SQL: I dati strutturati possono essere interrogati in modo efficiente utilizzando SQL (Structured Query Language), che consente un rapido recupero e manipolazione dei dati memorizzati in database relazionali.
-
Data Warehousing: I dati strutturati possono essere memorizzati in data warehouse, che integrano dati provenienti da più fonti e supportano query e analisi complesse.
-
Algoritmi di Machine Learning: Gli algoritmi possono elaborare facilmente i dati strutturati per identificare modelli e fare previsioni.
I dati strutturati sono facili da comprendere e manipolare, rendendoli accessibili a un'ampia gamma di utenti. I dati strutturati consentono un'archiviazione, un recupero e un'analisi efficienti, accelerando i processi decisionali. I sistemi di dati strutturati possono scalare per gestire grandi volumi di dati, garantendo che le prestazioni rimangano elevate man mano che i dati crescono.
Tecniche per l'Analisi dei Dati Non Strutturati
-
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Le tecniche NLP vengono utilizzate per analizzare i dati testuali, estraendo informazioni e intuizioni significative da grandi volumi di testo non strutturato.
-
Machine Learning: Gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati a riconoscere modelli nei dati non strutturati, come immagini o file audio.
-
Data Lakes: I dati non strutturati possono essere memorizzati in data lake, che consentono la memorizzazione di dati grezzi nel loro formato nativo fino a quando non sono necessari per l'analisi.
Dall'esempio delle tecniche di analisi dei dati non strutturati, analizzare i dati non strutturati è più complesso e richiede strumenti e tecniche specializzati. L'elaborazione dei dati non strutturati richiede spesso risorse computazionali significative e capacità di archiviazione. I dati non strutturati possono contenere incoerenze, errori o informazioni irrilevanti, rendendo difficile garantire la qualità dei dati. Snellire l'ingestione dei dati può migliorare significativamente la capacità di un'organizzazione di gestire e analizzare grandi volumi di dati.
Esempi della Necessità di Convertire Dati Non Strutturati in Dati Strutturati
-
Analisi del Feedback dei Clienti: Convertire recensioni e feedback dei clienti da testo non strutturato in dati strutturati consente alle aziende di eseguire analisi di sentiment e identificare tendenze nella soddisfazione dei clienti.
-
Cartelle Cliniche: Strutturare le cartelle cliniche non strutturate, come le note dei medici e i referti di imaging, consente una migliore integrazione con i sistemi di registrazione elettronica della salute (EHR) e migliora la cura dei pazienti.
-
Conformità e Reporting: Il processo di ingestione dei dati comporta l'estrazione, il caricamento e la trasformazione dei dati provenienti da varie fonti in un formato adatto per l'analisi. Le organizzazioni potrebbero dover convertire i dati non strutturati in formati strutturati per conformarsi ai requisiti normativi e facilitare report accurati.
-
Ricerca di Mercato: Convertire dati non strutturati da sondaggi e gruppi di discussione in dati strutturati aiuta ad analizzare le tendenze di mercato e il comportamento dei consumatori.
Come AnyParser Può Analizzare Dati Non Strutturati in Dati Strutturati
AnyParser, sviluppato da CambioML, è uno strumento potente per il parsing dei documenti progettato per estrarre informazioni da varie fonti di dati non strutturati come PDF, immagini e grafici, e convertirle in formati strutturati. Sfrutta modelli avanzati di linguaggio visivo (VLM) per raggiungere un'alta precisione ed efficienza nell'estrazione dei dati.
Caratteristiche Principali
-
Precisione: Estrae accuratamente testo, numeri e simboli mantenendo il layout e il formato originali.
-
Privacy: Elabora i dati localmente per garantire la protezione della privacy degli utenti e delle informazioni sensibili.
-
Configurabilità: Consente agli utenti di definire regole di estrazione personalizzate e formati di output.
-
Supporto Multi-sorgente: Supporta l'estrazione da varie fonti di dati non strutturati, inclusi PDF, immagini e grafici.
-
Output Strutturato: Converte le informazioni estratte in formati strutturati come Markdown, CSV o JSON.
Passi per Analizzare Dati Non Strutturati Utilizzando AnyParser
-
Carica il Tuo Documento: Inizia caricando il tuo file di dati non strutturati (ad es. PDF, immagine) nell'interfaccia web di AnyParser. Puoi trascinare e rilasciare il tuo file o incollare uno screenshot per un'elaborazione rapida.
-
Seleziona le Opzioni di Estrazione: Scegli il tipo di dati che desideri estrarre. Ad esempio, se hai bisogno di estrarre tabelle da un PDF, seleziona l'opzione "Solo Tabelle".
-
Elabora il Documento: Il motore API di AnyParser elaborerà il documento, rilevando e estraendo accuratamente le informazioni richieste. Lo strumento utilizza tecniche avanzate di VLM per identificare i punti dati rilevanti e convertirli in un formato strutturato.
-
Anteprima e Verifica: Rivedi i dati estratti utilizzando la funzione di anteprima di AnyParser. Confronta l'estrazione iniziale con il documento originale per garantire l'accuratezza.
-
Scarica o Esporta: Una volta soddisfatto dell'estrazione, scarica il file di dati strutturati (ad es. CSV, Excel) o esportalo direttamente su piattaforme come Google Sheets per ulteriori analisi.
Vantaggi dell'Utilizzo di AnyParser
-
Efficienza e Precisione: Automatizza le attività di estrazione dei dati, riducendo lo sforzo manuale e minimizzando gli errori.
-
Sicurezza dei Dati: Garantisce che le informazioni sensibili vengano elaborate localmente, rispettando gli standard di privacy dei dati.
-
Personalizzazione Flessibile: Gli utenti possono adattare i parametri di estrazione e i formati di output per soddisfare esigenze specifiche.
-
Maggiore Focus Analitico: Semplifica l'estrazione dei dati, consentendo ai professionisti di concentrarsi su analisi di valore superiore.
Applicazioni
-
Ingegneri AI: Estrarre informazioni testuali e di layout da PDF per sviluppare e addestrare modelli di AI.
-
Analisti Finanziari: Estrarre dati numerici da tabelle PDF per un'analisi finanziaria accurata.
-
Data Scientists: Elaborare grandi volumi di documenti non strutturati per scoprire intuizioni e tendenze.
-
Imprese: Automatizzare l'elaborazione e l'analisi di vari documenti, come contratti e rapporti, per migliorare l'efficienza operativa.
Sfruttando AnyParser, gli utenti possono trasformare dati non strutturati complessi in file strutturati e modificabili, integrandoli senza problemi nei loro flussi di lavoro per un'analisi e gestione dei dati migliorate.
Conclusione
Nell'era digitale, convertire dati non strutturati in formati strutturati utilizzando strumenti come AnyParser è cruciale per le aziende per sbloccare intuizioni e ottenere un vantaggio competitivo. AnyParser può essere utilizzato per analizzare dati di servizio supplementari non strutturati, rendendo più facile l'integrazione nei sistemi di business intelligence. Snellendo questo processo, le organizzazioni possono sfruttare in modo efficiente il pieno potenziale dei loro dati, guidando migliori decisioni e pianificazione strategica.
