Qual è la differenza tra dati strutturati e dati non strutturati?
I dati strutturati e i dati non strutturati rappresentano due ampie categorie di dati che possono essere raccolti. I dati strutturati sono quelli che si adattano agevolmente a tabelle di dati e comprendono tipi di dati discreti quali numeri, testo breve e date. I dati non strutturati non si adattano perfettamente a una tabella di dati a causa delle loro dimensioni o natura: ad esempio, file audio e video e documenti di testo di grandi dimensioni. In alcuni casi, i dati numerici o testuali potrebbero non essere considerati strutturati se la loro modellazione in forma tabellare risulta inefficace. Per esempio, i dati provenienti dai sensori rappresentano un flusso continuo di valori numerici, ma creare una tabella con due colonne (una per il timestamp e una per il valore del sensore) sarebbe inefficiente e poco pratico. Sia i dati strutturati sia quelli non strutturati sono essenziali nell'analisi moderna.
Differenze principali tra i dati strutturati e i dati non strutturati
I dati strutturati possono essere modellati come una tabella con righe e colonne, dove ogni colonna rappresenta un attributo specifico (come ora, luogo, nome) e ogni riga corrisponde a un singolo record contenente valori di dati associati a ciascun attributo. I dati non strutturati, invece, non seguono regole prestabilite.
Di seguito sono riportate ulteriori differenze tra dati strutturati e dati non strutturati.
Formato dei dati
I dati strutturati devono sempre rispettare un formato rigoroso, noto come modello o schema di dati predefinito. I dati non strutturati, invece, non si conformano a uno schema fisso. Il formato prescritto per i dati non strutturati può variare, ad esempio potrebbe essere richiesto che tutte le registrazioni delle riunioni siano in formato MP3 o che tutti gli eventi di sistema siano raccolti in un determinato archivio.
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Archiviazione di dati
Sia i dati strutturati sia quelli non strutturati possono risiedere in vari tipi di archivi di dati. La scelta del tipo di archiviazione adeguato dipende dalle caratteristiche e dagli attributi specifici dei dati, dalla finalità della loro raccolta e dai tipi di analisi necessari.
Esempi di archivi per dati strutturati includono i database relazionali, i database spaziali e i cubi OLAP. Le grandi raccolte di archivi di dati strutturati sono denominate data warehouse. Esempi di archivi di dati non strutturati includono file system, sistemi di gestione delle risorse digitali (DAM), sistemi di gestione dei contenuti (CMS) e sistemi di controllo delle versioni. Le grandi raccolte di archivi di dati non strutturati sono denominate data lake.
Alcuni archivi di dati utilizzati in genere per i dati strutturati possono anche archiviare dati non strutturati e viceversa.
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Analisi dei dati
In genere, è più facile organizzare, pulire, cercare e analizzare i dati strutturati. Quando i dati sono formattati rigorosamente, è possibile utilizzare la logica di programmazione per cercare e individuare voci di dati specifiche, nonché creare, eliminare o modificare voci. L'automazione della gestione e dell'analisi dei dati strutturati è più efficiente.
I dati non strutturati non hanno attributi predefiniti, quindi sono più difficili da cercare e organizzare. Solitamente, i dati non strutturati necessitano di algoritmi complessi per la loro preelaborazione, manipolazione e analisi.
Tecnologie: dati strutturati e dati non strutturati
Il tipo di tecnologie impiegate sia con i dati strutturati sia con quelli non strutturati dipende dal tipo di archiviazione di dati utilizzato. Generalmente, gli archivi di dati strutturati forniscono funzionalità di analisi all'interno del database, mentre gli archivi di dati non strutturati non offrono questa possibilità. Ciò si verifica perché i dati strutturati aderiscono a regole di manipolazione ben definite e ripetibili dovute al loro formato specifico; al contrario, il formato dei dati non strutturati è più diversificato e complesso.
Esistono varie tecnologie utilizzate per analizzare entrambi i tipi di dati. L'uso del linguaggio di interrogazione strutturato (SQL) per interrogare i dati rappresenta il fondamento principale dell'analisi dei dati strutturati. È possibile impiegare altre tecniche e strumenti, come la visualizzazione e la modellazione dei dati, la manipolazione programmatica e il machine learning (ML).
Nel caso dei dati non strutturati, l'analisi richiede generalmente manipolazioni programmatiche più complesse e l'uso del machine learning. È possibile accedere a queste analisi tramite varie librerie di linguaggi di programmazione e strumenti specificamente progettati che utilizzano l'intelligenza artificiale (IA). Solitamente, i dati non strutturati richiedono una preelaborazione per essere convertiti in un formato specifico.
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Sfide: dati strutturati e dati non strutturati
Le sfide associate all'utilizzo dei dati strutturati sono generalmente minori rispetto a quelle dei dati non strutturati. Questo perché computer, strutture di dati e linguaggi di programmazione possono comprendere più facilmente i dati strutturati. Al contrario, per comprendere e gestire i dati non strutturati, i sistemi informatici devono prima scomporli in dati comprensibili.
Dati strutturati
In qualsiasi organizzazione o gruppo complesso, i dati strutturati diventano difficili da gestire quando il numero di relazioni in un database relazionale aumenta notevolmente. Con così tanti collegamenti tra database e punti dati, lo sviluppo di query per i dati può diventare piuttosto complesso. Altre sfide includono:
- Modifiche allo schema dei dati
- Adattamento di tutti i dati associati del mondo reale in un formato strutturato
- Integrazione di più origini dati strutturate diverse
Dati non strutturati
Generalmente, i dati non strutturati presentano due grandi sfide:
- La prima è a livello di archiviazione, perché questi dati solitamente sono più grandi di quelli strutturati
- La seconda è a livello di analisi, in quanto l'analisi di questi dati non è semplice come quella dei dati strutturati
Sebbene sia possibile eseguire alcune analisi utilizzando tecniche come la ricerca di parole chiave e la corrispondenza dei modelli, il machine learning è spesso associato a dati non strutturati, come il riconoscimento delle immagini e l'analisi del sentiment.
Altre sfide possono includere:
- La preelaborazione per estrarre dati strutturati o semistrutturati
- L'elaborazione multiformato
- La potenza di elaborazione richiesta per l'analisi
Quando usare dati strutturati e dati non strutturati
Sia i dati strutturati che quelli non strutturati vengono raccolti e utilizzati ampiamente in applicazioni, organizzazioni e settori diversi. Il mondo digitale si basa su entrambe le forme di dati, che vengono poi analizzati e utilizzati per far emergere risposte, processi decisionali, previsioni, riflessioni, applicazioni generative e altro ancora. Sebbene i dati strutturati si prestino tipicamente all'analisi di informazioni quantitative mentre i dati non strutturati a quella di contenuti di natura più qualitativa, questa distinzione non è sempre netta.
Dati strutturati
I dati strutturati sono particolarmente utili quando si ha a che fare con dati numerici discreti. Esempi di questo tipo di dati includono operazioni finanziarie, dati di vendita e marketing, e modelli scientifici. I dati strutturati possono essere utilizzati anche in tutti i casi in cui sono richiesti record con più campi di testo, numerici o enumerati, come i record delle risorse umane, gli elenchi di inventario e i dati sugli alloggi.
Dati non strutturati
I dati non strutturati vengono utilizzati quando è richiesto un record e i dati non rientrano in un formato di dati strutturato. Gli esempi includono il monitoraggio video, i documenti aziendali e i post sui social media. È possibile anche utilizzare dati non strutturati laddove non sia efficiente archiviarli in un formato strutturato, come i dati dei sensori Internet of Things (IoT), i log dei sistemi informatici e le trascrizioni delle chat.
Dati semistrutturati
I dati semi-strutturati si collocano tra i dati strutturati e i dati non strutturati. Ad esempio, un archivio di video potrebbe avere tag di dati strutturati associati a ciascun file, come data, posizione e argomento. I metadati sui file multimediali indicano che si tratta, per loro natura, di dati semistrutturati. Ciò che rende i dati semistrutturati è la presenza di una combinazione di dati strutturati e non strutturati. L'organizzazione dei dati non strutturati in formati semistrutturati può accelerare e agevolare l'analisi delle informazioni sottostanti.
Riepilogo delle differenze: dati strutturati e dati non strutturati
| Dati strutturati |
Dati non strutturati |
|
| In cosa consiste? |
Dati che rientrano in un modello o schema di dati predefinito. |
Dati senza un modello sottostante per distinguere gli attributi. |
| Esempio di base |
Una tabella Excel. |
Una raccolta di file video. |
| La soluzione ideale per |
Una raccolta associata di valori numerici e di testo discreti, brevi e non continui. |
Una raccolta associata di dati, oggetti o file in cui gli attributi cambiano o sono sconosciuti. |
| Tipi di archiviazione |
Database relazionali, database a grafo, database spaziali, cubi OLAP e altro ancora. |
File system, sistemi DAM, CMS, sistemi di controllo delle versioni e altro ancora. |
| Vantaggi principali |
Più facili da organizzare, pulire, cercare e analizzare. |
È possibile analizzare dati che non possono essere facilmente trasformati in dati strutturati. |
| La sfida più grande |
Tutti i dati devono rientrare nel modello di dati prescritto. |
Possono essere difficili da analizzare. |
| Tecnica di analisi principale |
Query SQL. |
Varia. |
In che modo AWS può aiutarti con i tuoi requisiti relativi ai dati strutturati e non strutturati?
Le soluzioni di analisi e archiviazione dei dati di Amazon Web Services (AWS) sono tra le più innovative e potenti al mondo. Queste soluzioni sono disponibili in commercio per organizzazioni di tutte le dimensioni, in ogni settore. AWS offre una gamma completa di soluzioni avanzate di archiviazione, trasformazione e analisi moderne, oltre a strumenti di flusso di lavoro, integrazione e gestione per dati strutturati e dati non strutturati. Le soluzioni sono modulari e progettate per architetture ibride e multi-cloud. Ad esempio, puoi utilizzare:
- Amazon Athena per l'analisi scalabile e serverless di database operativi, data warehouse, big data, ERP, dati multi-cloud e dati Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- Amazon Aurora come database nativo del cloud ad alte prestazioni compatibile con MySQL e PostgreSQL
- Amazon EMR per eseguire e dimensionare carichi di lavoro Apache Spark, Presto, Hive e altri carichi di lavoro di big data
- Amazon Redshift per il data warehousing e l'analisi di dati strutturati e semistrutturati come transazioni, clickstream, telemetria IoT e log delle applicazioni
- Amazon S3 con AWS Lake Formation per creare data lake per l'analisi
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) per la scalabilità e le operazioni di archiviazione di database relazionali basati su cloud
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