Dati strutturati e non strutturati: qual è la differenza

Viviamo in un'epoca in cui i dati sono sovraccarichi: qualsiasi cosa, dai database regionali all'ultima storia di Instagram, ogni informazione è diventata come una linfa vitale per molte aziende. Tuttavia, non tutti i dati sono uguali e ogni formato di dati è classificato in due tipi diversi: dati strutturati e non strutturati.

In questo articolo ti guiderò attraverso i dati strutturati e non strutturati, esplorerò le differenze tra questi due tipi di informazioni e controllerò i loro esempi per il processo decisionale basato sui dati.

Procediamo!

Cosa sono i dati strutturati?

I dati strutturati sono il tipo di big data altamente organizzati e facilmente interpretabili dagli algoritmi di apprendimento automatico. Tutte le informazioni sono organizzate in righe e colonne, proprio come i fogli di calcolo. Questi tipi di dati sono gestiti da Sequel Query Language (SQL). I dati strutturati spesso includono dati quantitativi; come età, dettagli di contatto, indirizzo, ecc.

Pro e contro dei dati strutturati

Esempi di dati strutturati

Poiché i dati strutturati sono di natura quantitativa, è semplicissimo per le applicazioni Big Data raccogliere e ordinare questi tipi di dati. Alcuni esempi di dati strutturati sono:

• Database SQL
• File Excel
• Tag SEO
• Dati del punto vendita (POS) e altro ancora

Il miglior software di analisi per dati strutturati

• MySQL
• OLAP
• Sviluppatore SQL Oracle
• PLSQL

Leggi anche: 7 migliori software SQL gratuiti per Windows e Mac

Cosa sono i dati non strutturati?

I dati non strutturati sono classificati come dati qualitativi e non possono essere analizzati direttamente con software o metodi di dati convenzionali. Questo tipo di dati è disponibile in varie forme, come e-mail, post sui social media, immagini, video, file audio e documenti.

Pro e contro dei dati non strutturati

Esempi di dati non strutturati

Alcuni esempi di dati non strutturati sono:

• Mezzi sociali
• Documenti aziendali
• E-mail
• Pagine web
• Feedback dei clienti e altro ancora

Il miglior software di analisi per dati non strutturati

• MongoDB
• Hadoop
• Dinamo DB
• Servizi Web di Amazon

Differenza tra dati strutturati e non strutturati

Ora che hai capito cosa sono i dati strutturati e non strutturati, parliamo delle loro differenze. Ho anche fornito un grafico per i dati strutturati e non strutturati.

Dati strutturati e non strutturati: organizzazione e formato

• Dati strutturati: i dati strutturati sono altamente organizzati e sono formattati in una struttura tabellare, che si trova tipicamente nei database relazionali.
• Dati non strutturati: mancano di un modello di dati predefinito e non hanno una struttura organizzativa specifica. I dati non strutturati possono includere documenti di testo, immagini, video, file audio e altro.

Dati strutturati e dati non strutturati: fonti

• Dati strutturati: i dati strutturati provengono generalmente da moduli online, registri di server Web, registri di rete, sistemi OLTP, sensori GPS, ecc.
• Dati non strutturati: queste origini dati includono file di elaborazione testi, messaggi e-mail, file PDF, immagini, ecc.

Dati strutturati e non strutturati: requisiti di archiviazione

• Dati strutturati: come sappiamo, i dati strutturati vengono archiviati in moduli tabulari come database SQL o fogli Excel e richiedono solo una piccola quantità di spazio di archiviazione. Inoltre, questi dati possono essere facilmente archiviati in data warehouse e sono anche altamente scalabili.
• Dati non strutturati: d'altra parte, i dati non strutturati vengono archiviati come database NoSQL o file multimediali e richiedono più spazio. Questo tipo di dati viene generalmente archiviato in data lake, il che rende difficile il ridimensionamento.

Dati strutturati vs dati non strutturati: metodi di analisi

• Dati strutturati: i metodi di analisi utilizzati per i dati strutturati sono il clustering, la classificazione e la regressione dei dati.
• Dati non strutturati: i metodi di data mining e stacking dei dati vengono utilizzati per l'analisi dei dati non strutturati.

Dati non strutturati e strutturati: in termini di flessibilità

• Dati strutturati: sono meno flessibili perché lo schema e i tipi di dati sono predefiniti. Pertanto, qualsiasi modifica alla struttura può richiedere molto tempo.
• Dati non strutturati: questi tipi di dati sono altamente flessibili poiché non esistono schemi predefiniti. Puoi aggiungere facilmente nuovi tipi di dati senza la necessità di modificare la struttura sottostante. Ciò lo rende adatto alla gestione di tipi di dati in evoluzione.

Esempi di dati strutturati e non strutturati

• Dati strutturati: alcuni esempi di dati strutturati sono database dei dipendenti, transazioni, rendiconti finanziari, informazioni su carte di credito e debito, ecc.
• Dati non strutturati: alcuni esempi di dati non strutturati sono post sui social media, registrazioni audio o video, immagini, ecc.

Ora diamo un'occhiata al grafico di confronto tra dati strutturati e non strutturati. Qui misureremo la differenza tra entrambi i tipi di dati in base alle caratteristiche.

Che cosa sono i dati semi-strutturati?

Oltre ai dati strutturati e ai dati non strutturati, esiste un altro tipo di dati chiamato dati semistrutturati. Questo tipo di dati non è completamente strutturato o non strutturato e include le caratteristiche dei dati strutturati e contiene anche informazioni non strutturate che non seguono alcun formato o schema specifico. I dati semistrutturati includono informazioni ereditate come posizione, ora, indirizzo e-mail o timbro ID del dispositivo.

Come aggiungere dati strutturati al tuo sito web?

Per aggiungere dati strutturati al tuo sito web, procedi nel seguente modo:

• Scegli la tua pagina e seleziona i tuoi dati strutturati.
• Apri l'Assistente per il markup dei dati strutturati di Google per aggiungerlo al tuo sito web.
• Metti alla prova i tuoi dati strutturati e il gioco è fatto.

Punti chiave

Mentre stiamo per concludere il nostro argomento sulla differenza tra dati strutturati e non strutturati, ecco alcuni punti da considerare:

Domande frequenti