Quali sono i tipi di Big Data: caratteristiche e definizione

Riepilogo: i Big Data comprendono quattro tipi denominati dati strutturati, non strutturati, semistrutturati e quasi strutturati. Impariamo di seguito in dettaglio ciascun tipo di Big Data!

La maggior parte delle organizzazioni fa affidamento sui set di dati per ottenere informazioni dettagliate e conoscere i propri clienti, il settore e l'azienda. Tuttavia, quando le dimensioni dei dati aumentano, diventa difficile gestirli ed elaborarli.

Questi set di dati sono chiamati big data set che hanno una maggiore varietà di dati e sono di natura enorme. I big data possono presentarsi in diverse forme: strutturati, non strutturati, semistrutturati e quasi strutturati.

Impariamo di più sui diversi tipi di set di big data nell'articolo seguente.

Quali sono i tipi più diffusi di Big Data?

I big data sono classificati in questi quattro tipi principali come elencati di seguito:

1. Dati strutturati

I dati strutturati sono un tipo di dati che hanno un formato standardizzato a cui il software e le persone possono accedere facilmente. Generalmente è in forma tabellare con varie righe e colonne che evidenziano gli attributi dei dati.

I dati strutturati comprendono dati quantitativi come età, numero di contatto, numeri di carta di credito e così via. Poiché è di natura quantitativa, il software può elaborarlo facilmente per ottenere informazioni preziose.

Per elaborare i dati della struttura, non è necessario inserire i dati nelle metriche pertinenti. Inoltre, i dati della struttura non necessitano di essere convertiti e interpretati in modo approfondito per ottenere informazioni preziose.

Dove utilizzare il tipo di dati strutturati?

• Gestione dati clienti
• Conservazione dei dettagli delle fatture
• Archiviazione dei database dei prodotti
• Registrazione dell'elenco dei contatti

Pro e contro dei dati strutturati

2. Dati non strutturati: XML, JSON, YAML

I dati non strutturati sono un tipo di dati che non si limita a un modello di dati specifico e a una struttura identificabile che può essere letta da un programma per computer. Questo tipo di dati non è organizzato in modo adeguatamente definito e manca di qualsiasi sequenza o formato per elaborare i dati.

A differenza dei dati strutturati, questo tipo di dati non può essere archiviato sotto forma di righe e colonne. Un esempio comune di dati non strutturati è un database eterogeneo che contiene una combinazione di immagini, video, file di testo, ecc.

Dove utilizzare il tipo di dati non strutturato?

• Gestione dei dati audio e video
• Gestire le risposte ai sondaggi a risposta aperta
• Gestione dei post sui social media
• Gestione documenti aziendali

Pro e contro dei dati non strutturati

3. Dati semistrutturati

I dati semistrutturati sono un tipo di dati non strutturati correttamente ma allo stesso tempo non del tutto destrutturati. Questi dati non si attengono allo schema rigido e al modello di dati. Inoltre, potrebbe contenere anche componenti che non possono essere facilmente categorizzati o classificati.

I dati semistrutturati sono caratterizzati da metadati e tag che forniscono informazioni aggiuntive su tutti gli elementi dei dati. Ad esempio, un file XML può contenere tag che indicano la struttura del documento e includere tag aggiuntivi che forniscono metadati sul contenuto come la data o le parole chiave.

Dove utilizzare il tipo di dati semi-strutturato?

• Analisi di pagine web tramite HTML
• Utilizzo dei dati delle e-mail per ottenere informazioni dettagliate sui clienti
• Categorizzazione e analisi di video e immagini

Pro e contro del tipo di dati sem-strutturato

4. Dati quasi strutturati

I dati quasi strutturati sono un tipo di dati testuali forniti con formati di dati irregolari. Questo tipo di dati può essere formattato con diversi strumenti di analisi dei dati. Include dati come i dati del flusso di clic web.

Dove utilizzare il tipo di dati quasi strutturato?

• Può essere utilizzato per analizzare i dati delle pagine web

Pro e contro del tipo di dati quasi strutturato

Quali sono i sottotipi di dati?

Esistono diversi sottotipi di dati che non sono considerati Big Data ma sono importanti per l'analisi. L'origine di tali dati può provenire da social media, registrazione operativa, attivazione di eventi o geospaziale. Può anche provenire da sistemi open source, dati trasmessi tramite API e dispositivi smarriti o rubati.

Caratteristiche dei Big Data

Ci sono cinque V che definiscono le caratteristiche dei big data. Queste caratteristiche sono elencate di seguito:

• Volume: la prima caratteristica dei big data è il volume. I big data sono l’enorme “volume” di dati raccolti da diverse fonti. Le fonti potrebbero includere procedure aziendali, piattaforme di social media, macchine, interazioni umane, ecc.
• Veridicità: la veridicità può essere definita come la qualità e l'accuratezza dei dati forniti. I dati estratti potrebbero presentare alcuni elementi mancanti o potrebbero non essere in grado di fornire informazioni preziose. Pertanto, questa caratteristica è utile per identificare la qualità dei dati e ottenere approfondimenti.
• Varietà: la varietà può essere definita come la diversità di vari tipi di dati. I dati possono essere ottenuti da diverse origini dati che potrebbero variare di valore. I dati raccolti possono essere strutturati, non strutturati o semi strutturati. La varietà di dati può essere sotto forma di PDF, e-mail, foto, audio, ecc.
• Valore: può essere definito come il valore che i big data possono fornire. Trarre valore dai dati raccolti è importante per ricavarne informazioni preziose. Le organizzazioni possono utilizzare gli stessi strumenti di analisi dei big data attraverso i quali hanno raccolto i dati per analizzarli.
• Velocità: la velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati e spostati. È un elemento importante per le aziende che desiderano che i propri dati fluiscano velocemente in modo che siano disponibili al momento giusto per ottenere approfondimenti. I dati possono provenire da varie fonti come macchine, smartphone, reti, ecc. Una volta raccolti, i dati possono essere analizzati rapidamente.

Settori che utilizzano i Big Data su base quotidiana

I big data possono essere utilizzati in molteplici settori, tra cui sanità, agricoltura, istruzione, finanza e così via. Di seguito impariamo nel dettaglio l'applicazione dei big data nei seguenti settori:

• Istruzione: nel settore dell'istruzione, gli insegnanti possono analizzare le prestazioni degli studenti e i tassi di abbandono per ottimizzare il curriculum. Inoltre, può anche aiutare a identificare le aree di miglioramento analizzando le prestazioni di uno studente.
• E-commerce: il settore dell'e-commerce può utilizzare l'analisi dei big data per capire quali procedure della tua azienda stanno andando bene o quali necessitano di miglioramenti. Inoltre, puoi anche identificare il tipo di contenuto che sta generando coinvolgimento e quali canali stanno generando il traffico più elevato.
• Sanità: nel settore sanitario, i big data possono essere utilizzati per ottenere approfondimenti dalla ricerca biomedica e fornire raccomandazioni mediche personalizzate ai pazienti dopo aver analizzato i loro dati. Inoltre, monitorando le condizioni del paziente in tempo reale, è possibile inviare avvisi al personale medico.
• Governo: il governo può utilizzare i big data per analizzare in blocco i dati dei cittadini su più parametri. Ad esempio, i big data del censimento vengono analizzati per scoprire il numero di giovani nel Paese o la popolazione di disoccupati. I risultati possono aiutarli a sviluppare schemi e piani mirati al giusto gruppo di cittadini.

Lettura consigliata: I principali strumenti di Business Intelligence (BI).

Conclusione

I Big Data hanno reso più semplice per le aziende l’elaborazione di set di dati in blocco. Quando i dati vengono ordinati, organizzati e analizzati in blocco, possono aiutare le aziende a ottenere informazioni preziose. Sempre più settori si affidano all’analisi dei big data per elaborare dati complessi e sfruttare l’inferenza per il proprio vantaggio competitivo.

Domande frequenti relative ai tipi di Big Data