Differenza tra dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati

In informatica, i termini strutturato e non strutturato sono due tipi di dati o informazioni che mostrano notevoli differenze. La descrizione dei dati contenuti nei campi è quella che viene chiamata informazione strutturata. D’altra parte invece, tutti i documenti binari vengono chiamati con il nome di informazioni o dati non strutturati. Questa è la principale differenza tra il dati strutturati e dati non strutturato.

Le informazioni strutturate sono così chiamate, perché la loro natura e funzione sono identificate da tag di metadati. D’altra parte, alcuni dei migliori esempi di documenti che rientrano nel tipo di dati o informazioni non strutturati sono .pdf e .docx.

Dati strutturati

I dati strutturati (in inglese structured data) sono dati che sono stati predefiniti e formattati in una struttura impostata prima di essere inseriti nell’archivio dati, che viene spesso definito schema-on-write. Il miglior esempio di dati strutturati è il database relazionale: i dati sono stati formattati in campi definiti con precisione, come numeri di carta di credito o indirizzo, per poter essere facilmente interrogati con SQL.

Ci sono tre principali vantaggi dei dati strutturati:

1. Facilmente utilizzato dagli algoritmi di machine learning: il più grande vantaggio dei dati strutturati è la facilità con cui possono essere utilizzati dal machine learning. La natura specifica e organizzata dei dati strutturati consente una facile manipolazione e interrogazione di tali dati.
2. Facilmente utilizzato dagli utenti aziendali: un altro vantaggio dei dati strutturati è che possono essere utilizzati da un utente aziendale medio con una comprensione dell’argomento a cui si riferiscono i dati. Non è necessario avere una comprensione approfondita dei vari tipi diversi di dati o delle relazioni di tali dati. Consente l’accesso ai dati self-service per l’utente aziendale.
3. Maggiore accesso a più strumenti: i dati strutturati hanno anche il vantaggio di essere stati utilizzati per molto più tempo, poiché storicamente erano l’unica opzione. Ciò significa che ci sono più strumenti che sono stati provati e testati nell’utilizzo e nell’analisi dei dati strutturati. I gestori dei dati hanno più scelte di prodotto quando utilizzano dati strutturati.

Esempi comuni di dati strutturati generati dalla macchina sono le statistiche del weblog e i dati dei punti vendita, come i codici a barre e la quantità. Inoltre, chiunque si occupi di dati conosce i fogli di calcolo: un classico esempio di dati strutturati generati dall’uomo.

Dati non strutturati

I dati non strutturati (in inglese unstructured data) sono dati archiviati nel loro formato nativo e non elaborati fino a quando non vengono utilizzati , che è noto come schema-on-read. È disponibile in una miriade di formati di file, tra cui e-mail, post sui social media, presentazioni, chat, dati dei sensori IoT e immagini satellitari.

Alcuni dei suoi vantaggi per i dati non strutturati includono:

1. Libertà del formato nativo : poiché i dati non strutturati vengono archiviati nel formato nativo, i dati non vengono definiti finché non sono necessari. Ciò porta a un pool più ampio di casi d’uso, perché lo scopo dei dati è adattabile. Consente ai data scientist di preparare e analizzare solo i dati necessari.
   Il formato nativo consente inoltre una più ampia varietà di formati di file nel database, poiché i dati che possono essere archiviati non sono limitati da un formato specifico. Ciò significa che l’azienda ha più dati da cui attingere.
2. Tassi di accumulo più rapidi: un altro vantaggio dei dati non strutturati è rappresentato dai tassi di accumulo dei dati. Non è necessario predefinire i dati, il che significa che possono essere raccolti rapidamente e facilmente.

Differenza tra dati struttura e non strutturati

I dati strutturati sono altamente specifici e vengono archiviati in un formato predefinito, in cui i dati non strutturati sono un conglomerato di molti tipi diversi di dati archiviati nei loro formati nativi. Ciò significa che i dati strutturati sfruttano lo schema in scrittura e i dati non strutturati utilizzano lo schema in lettura.

I dati strutturati vengono comunemente archiviati nei data warehouse e i dati non strutturati vengono archiviati nei data lake. Entrambi hanno un potenziale di utilizzo del cloud, ma i dati strutturati consentono meno spazio di archiviazione e i dati non strutturati richiedono di più.

L’ultima differenza potrebbe potenzialmente avere il maggiore impatto. I dati strutturati possono essere utilizzati dall’utente aziendale medio, ma i dati non strutturati richiedono competenze di data science per ottenere un’accurata business intelligence.

Dati semi-strutturati

I dati semi-strutturati (in inglese semi-structured data) si riferiscono a quelli che normalmente sarebbero considerati dati non strutturati, ma che hanno anche metadati che identificano determinate caratteristiche. I metadati contengono informazioni sufficienti per consentire ai dati di essere catalogati, cercati e analizzati in modo più efficiente rispetto ai dati strettamente non strutturati. Pensa ai dati semistrutturati come al tramite tra dati strutturati e non strutturati.

Un buon esempio di dati semi-strutturati rispetto a dati strutturati sarebbe un file delimitato da tabulazioni contenente i dati dei clienti rispetto a un database contenente tabelle CRM. Dall’altro lato della medaglia, il semi-strutturato ha più gerarchia dei dati non strutturati; il file delimitato da tabulazioni è più specifico di un elenco di commenti da Facebook di un cliente.