Dati strutturati Cosa sono i dati strutturati?
I dati strutturati sono informazioni organizzate in un formato standard che le rende facilmente accessibili e comprensibili sia dagli esseri umani sia dalle macchine. Presentano generalmente uno schema ben definito che stabilisce la relazione tra i diversi campi. La natura altamente organizzata dei dati strutturati ne semplifica la ricerca, le query e l'analisi mediante un’ampia gamma di tool e tecniche. Esempi di dati strutturati sono informazioni sui clienti quali nomi, indirizzi, numeri di telefono e indirizzi email.
- Quali sono alcuni esempi di dati strutturati?
- Quali sono le opportunità dell'AI per i dati strutturati?
- Quale supporto offre HPE per i dati strutturati?
Quali sono alcuni esempi di dati strutturati?
- I database relazionali e i fogli di calcolo contengono dati strutturati in righe e colonne: il salvataggio, l’accesso e l’analisi sono operazioni semplici. I dati dei clienti e dipendenti e quelli finanziari vengono conservati in campi quali nomi, importi delle transazioni e mansionari, una disposizione che semplifica le query e l’analisi.
- In ambito sanitario, i dati strutturati vengono utilizzati per registrare informazioni sui pazienti, cartelle cliniche, farmaci ecc. Le aziende del settore retail ed e-commerce li utilizzano per tenere traccia degli inventari, delle transazioni di vendita e dei dettagli dei prodotti. Un database può includere anche l'ID, il nome, il prezzo, il livello delle scorte e le informazioni sul fornitore dei prodotti. L'analisi web utilizza questi dati strutturati per monitorare le visite al sito web, i tassi di abbandono, i tassi di conversione e la durata delle sessioni.
- Nell'Internet of Things (IoT), i sensori raccolgono in modo organizzato i dati su temperatura, umidità, coordinate di posizione e timestamp. SQL esegue query su questi dati nei database e li analizza. Con i dati strutturati, le aziende possono facilmente produrre report, eseguire analisi e prendere decisioni data-driven.
Quali sono le opportunità dell'AI per i dati strutturati?
Ecco alcune delle opportunità offerte dall'intelligenza artificiale per migliorare l'analisi, l'amministrazione e l'utilizzo dei dati strutturati.
- Analisi predittiva: con i dati strutturati, i modelli di machine learning di regressione e classificazione possono prevedere i modelli di acquisto dei clienti, le richieste di inventario e i risultati finanziari.
- Pulizia dei dati e miglioramento della qualità: l’AI è in grado di individuare e correggere automaticamente errori, incongruenze e valori mancanti nei dati strutturati, migliorando la qualità dei dati stessi e il processo decisionale.
- Automazione dell'elaborazione dei dati: il machine learning e la Robotic Process Automation possono automatizzare l'immissione, la categorizzazione e l'integrazione dei dati da numerose origini per risparmiare tempo e incrementare l’efficienza operativa.
- Informazioni e riconoscimento di modelli migliori: l’AI è in grado di raggruppare e classificare i dati strutturati per portare alla luce informazioni e modelli nascosti, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni data-driven, semplificare le operazioni e individuare nuove opportunità.
- Personalizzazione e consulenza: l’AI può utilizzare i dati strutturati, come le preferenze e il comportamento degli utenti, per personalizzare i suggerimenti sui prodotti di e-commerce e i contenuti in streaming.
- Rilevamento delle truffe e gestione dei rischi: l’AI può rilevare e prevenire le frodi finanziarie e le anomalie nelle richieste di risarcimento alle assicurazioni analizzando i dati strutturati in tempo reale.
Quale supporto offre HPE per i dati strutturati?
HPE offre una varietà di prodotti e servizi per i dati strutturati.
- HPE Alletra Storage MP B10000: una soluzione per lo storage estremamente moderna. La prima architettura di storage a blocchi disaggregato e a scalabilità orizzontale del settore che offre anche un'esperienza cloud semplificata e scalabilità efficiente.
- HPE AIOps con Data Services Cloud Console: un piano di controllo di gestione unificato che include analisi predittive basate sull'AI per amministrare e ottimizzare i dati strutturati. Aiuta le aziende a garantire l'affidabilità, le prestazioni e l'efficienza dei loro sistemi di storage dati, rilevando e risolvendo in modo proattivo i potenziali problemi.
- HPE GreenLake: un servizio cloud flessibile per lo storage e l’amministrazione dei dati strutturati che supporta gli ambienti di cloud ibrido e contribuisce a semplificare la gestione dei dati nei sistemi on-premise e basati su cloud. HPE offre anche storage as-a-service, con cui i clienti possono pagare solo quello che utilizzano tramite HPE GreenLake Flex.
Dati strutturati e dati non strutturati a confronto
Caratteristiche | Dati strutturati | Dati non strutturati |
|---|---|---|
| Definizione | Informazioni organizzate memorizzate in un formato predefinito (ad es. tabelle) | Informazioni senza un formato o una struttura predefiniti |
| Schema | Schema fisso (ad es. tabelle di database con righe/colonne) | Nessuno schema fisso, i dati vengono archiviati nel loro formato nativo |
| Storage | Archiviati in database relazionali (ad esempio database SQL) | Archiviati in data lake, database NoSQL o file system |
| Ricercabilità | Ricerca semplice tramite linguaggi di query come SQL | Richiedono tool avanzati come AI, NLP o motori di ricerca per l'analisi |
| Esempi | Nomi, date, indirizzi, transazioni finanziarie | E-mail, video, immagini, post sui social media, file audio |
| Casi d'uso | Generazione di report, analisi, operazioni aziendali e sistemi transazionali | Analisi del sentiment, riconoscimento delle immagini, analisi dei Big Data |
| Complessità dell'analisi | Semplici e immediati | Complessi, richiedono tool e tecniche specializzati |
