Dati Strutturati

Cosa sono i Dati Strutturati?

I dati strutturati sono informazioni organizzate secondo un formato o schema predefinito, solitamente tabelle, database o fogli di calcolo. Questa organizzazione consente un’archiviazione, un recupero e un’analisi efficienti. I dati possono così essere facilmente cercati e analizzati tramite strumenti e tecniche standard di elaborazione dati.

Caratteristiche Principali

Schema Definito

I dati strutturati seguono uno schema predefinito che delinea tipi di dati, formati e relazioni tra i campi. Ad esempio, in un database clienti, campi come CustomerID, Nome, Email e StoricoAcquisti sono definiti a priori. Questo schema assicura coerenza e integrità dei dati imponendo vincoli e tipi di dato.

Natura Relazionale

I dati sono spesso archiviati in database relazionali dove le tabelle sono collegate tramite chiavi, permettendo query complesse tra più tabelle. Ad esempio, una tabella Clienti può essere collegata a una tabella Ordini tramite il campo CustomerID. Questo facilita il recupero e la manipolazione efficiente dei dati.

Dati Quantitativi

I dati strutturati sono principalmente composti da dati quantitativi espressi numericamente, come numeri, date e stringhe. Questo li rende adatti a calcoli matematici e analisi statistiche, supportando processi decisionali basati sui dati.

Facilità di Archiviazione e Recupero

Grazie alla loro natura organizzata, i dati strutturati sono facilmente archiviabili e gestibili in sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) tramite Structured Query Language (SQL). SQL offre strumenti potenti per interrogare, aggiornare e gestire i dati in modo efficiente, garantendo precisione e velocità.

Utilizzi dei Dati Strutturati

Database Relazionali

Le aziende utilizzano database relazionali come MySQL, Oracle e PostgreSQL per archiviare informazioni sui clienti, registrazioni finanziarie e livelli di inventario. Il modello relazionale supporta query complesse e manipolazioni dei dati tra tabelle collegate.

Algoritmi di Machine Learning

I dati strutturati sono input per algoritmi di machine learning nell’analisi predittiva e nel data mining. Questi algoritmi analizzano i dati per identificare pattern, fare previsioni e generare insight, come la previsione delle vendite tramite modelli di regressione.

Sistemi di Elaborazione delle Transazioni

I sistemi di Online Transaction Processing (OLTP) utilizzano i dati per gestire transazioni in tempo reale. Questi includono sistemi bancari, di prenotazione e terminali POS, dove integrità e velocità sono fondamentali.

Ottimizzazione per i Motori di Ricerca (SEO)

In ambito SEO, i dati strutturati aiutano i motori di ricerca a comprendere meglio i contenuti delle pagine web. Utilizzando markup strutturati come i vocabolari schema.org, i webmaster forniscono ai motori indizi espliciti sul significato della pagina, migliorando i risultati di ricerca e la visibilità.

Esempi di Dati Strutturati

Tabelle di Database Relazionali

Le informazioni archiviate in tabelle di database relazionali sono un classico esempio di dati strutturati. Ogni tabella segue uno schema definito, con dati organizzati in righe e colonne. Ad esempio:

Fogli di Calcolo Excel

I file Excel con intestazioni di colonna coerenti e tipi di dati omogenei sono considerati dati strutturati. Sono ampiamente utilizzati per analisi finanziarie, budget e reportistica.

Moduli Online

I dati raccolti tramite moduli online (es. form di registrazione o sondaggi) sono strutturati poiché si adattano a campi predefiniti come Nome, Email, Età.

Dati di Sensori

Coordinate GPS o letture di temperatura di sensori sono dati strutturati quando rispettano uno specifico formato e schema.

Vantaggi

Gestione Efficiente dei Dati

Lo schema predefinito consente un’archiviazione, un recupero e un aggiornamento efficienti. Gli amministratori di database possono ottimizzare lo storage e le performance delle query grazie alla struttura prevedibile.

Scalabilità

I sistemi di dati strutturati possono scalare per gestire grandi volumi di dati. Con i progressi nella tecnologia dei database, questi sistemi possono gestire petabyte di dati mantenendo alte prestazioni.

Integrità e Coerenza dei Dati

I vincoli di schema garantiscono l’integrità dei dati. Ad esempio, impostare un campo come NOT NULL previene dati mancanti e la definizione di tipi di dato previene l’inserimento di dati errati.

Facilità di Analisi

La tipizzazione dei dati permette analisi tramite query SQL e software statistici, facilitando attività di business intelligence come la generazione di report e dashboard.

Interoperabilità

I formati e i protocolli standard permettono una facile integrazione con altri sistemi e tecnologie, fondamentale negli ambienti IT complessi.

Sfide

Scarsa Flessibilità

Gli schemi definiti sono difficili da modificare e richiedono cambiamenti importanti a database e applicazioni.

Tipi di Dati Limitati

I dati strutturati non sono adatti ad archiviare dati non strutturati come immagini, video o testo libero, limitando la capacità di cattura delle informazioni.

Costi di Scalabilità

I sistemi di dati strutturati possono essere costosi da scalare, sia per l’hardware ad alte prestazioni che per le licenze di database enterprise.

Silo di Dati

I dati sono spesso separati in diversi database che non comunicano tra loro, portando a silos informativi e ostacolando una visione d’insieme dell’organizzazione.

Dati Strutturati vs. Non Strutturati

Dati Non Strutturati

I dati non strutturati non hanno uno schema predefinito e comprendono formati come documenti di testo, immagini, video, post sui social media ed email. Non si adattano facilmente a righe e colonne, rendendo difficile l’archiviazione e l’analisi tramite database relazionali tradizionali.

Esempi di Dati Non Strutturati:

• File di testo e documenti
• Email
• File audio e video
• Post sui social media
• Pagine web

Differenze Chiave

A differenza dei dati strutturati, i dati non strutturati non hanno uno schema definito e richiedono tecniche di elaborazione complesse come il riconoscimento immagini. Inoltre, i dati non strutturati devono essere archiviati in database NoSQL e per il recupero servono tecniche di ricerca avanzate.

Dati Strutturati, Semi-Strutturati e Non Strutturati

Dati Semi-Strutturati

I dati semi-strutturati non seguono uno schema rigido ma contengono tag o marcatori che separano gli elementi semantici, rendendoli più semplici da analizzare rispetto ai dati non strutturati.

Esempi di Dati Semi-Strutturati:

• File XML e JSON
• Pagine HTML
• Database NoSQL

Caratteristiche:

• Possiedono proprietà organizzative.
• Non hanno uno schema fisso ma includono tag e chiavi.
• Sono più flessibili dei dati strutturati.

Confronto

Flessibilità dello Schema:

• Dati Strutturati: Schema fisso.
• Dati Semi-Strutturati: Schema flessibile.
• Dati Non Strutturati: Nessuno schema.

Facilità di Analisi:

• Dati Strutturati: Facili da analizzare.
• Dati Semi-Strutturati: Moderatamente facili.
• Dati Non Strutturati: Difficile, richiede tecniche avanzate.

Sistemi di Archiviazione:

• Dati Strutturati: Database relazionali.
• Dati Semi-Strutturati: Database NoSQL, database XML.
• Dati Non Strutturati: Data lake, file system.

I dati strutturati rappresentano un aspetto fondamentale della moderna gestione e analisi dei dati, fornendo la base per numerose applicazioni e sistemi in vari settori. Comprenderne la struttura, gli usi e i benefici consente alle organizzazioni di sfruttare i dati in modo efficace per decisioni strategiche ed efficienza operativa.