Demystifying Dati non strutturati Management
Sfruttare i dati non strutturati consente alle aziende di ricavare informazioni approfondite da fonti complesse quali e-mail, social media e file multimediali.
Panoramica
Data Powers Everything in Today’s Digital Business World
I dati costituiscono la materia prima per un processo decisionale informato e consentono alle aziende di identificare modelli, individuare tendenze, compiere scelte strategiche e prevedere risultati futuri.
That is, of course, if the data can be aggregated and analyzed intelligently. Not all data is created equal, and unstructured data is a great example of this. Unstructured data is information that doesn’t follow a predefined format and lacks a consistent data model that is easily organized into traditional database tables, making it difficult to search, sort, and analyze using traditional methods.
Tra le fonti comuni di dati non strutturati figurano documenti di testo, e-mail, post sui social media, immagini, file audio e file video. Questi tipi di dati sono spesso archiviati in data lake o sistemi di archiviazione blob progettati per gestire grandi volumi di dati eterogenei, il che può anche mettere a dura prova le risorse di archiviazione.
Sebbene i dati non strutturati possano risultare difficili da elaborare, offrono anche la possibilità di ottenere approfondimenti dettagliati sul sentiment dei clienti, sul comportamento degli utenti, sulle tendenze di mercato e sui trend emergenti. La gestione di formati di dati non standard può spesso rappresentare una sfida per le organizzazioni, ma le aziende rischiano di perdereinformazioni fondamentali in grado di guidare le decisioni strategichee la crescita se trascurano la gestione dei dati non strutturati.
definizione
Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati possono assumere molteplici forme e formati, motivo per cui rappresentano una sfida per molte organizzazioni aziendali. Tuttavia, proprio per la loro natura, i dati non strutturati possono contenere una grande quantità di informazioni significative sulle intenzioni dei clienti, sui modelli di comportamento degli utenti e su aspetti aziendali fondamentali, che potrebbero contribuire a orientare le decisioni e a favorire la crescita. Secondoesperti del settore, approximately 80% of the world’s data will be unstructured by 2025.
I dati non strutturati non presentano una struttura predefinita e possono variare notevolmente per stile e contenuto. Ciò significa che oggi ogni organizzazione dispone di dati non strutturati nel proprio ambito. Ecco alcuni esempi:
• Documents: PDFs, PowerPoint presentations, text files, body copy in emails, and more types of documents are considered to contain unstructured data.
• Social media posts: Updates across social networks, comments on corporate blogs, and community discussions on web pages also meet the unstructured data definition.
• Media files: Video files and audio recordings contain unstructured data and require specialized approaches and skills to extract the meaningful data for greater analysis.
I dati non strutturati, per definizione, possono essere difficili da definire poiché variano a seconda delle diverse fonti. Tuttavia, in assenza di un formato o di una struttura specifici, risultano difficili da elaborare e analizzare.
Sfide
Le sfide poste dai dati non strutturati
Per quanto promettenti possano essere i dati non strutturati, superare gli ostacoli legati alla loro corretta elaborazione e gestione è fondamentale per le aziende che sperano di ricavare informazioni cruciali da queste fonti di dati.
• Data Volume and Variety
dei dati
: può sembrare ovvio, ma la quantità di dati non strutturati e la varietà dei tipi rappresentano la prima sfida nella gestione di tali dati.
• Management Complexity
gestionale
Poiché privi di un formato coerente, i dati non strutturati risultano difficili da classificare, categorizzare e gestire in modo efficace per le organizzazioni. Spesso le organizzazioni devono affidarsi a strumenti e competenze specialistiche, nonché investire in essi, per elaborare e analizzare correttamente i dati non strutturati.
• Data Quality Issues
Unstructured data varies significantly in accuracy, relevancy, and quality, which can lead to inaccurate analysis and insights gleaned from it. It is imperative that unstructured data is carefully collected, cleaned, correlated – and validated – due to its very diverse nature.
• Storage and Scalability Concerns
di archiviazione e scalabilità:
il volume di dati non strutturati generati all’interno di un’organizzazione può sovraccaricare i sistemi di archiviazione tradizionali e, in alcuni scenari, potrebbe richiedere un’infrastruttura avanzata per scalare e gestire adeguatamente i grandi insiemi di dati.
• Analysis Sophistication
dell’analisi
: i dati non strutturati pongono sfide anche nell’ambito dell’analisi dei dati. Estrarre informazioni significative da essi richiede spesso approcci sofisticati come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico. Entrambe queste tecniche possono richiedere un impiego estremamente elevato di risorse e competenze specialistiche.
• Security and Privacy Worries
Because it doesn’t follow the standard formats of other data sources, unstructured data potentially can contain hard-to-distinguish sensitive data that can be difficult to protect. This raises concerns over increasing risks around data breaches as well as falling out of compliance with privacy regulations.
• Data Integration Struggles
nell’integrazione dei dati:
l’integrazione può diventare complessa quando i dati non strutturati vengono raccolti insieme a quelli strutturati. Per dare un senso ed estrarre significato dai vari insiemi di dati, saranno probabilmente necessari processi di trasformazione, normalizzazione e mappatura dei dati, al fine di creare una visione unificata e condurre un’analisi completa.
Gestione dei dati non strutturati
Padroneggiare la gestione dei dati non strutturati
Per gestire con successo i dati non strutturati, le organizzazioni devono mettere in atto diversi processi. Dalla deduplicazione e compressione all’applicazione della governance dei dati, la gestione dei dati non strutturati richiede un processo ben documentato che sfrutti l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico per ricavare informazioni preziose dai dati disorganizzati. Ecco alcuni passaggi che possono essere d’aiuto:
1. L’individuazione e l’identificazione dei dati aiutano le organizzazioni a individuare tutte le fonti di dati non strutturati presenti in un ambiente, al fine di ottenere un quadro accurato del volume e delle tipologie di dati.
2. L’arricchimento dei metadati consiste nell’aggiungere tag descrittivi ai dati per fornire un contesto e migliorarne la ricercabilità. Alcuni tag di metadati possono includere il tipo di file, la data di creazione, l’autore e l’argomento generale.
3. È possibile implementare data lake e altre soluzioni di archiviazione dei dati per gestire grandi volumi di dati di vario tipo ed eliminare la necessità di ricorrere ai tradizionali database relazionali.
4. La pulizia e la standardizzazione dei dati aiutano le organizzazioni a risolvere le incongruenze e gli errori presenti nei dati non strutturati, migliorando così, in ultima analisi, la qualità e l’affidabilità dei dati per le analisi future.
5. L’applicazione di tecniche di analisi avanzata, quali l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nonché di tecniche di text mining, consente alle organizzazioni di ricavare informazioni significative dai set di dati non strutturati.
6. La definizione di politiche di governance dei dati e la garanzia della loro osservanza rappresentano fasi fondamentali nella gestione dei dati non strutturati. Tali politiche e procedure consentiranno alle organizzazioni di controllare l’accesso, gestire la qualità dei dati e rispettare i requisiti normativi relativi ai dati non strutturati sensibili.
Per comprendere la gestione dei dati non strutturati è necessario capire come gestire in modo efficaceproteggere, gestire e accedere a dati di vario tipo in formato filecome documenti, e-mail e immagini presenti su diversi sistemi. Ciò richiede l’utilizzo di strumenti che consentano il backup, l’archiviazione e la governance dei dati, nonché funzionalità che garantiscano il ripristino granulare, la deduplicazione e l’indicizzazione per ottimizzare lo spazio di archiviazione.
È fondamentale abilitarericerca e recupero efficaci di dati non strutturatirispettando al contempo i requisiti di conformità. I dati non strutturati rappresentano una fonte inesplorata di informazioni significative sui clienti, sulle tendenze e sull’attività aziendale, e le aziende non possono permettersi di ignorare il valore nascosto in tali dati.
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