Cosa sono i dati strutturati?
I dati strutturati sono dati che hanno un formato standardizzato per un accesso efficiente da parte del software e degli utenti. In genere si tratta di tabelle con righe e colonne che definiscono chiaramente gli attributi dei dati. I computer sono in grado di elaborare efficacemente i dati strutturati per ottenere approfondimenti grazie alla loro natura quantitativa. Ad esempio, una tabella strutturata di dati sui clienti contenente colonne come nome, indirizzo e numero di telefono può fornire informazioni come il numero totale di clienti e la località con il numero massimo di clienti. Al contrario, i dati non strutturati, come un elenco di post sui social media, sono più difficili da analizzare.
Quali sono le caratteristiche dei dati strutturati?
Ecco alcune caratteristiche ed esempi di dati strutturati.
Attributi definibili
I dati strutturati hanno gli stessi attributi per tutti i valori dei dati. Ad esempio, ogni record di prenotazione potrebbe avere questi attributi: nome della prenotazione, nome dell'evento, data dell'evento e importo della prenotazione.
Attributi relazionali
Le tabelle di dati strutturati hanno valori comuni che collegano tra loro diversi set di dati. Ad esempio, puoi mettere in relazione i dati del cliente con quelli della prenotazione utilizzando i campi customer id (id cliente) e booking id (id prenotazione). Puoi quindi archiviare comodamente i dati strutturati in un database relazionale.
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Dati quantitativi
I dati strutturati si prestano bene all'analisi matematica. Ad esempio, puoi contare e misurare la frequenza degli attributi ed eseguire operazioni matematiche sui dati numerici.
Archiviazione
Puoi archiviare dati strutturati in database relazionali e gestirli utilizzando un linguaggio Structured Query Language (SQL). SQL consente di definire un modello di dati chiamato schema, in base al quale si stabiliscono regole predefinite, come campi, formati e valori, per i dati. Puoi quindi archiviare i dati strutturati in data warehouse o in altri database relazionali.
Esempi di dati strutturati
Ecco alcuni esempi di sistemi di dati strutturati:
- File Excel
- Database SQL
- Dati dei punti vendita
- Risultati di moduli Web
- Tag SEO (Search Engine Optimization)
- Directory di prodotti
- Controllo dell'inventario
- Sistemi di prenotazione
Quali sono i vantaggi dei dati strutturati?
I vantaggi dell'utilizzo dei dati strutturati sono molteplici.
Facilità d'uso
Chiunque può comprendere e accedere rapidamente ai dati strutturati. Operazioni come l'aggiornamento e la modifica dei dati strutturati sono semplici. L'archiviazione è efficiente, in quanto è possibile allocare unità di memorizzazione a lunghezza fissa per i valori dei dati.
Scalabilità
I dati strutturati vengono dimensionati in modo algoritmico. Puoi aggiungere spazio di archiviazione e potenza di elaborazione man mano che il volume dei dati aumenta. I moderni sistemi che elaborano dati strutturati possono raggiungere diverse migliaia di TB di dati.
Analisi
Gli algoritmi di machine learning possono analizzare i dati strutturati e identificare modelli comuni per la business intelligence. Puoi utilizzare il linguaggio Structured Query Language (SQL) per generare report, modificare e mantenere i dati. I dati strutturati sono utili anche per l'analisi dei big data.
Quali sono alcune sfide dei dati strutturati?
Se da un lato l'utilizzo dei dati strutturati per le aziende presenta numerosi vantaggi, dall'altro presenta anche alcune sfide.
Uso limitato
La struttura predefinita è un vantaggio, ma può anche rappresentare una sfida. I dati strutturati possono essere utilizzati solo per il loro scopo. Ad esempio, i dati sulle prenotazioni possono fornire informazioni sulle finanze del sistema di prenotazione e sulla popolarità delle prenotazioni. Ma non possono rivelare quali campagne di marketing siano state più efficaci nel portare più prenotazioni senza ulteriori modifiche. Se desideri ottenere ulteriori informazioni, dovrai aggiungere i dati relazionali delle campagne di marketing alle prenotazioni.
Mancanza di flessibilità
Può essere costoso e dispendioso modificare lo schema dei dati strutturati quando le circostanze cambiano ed emergono nuove relazioni o requisiti.
In cosa si differenziano i dati strutturati da quelli non strutturati?
I dati non strutturati sono informazioni che non hanno un modello di dati prestabilito o che non sono ancora state ordinate in modo predefinito. Ecco alcuni esempi comuni di dati non strutturati:
- File di testo
- File video
- Report
- Immagini
Le aziende creano dati a un ritmo esponenziale e la stragrande maggioranza di questi (tra l'80 e il 90%) è non strutturata. Trattandosi di dati qualitativi, richiedono tecnologie e strategie diverse per essere analizzati in modo efficace. Ad esempio, i dati non strutturati vengono archiviati nei database NoSQL e nei data lake.
Sussistono una serie di differenze sostanziali tra dati strutturati e dati non strutturati.
Facilità di analisi
Uno dei vantaggi dei dati strutturati è la capacità delle persone e dei programmi informatici di analizzare le informazioni. Esistono molti strumenti che consentono alle aziende di analizzare i propri dati strutturati e che sono in grado di fornire approfondimenti e business intelligence. È molto più difficile analizzare i dati che non hanno un modello di dati predefinito e gli strumenti disponibili sul mercato sono molto meno numerosi.
Ricercabilità
I dati strutturati sono semplici da ricercare in quanto aderiscono a una serie di regole predefinite. In confronto, i dati non strutturati non hanno l'ordine necessario per ricavare informazioni aziendali con le tecniche convenzionali di data mining. La ricerca e l'analisi di dati non strutturati richiede alti livelli di competenza e strumenti analitici avanzati, come l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining.
Archiviazione
Dato che la maggior parte dei dati è non strutturata, le aziende hanno bisogno di più denaro, spazio e risorse per archiviarli. I dati strutturati, invece, hanno un processo di archiviazione più snello. I dati strutturati e non strutturati vengono comunemente archiviati in ambienti diversi, data warehouse e data lake.
Data warehouse
I dati strutturati vengono generalmente archiviati in un data warehouse, che funge da repository centrale per i dati aziendali. I data warehouse estraggono i dati da più origini strutturate, tra cui database e sistemi transazionali. Vengono utilizzati principalmente per l'archiviazione di dati, ma anche per l'analisi dei dati e lo sviluppo della business intelligence. Possono supportare analisi di dati su larga scala da parte di centinaia di utenti aziendali.
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Data lake
Un data lake è un repository centrale utilizzato per archiviare dati grezzi e non strutturati. I data lake sono in grado di archiviare dati non strutturati su scala. Sono necessari per molte aziende moderne che creano quotidianamente grandi quantità di dati. Un data lake archivia i dati relazionali delle applicazioni aziendali e i dati non relazionali delle applicazioni per dispositivi mobili, dispositivi Internet delle cose (IoT) e social media.
Qual è la differenza tra dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati?
I dati semi-strutturati si collocano tra i dati strutturati e i dati non strutturati. I dati semi-strutturati non possono essere considerati dati completamente strutturati perché mancano di uno specifico modello di dati relazionale o tabellare. Tuttavia, includono metadati che possono essere analizzati, come tag e altri marcatori.
I dati semi-strutturati sono considerati quelli più semplici da cui ricavare informazioni e approfondimenti rispetto ai dati non strutturati. Tuttavia, mancano di completezza delle informazioni e aderenza a un modello di dati predefinito come i dati strutturati.
Ecco alcuni esempi comuni di dati semi-strutturati:
- JSON
- XML
- File Web
- File Zip
Qual è l'aiuto offerto da AWS con i dati strutturati?
Con Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) puoi configurare, gestire e scalare i database relazionali in pochi secondi. Si tratta di una raccolta di servizi gestiti che possono essere gestiti on-premise con AWS Outposts. Questi sono i servizi inclusi:
- Amazon Aurora con compatibilità per MySQL
- Amazon Aurora con compatibilità per PostgreSQL
- Amazon RDS per MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS per PostgreSQL
- Amazon RDS per Oracle
- Amazon RDS per SQL Server
Puoi creare applicazioni Web e per dispositivi mobili, passare a database gestiti, migliorare l'efficienza dei database esistenti e liberarti dai database legacy.
Ecco altre cose che puoi fare con Amazon RDS:
- Eseguire la migrazione senza riprogettare le applicazioni
- Dedicare meno tempo alla gestione dei database
- Ridurre le spese di capitale e operative
- Concentrarti sull'innovazione
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