La gestione dei dati non strutturati comprende la raccolta, lo storage, la manutenzione, il monitoraggio e l'elaborazione di dati non predefiniti né organizzati in tabelle di database facili da consultare, come i fogli di calcolo Excel.
Cosa sono i dati non strutturati di preciso?
Secondo le stime degli esperti, il 90% dei dati odierni sono dati di livello enterprise non strutturati, ovvero non conformi a nessun modello o schema tradizionale, tipo un database relazionale (per intenderci, l'insieme di righe e colonne che formano un foglio di calcolo Excel).
I dati non strutturati possono essere generati dagli utenti o dai computer e comprendono i testi nei documenti di Word, i contenuti dei messaggi e-mail, i file immagine e video, i contenuti dei social media, le presentazioni in PowerPoint, le immagini satellitari, i log di dati di telefonia mobile, le conversazioni registrate e via discorrendo.
Differenza tra dati strutturati e non strutturati
I dati strutturati possono essere organizzati in fogli di calcolo ordinati e puliti e sono molto più facili da gestire rispetto quelli non strutturati. Spaziano dai file dei clienti alle liste d'inventario, ai dati contabili fino alle prenotazioni di viaggio.
I dati non strutturati si differenziano non solo per il formato, come abbiamo già detto, ma anche per il modo in cui vengono utilizzati. Sono più qualitativi che quantitativi e danno più spazio a idee, pensieri e stati d'animo rispetto ai semplici numeri e valori dei database relazionali.
Per quanto siano più difficili da gestire, i dati non strutturati sono una miniera di informazioni preziose tutte da scoprire. Ad esempio, osservando i dati non strutturati, potresti determinare gli orari migliori in cui attirare i clienti in negozio. Oppure, analizzando i dati di guida e meteorologici in tempo reale, potresti capire come, quando e perché il traffico si congestiona. O ancora, dalle conversazioni sui social media potresti vedere come reagiscono i clienti al lancio di un nuovo prodotto o come cambia la reputazione del tuo brand dopo il ritiro di un prodotto. Il potere dei dati non strutturati è immenso.
Analytics per dati non strutturati e Big Data
Le aziende oggi sono molto interessate all'analisi dei dati non strutturati. Analizzando questo tipo di dati con sistemi che combinano l'elaborazione numerica con funzionalità di AI e machine learning, si possono scoprire informazioni incredibilmente approfondite in tempi brevissimi, impresa pressoché impossibile per chiunque di noi. Le applicazioni di analisi possono osservare più flussi di dati scollegati, dal fatturato dello scorso anno alle previsioni del meteo passando per l'attività sui social media, le ultime notizie e altro ancora, e individuare schemi e correlazioni mai considerati prima. Chiariti questi schemi, le organizzazioni possono trovare modi più efficaci per personalizzare l'esperienza dei clienti, offrire servizi migliori e più adatti, generare nuovi flussi di ricavi, rispondere in tempi più brevi alle richieste dei clienti, alle tendenze di mercato e ai continui cambiamenti della domanda, e così via.
Strumenti di analisi e gestione e database per dati non strutturati
Per quanto i dati non strutturati siano più complicati da archiviare, gestire, analizzare ed elaborare rispetto a quelli strutturati, esistono tanti strumenti e applicazioni utili per gestirli e metterne in luce il valore nascosto. Vediamo più da vicino quali sono questi strumenti e database che semplificano i dati non strutturati.
Principali strumenti di analisi per dati non strutturati
In genere, i migliori strumenti di analisi dei dati non strutturati comprendono funzionalità di AI e machine learning, ma anche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un tipo di intelligenza artificiale in grado di analizzare le informazioni non strutturate senza un formato definito. Questi strumenti possono analizzare i contenuti di e-mail, social media, record del supporto clienti e molto altro per capire il contesto e il significato dei dati. Altre funzionalità sono il text mining, l'analisi forense dei contenuti, l'analisi per l'identificazione degli autori e la stilometria del testo.
Tra gli strumenti di analisi più diffusi per i dati non strutturati abbiamo:
- MongoDB Charts: fornisce visualizzazioni efficaci con informazioni approfondite in tempo reale e analytics integrati
- Power BI di Microsoft: offre dati integrati e visualizzazioni efficaci per informazioni ancora più approfondite
- Apache Hadoop: comprende un insieme di strumenti che semplifica l'analisi di set di dati complessi
- Apache Spark: consente di elaborare rapidamente gli analytics in tempo reale
- Tableau: fornisce ottime visualizzazioni ed è ideale per gli utenti che non hanno competenze tecniche di analisi
- MonkeyLearn: è uno strumento completo di visualizzazione e data analytics
- RapidMiner: offre una piattaforma solida per la creazione di modelli predittivi
- KNIME: è un'offerta open source che consente un'elevata personalizzazione
Principali database per dati non strutturati
Come abbiamo già detto, i dati non strutturati non sono conformi ai database relazionali tradizionali, basati sul linguaggio SQL (Structured Query Language). Per questo motivo, la maggior parte delle organizzazioni utilizza database NoSQL per i dati non strutturati. NoSQL sta per "not only SQL" e indica, appunto, un database non relazionale. Qui i dati non hanno un formato tabulare, ovvero non sono divisi in tabelle come accade nei database relazionali. Esistono quattro tipi di database NoSQL: i database a documenti, gli archivi chiave-valore, i database a colonne larghe e i database a grafo.
Ecco alcuni dei principali database NoSQL per lo storage dei dati non strutturati:
- MongoDB: è il database a documenti più utilizzato e fornisce un'unica vista di tutti i dati archiviati.
- Apache Cassandra: è un sistema di database a colonne larghe distribuito e open source, molto scalabile e veloce.
- Elasticsearch: questo sistema di database NoSQL distribuito e open source è in grado di archiviare e analizzare enormi volumi di dati, nonché di utilizzare le corrispondenze parziali (ovvero restituisce risultati che corrispondono in parte al termine di ricerca), il che lo rende ideale per le ricerche testuali.
- Amazon DynamoDB: questo sistema di database distribuito basato sulle coppie di chiave-valore ad alta scalabilità può gestire 10.000 miliardi di richieste al giorno senza problemi.
- Apache HBase: altro sistema di database distribuito e open source ad alta scalabilità ottimo con enormi volumi di dati (almeno dell'ordine di petabyte), consente l'accesso ai dati casuale e in tempo reale.
- Neo4j: questo database a grafo è indicato per le applicazioni di Big Data Analytics e spesso viene utilizzato per grafi di conoscenza, gestione delle reti, rilevamento delle frodi, personalizzazione e altro.
- Redis: questo archivio dati in-memory open source può essere utilizzato come cache, broker di messaggi e database, con performance veloci.
- OrientDB: questo progetto open source combina documenti e grafi in un unico database con operazioni veloci di lettura/scrittura.
Strumenti diffusi di gestione dei dati non strutturati
Prima di passare agli strumenti per la gestione dei dati non strutturate, ci sono alcuni aspetti da tenere a mente. È importante che questi strumenti consentano di:
- Archiviare e organizzare i dati e renderli accessibili e ricercabili: provider cloud come AWS o Microsoft Azure offrono database, data warehouse o data lake per lo storage scalabile dei dati non strutturati. Per i dati altamente sensibili, si possono scegliere anche soluzioni di storage on-premise.
- Ripulire i dati non strutturati: questa fase è importante per unificare la struttura, standardizzare i set di dati, correggere gli errori nei dati o di sintassi, individuare e colmare le lacune, e così via. Tra i tanti strumenti in commercio, possiamo citare OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite e Data Ladder.
- Visualizzare i dati non strutturati: Gartner definisce la visualizzazione dati come "un modo per rappresentare graficamente le informazioni, mettere in evidenza gli schemi e i trend sottostanti e fornire a chi osserva spunti subito fruibili". Essendo un'attività legata ai data analytics, molti degli strumenti che abbiamo già citato sono utili anche per visualizzare i dati. Altre soluzioni sono Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio e Qlik Sense.
Gestione dei dati strutturati e non strutturati a confronto
Abbiamo già accennato alla differenza tra dati strutturati e non strutturati in generale, ma ora guardiamo più da vicino come cambiano dal punto di vista della gestione.
Il vantaggio dei dati strutturati è che sono facili da analizzare con le applicazioni di machine learning e semplici da modificare e interrogare, per via della loro natura organizzata. Inoltre, sono più intuitivi per chi non ha competenze di data science. In commercio ci sono tante soluzioni valide per analizzare, cercare ed elaborare questo tipo di dati.
Nonostante siano perfetti per i database relazionali, possono rivelarsi difficili da configurare e poi modificare in un secondo momento. Poiché sono conformi a una struttura predefinita, si possono utilizzare solo per le finalità prefissate in partenza. Generalmente, i dati strutturati vengono archiviati in data warehouse, che presentano un'organizzazione rigida e ben definita, pertanto richiedono molto tempo e lavoro se l'azienda intende utilizzarli in modo diverso.
I dati non strutturati, invece, non vengono archiviati in un formato predefinito, bensì in quello nativo, perciò sono più flessibili e adatti a un'ampia gamma di casi d'uso ed esigenze. E proprio perché non hanno una struttura predefinita, si possono raccogliere in modo facile e veloce. Il più delle volte vengono archiviati in data lake che, a differenza dei data warehouse, hanno un'elevata scalabilità e possono contenere volumi di dati molto grandi.
Il risvolto negativo dei dati non strutturati è che, in linea di massima, sono più complessi e difficili da preparare e analizzare. Per questo servono persone esperte in data science che sappiano come ripulire e utilizzare i set di dati e come sono correlati gli uni agli altri. I dati non strutturati richiedono inoltre strumenti più specializzati per l'analisi. Per quanto quelli disponibili in commercio abbiano raggiunto un certo grado di maturità, comunque non offrono ancora le stesse funzionalità avanzate degli omologhi per l'utilizzo e l'analisi dei dati strutturati a cui il settore è abituato.
Perché è più difficile gestire i dati non strutturati
La gestione di questo tipo di dati è più difficile proprio a causa della loro natura non strutturata che comporta tutta una serie di problemi che abbiamo già illustrato nei paragrafi precedenti. Questi dati sono più difficili da organizzare, analizzare, elaborare, archiviare e recuperare. Anche le query o la ricerca risultano più complicate a causa della mancanza di formati fissi o predefiniti e della grande varietà di tipi di dati.
Dal punto di vista della scalabilità, i dati non strutturati possono creare problemi. I sistemi di storage tradizionali richiedono l'aggiunta di ulteriori dischi o nodi per supportare lo scale-out, solo che questo modello non è infinito e nel tempo può rivelarsi costoso.
I dati non strutturati richiedono un scale-out dello storage efficiente e conveniente. Molte soluzioni di storage per questi dati si orientano sull'object storage perché comprende metadati dettagliati e un ID univoco per facilitare le operazioni di accesso e recupero. Lo storage dei dati non strutturati deve inoltre essere flessibile per adattarsi ai diversi tipi di dati e agevolare l'accesso ai dati archiviati.
Anche se i dati non strutturati sono più difficili da gestire e utilizzare e richiedono uno sforzo in più, ne vale la pena. Sono dati ricchi di schemi nascosti e informazioni utili per affrontare e superare la concorrenza nel mercato odierno sempre più competitivo in modi nuovi e innovativi.
