Dati non strutturati
Dati non strutturati
Che cosa sono i dati non strutturati?
Nell'era digitale di oggi, le organizzazioni generano dati essenziali da varie fonti, come le interazioni con i clienti, l'attività sui social media, le transazioni online, i sensori e l'analisi dei dati. Questi dati sono classificati come dati strutturati e non strutturati. I dati strutturati si riferiscono ai dati organizzati in modo predefinito e possono essere facilmente ricercati e analizzati. I dati non strutturati, invece, non hanno un formato o uno schema predefinito e non sono facili da ricercare o analizzare.
Esempi di dati non strutturati
I dati non strutturati sono disponibili in vari formati: testo, immagini, file audio e video, post dei social media e dati dei sensori. Questi dati sono tipicamente non organizzati e necessitano di una struttura o di uno schema specifico, il che li rende più difficili da analizzare. Nonostante queste sfide, i dati non strutturati svolgono un ruolo cruciale nelle operazioni aziendali. Le organizzazioni raccolgono questi dati per ottenere approfondimenti, ottenere business intelligence, prendere decisioni informate e migliorare i processi aziendali. Ad esempio, i feedback dei clienti raccolti dai social media possono aiutare le organizzazioni a migliorare i loro prodotti e servizi, mentre i dati dei sensori possono aiutare a prevedere i guasti delle apparecchiature e a prevenire i tempi di fermo.
Ricercabilità e facilità d'uso
I dati strutturati sono generalmente più facili da ricercare e utilizzare, mentre i dati non strutturati richiedono un'elaborazione prima di poter essere ricercati e analizzati. L'analisi dei dati non strutturati consente di creare e analizzare nuovi strumenti basati su casi d'uso particolari. Questi programmi utilizzano generalmente tecniche di apprendimento automatico per imparare. L'analisi dei dati strutturati può avvalersi dell'intelligenza artificiale, ma gli enormi volumi gestiscono i dati non strutturati e la varietà dei dati non strutturati lo richiede. Alcuni anni fa i ricercatori erano in grado di utilizzare strumenti di ricerca per parole chiave e trovare alcune informazioni di base sui dati. L'e-discovery ne è stato un esempio. Ma i dati non strutturati sono in rapida crescita e richiedono analisi in grado di imparare anche dalle azioni degli utenti.
La sfida dell'analisi dei dati non strutturati
Tuttavia, la sfida sta nell'analizzare efficacemente i dati non strutturati. Purtroppo per gli utenti aziendali, i database relazionali tradizionali e gli strumenti di gestione dei dati non sono progettati per analizzare i dati non strutturati. Ad esempio, quando un utente cerca scarpe simili in una collezione di immagini di scarpe da varie angolazioni, questo sarebbe impossibile in un database relazionale, poiché è impossibile capire lo stile, la misura, il colore e così via delle scarpe solo dai valori grezzi dei pixel dell'immagine. Per questo motivo, sono necessari software e tecniche specializzate, come l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, per estrarre informazioni dai dati non strutturati.
NLP e ML e dati non strutturati
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggio umano. Consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Le tecniche NLP analizzano i dati non strutturati, come le recensioni dei clienti, le e-mail e i post sui social media, per ottenere informazioni sul sentimento, le preferenze e il comportamento dei clienti. L'apprendimento automatico è un'altra tecnica specializzata che analizza i dati non strutturati. Si tratta di un tipo di IA che consente ai computer di imparare da dati non strutturati memorizzati da qualche parte senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono addestrati su grandi insiemi di dati non strutturati per identificare modelli e fare previsioni. Ad esempio, l'apprendimento automatico classifica immagini e video in base al loro contenuto o prevede guasti alle apparecchiature in base ai dati dei sensori.
Database vettoriali
In questo caso sono utili i database vettoriali. I database vettoriali aiutano a cercare tra le immagini, i video, i file di testo e audio e altri dati non strutturati attraverso il loro contenuto piuttosto che attraverso parole chiave o tag (spesso inseriti manualmente dagli utenti o dai curatori). Se combinati con potenti modelli di apprendimento automatico, i database vettoriali possono rivoluzionare la ricerca semantica e i sistemi di raccomandazione. La crescente ubiquità dei dati non strutturati ha portato a un aumento costante dei modelli di apprendimento automatico addestrati per comprendere tali dati. word2vec, un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza una rete neurale per apprendere le associazioni di parole, è un primo esempio molto noto. Il modello word2vec può trasformare singole parole (in varie lingue, non solo in inglese) in un elenco di valori in virgola mobile o vettori. A causa del modo in cui i modelli vengono addestrati, i vettori vicini tra loro rappresentano parole simili, da cui il termine embedding vectors.
Riepilogo
Ecco dove sono utili i database vettoriali. I database vettoriali aiutano a cercare tra le immagini, i video, i testi, i file audio e altri dati non strutturati attraverso il loro contenuto piuttosto che attraverso le parole chiave o i tag (spesso inseriti manualmente dagli utenti o dai curatori). Se combinati con potenti modelli di apprendimento automatico, i database vettoriali possono rivoluzionare la ricerca semantica e i sistemi di raccomandazione. In conclusione, i dati non strutturati presentano sia sfide che opportunità per le organizzazioni. Se da un lato sono più impegnativi da analizzare rispetto ai dati strutturati, dall'altro contengono preziose informazioni che aiutano le organizzazioni a prendere decisioni informate e a migliorare le proprie attività. Inoltre, con software e tecniche specializzate, come i database vettoriali, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, le organizzazioni possono sbloccare la potenza dell'analisi dei dati non strutturati e ottenere un vantaggio competitivo nell'attuale mondo guidato dai dati.
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