Video: EXALEAD. TRASFORMAZIONE DEI DATI IN BUSINESS. 2025
Parte di Big Data For Dummies Cheat Sheet
I dati non strutturati sono diversi dai dati strutturati in quanto la struttura è imprevedibile. Esempi di dati non strutturati includono documenti, e-mail, blog, immagini digitali, video e immagini satellitari. Include anche alcuni dati generati da macchine o sensori. In effetti, i dati non strutturati rappresentano la maggior parte dei dati che si trovano nella sede della tua azienda, nonché esterni alla tua azienda in fonti private e pubbliche online come Twitter e Facebook.
In passato, la maggior parte delle aziende non era in grado di acquisire o archiviare questa grande quantità di dati. Era semplicemente troppo costoso o troppo opprimente. Anche se le aziende erano in grado di acquisire i dati, non disponevano degli strumenti per analizzare facilmente i dati e utilizzare i risultati per prendere decisioni. Pochissimi strumenti potrebbero dare un senso a queste enormi quantità di dati. Gli strumenti esistenti erano complessi da usare e non producevano risultati in tempi ragionevoli.
Alla fine, coloro che volevano veramente dedicarsi all'enorme sforzo di analizzare questi dati erano costretti a lavorare con istantanee di dati. Questo ha l'effetto indesiderato di perdere eventi importanti perché non erano in una particolare istantanea.
Un approccio che sta diventando sempre più apprezzato come un modo per ottenere valore di business dai dati non strutturati è analisi del testo, il processo di analisi del testo non strutturato, estraendo informazioni rilevanti e trasformandolo in informazioni strutturate che possono quindi essere sfruttato in vari modi. I processi di analisi ed estrazione traggono vantaggio dalle tecniche originate dalla linguistica computazionale, dalle statistiche e da altre discipline informatiche.
