Tempo di lettura: 5 minuti | Pubblicazione: 8 ottobre 2025
Dati strutturati Cosa sono i dati strutturati?
I dati strutturati sono informazioni organizzate in un formato standard che le rende facilmente accessibili e comprensibili sia dagli esseri umani, sia dalle macchine. I dati strutturati sono in genere organizzati secondo uno schema ben definito che stabilisce la relazione tra i diversi campi di dati. La natura altamente organizzata dei dati strutturati ne semplifica la ricerca, le query e l'analisi mediante un’ampia gamma di tool e tecniche. Esempi di dati strutturati sono le informazioni sul cliente come nomi, indirizzi, numeri di telefono e indirizzi e-mail.
Quali sono alcuni esempi di dati strutturati?
- I database relazionali e i fogli di calcolo contengono dati strutturati in righe e colonne. Il salvataggio, l’accesso e l’analisi sono semplici. I dati di clienti e dipendenti, oltre a quelli finanziari, vengono conservati in campi quali nomi, importi delle transazioni e descrizioni dei lavori. Questa disposizione semplifica la query sui dati e l’analisi.
- In ambito sanitario, i dati strutturati vengono utilizzati per registrare informazioni relative a pazienti, cartelle cliniche, farmaci e così via. Le aziende del settore retail ed e-commerce li utilizzano per il monitoraggio di inventari, transazioni di vendita e dettagli dei prodotti. Un database può includere anche product ID, nome, prezzo, livello delle scorte e informazioni relative al fornitore. L'analisi web utilizza questi dati strutturati per monitorare le visite al sito web, i tassi di abbandono, i tassi di conversione e la durata delle sessioni.
- Nell'Internet of Things (IoT), i sensori raccolgono in modo organizzato i dati su temperatura, umidità, coordinate di posizione e timestamp. SQL esegue query e analisi di questi dati nei database. Con i dati strutturati, le aziende possono facilmente produrre report, eseguire analisi e prendere decisioni data-driven.
Quali sono le opportunità dell'AI per i dati strutturati?
Qui di seguito sono riportate alcune opportunità dell’AI per migliorare l’analisi dei dati strutturati, l’amministrazione e l’uso.
- Analisi predittiva: con i dati strutturati, i modelli di machine learning di regressione e classificazione possono prevedere i modelli di acquisto dei clienti, le richieste di inventario e i risultati finanziari.
- Pulizia dei dati e miglioramento della qualità: l’AI è in grado di individuare e correggere automaticamente errori, incongruenze e valori mancanti nei dati strutturati, migliorando la qualità dei dati stessi e il processo decisionale.
- Automazione dell'elaborazione dei dati: il machine learning e la Robotic Process Automation possono automatizzare l'immissione, la categorizzazione e l'integrazione dei dati da numerose origini. Le aziende che gestiscono enormi quantità di dati possono migliorare l'analisi, risparmiare tempo e aumentare l'efficienza operativa.
- Informazioni e riconoscimento di modelli migliori: l’AI è in grado di raggruppare e classificare i dati strutturati per portare alla luce informazioni e modelli nascosti, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni data-driven, semplificare le operazioni e individuare nuove opportunità.
- Personalizzazione e consulenza: l’AI può utilizzare i dati strutturati, come le preferenze e il comportamento degli utenti per personalizzare i consigli sui prodotti di e-commerce e i contenuti in streaming, aiutando le aziende del settore retail ad aumentare al massimo l'efficienza e a identificare opportunità di marketing mirate.
- Rilevamento delle truffe e gestione dei rischi: l'AI può rilevare e prevenire le frodi finanziarie e le anomalie nelle richieste di risarcimento alle assicurazioni analizzando i dati strutturati in tempo reale, un enorme vantaggio per gli istituti finanziari e gli operatori sanitari.
Quale supporto offre HPE per i dati strutturati?
HPE offre vantaggi dove la concorrenza è carente, con un'ampia gamma di prodotti e servizi per i dati strutturati, tra cui:
- HPE Alletra Storage MP B10000: una soluzione per lo storage moderna
- Il primo sistema per il file storage e lo storage a blocchi disaggregato a scalabilità orizzontale del settore che offre scalabilità delle prestazioni indipendente ed è in grado di garantire un TCO del 40% più basso, oltre a consumi energetici inferiori del 45%, un’esperienza cloud semplificata, una scalabilità efficiente e una disponibilità dei dati del 100% con SLA leader di settore per le app mission-critical come funzionalità standard.
- Rilevamento e ripristino ransomware in tempo reale basati sull'AI, supportati da una garanzia di resilienza informatica, che riduce significativamente la perdita di dati e il downtime.
- Riduzione dei costi fino al 30% con un aggiornamento gratuito del controller per carichi di lavoro in evoluzione, consentendo upgrade senza interruzioni e con dati in loco, senza dover riacquistare lo storage esistente.
- 99% di risparmio di tempo operativo con il provisioning intelligente e self-service e un'unica console cloud coerente per gestire e proteggere i carichi di lavoro su cloud pubblici e on-premise.
- HPE AIOps con Data Services Cloud Console (DSCC): un piano di controllo di gestione unificato che include analisi predittive basate sull'AI per amministrare e ottimizzare le operazioni di storage. Aiuta le aziende a garantire l'affidabilità, le prestazioni e l'efficienza dei loro sistemi di storage dati, rilevando e risolvendo in modo proattivo i potenziali problemi. HPE AIOps fornisce anche analisi cross-stack, laddove i concorrenti sono carenti con analisi limitate e interfacce di gestione personalizzate.
- HPE GreenLake: un livello potente di orchestrazione e gestione per ambienti ibridi e multi-cloud, dotato della suite più completa di servizi di storage, tra cui cloud privato a blocchi, su file e a oggetti. HPE GreenLake offre un piano di controllo centralizzato e intuitivo. Consente provisioning, monitoraggio, ottimizzazione dei costi e applicazione della sicurezza unificati in tutti gli ambienti - on-premise, in colocation e nel cloud pubblico - semplificando le operazioni e riducendo la complessità. HPE offre anche storage as-a-service, che consente ai clienti di pagare solo quello che utilizzano tramite HPE GreenLake Flex.
Per saperne di più sugli ultimi progressi di HPE in materia di storage, consulta il blog informativo di HPE Alletra Storage MP B10000.
Dati strutturati e dati non strutturati a confronto
Caratteristiche | Dati strutturati | Dati non strutturati |
|---|---|---|
| Definizione | Informazioni organizzate memorizzate in un formato predefinito (ad es. tabelle) | Informazioni senza un formato o una struttura predefiniti |
| Schema | Schema fisso (ad es. tabelle di database con righe/colonne) | Nessuno schema fisso, i dati vengono archiviati nel loro formato nativo |
| Storage | Archiviati in database relazionali (ad esempio database SQL) | Archiviati in data lake, database NoSQL o file system |
| Ricercabilità | Ricerca facile tramite linguaggi di query come SQL | Richiedono tool avanzati come AI, NLP o motori di ricerca per l'analisi |
| Esempi | Nomi, date, indirizzi, transazioni finanziarie | E-mail, video, immagini, post sui social media, file audio |
| Casi d'uso | Generazione di report, analisi, operazioni aziendali e sistemi transazionali | Analisi del sentiment, riconoscimento delle immagini, analisi dei Big Data |
| Complessità dell'analisi | Semplici e immediati | Complessi, richiedono tool e tecniche specializzati |
Domande frequenti sui dati strutturati
Dove vengono archiviati di solito i dati strutturati?
Sono generalmente archiviati in database relazionali, data warehouse e fogli di calcolo dove possono essere interrogati tramite SQL o altri tool di query strutturati.
Perché i dati strutturati sono importanti?
Supportano ricerche, generazione di report e analisi rapide, fondamentali per i sistemi di business intelligence, compliance e operativi in cui sono richieste precisione e coerenza.
Quali settori fanno più affidamento sui dati strutturati?
I settori finanza, sanità, retail, pubblica amministrazione e logistica si basano molto sui dati strutturati per le transazioni, la compliance, la gestione dei clienti e il monitoraggio delle prestazioni.
Quali tool vengono utilizzati per gestire i dati strutturati?
I sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS), i data warehouse, SQL e le pipeline ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) sono i tool principali per la gestione dei dati strutturati.
Quali sono i limiti dei dati strutturati?
Non sono in grado di acquisire facilmente informazioni complesse o non formattate, come video, audio o testo libero limitandone la portata rispetto ai dati non strutturati o semi-strutturati.
È possibile abbinare dati strutturati e non strutturati?
Sì, molte organizzazioni integrano dati strutturati e non strutturati in data lake o piattaforme di analisi moderne per ottenere una visione più completa delle attività aziendali e dei clienti.