Tempo di lettura: 6 minuti e 17 secondi | Pubblicazione: 8 ottobre 2025
Dati non strutturati Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati, nel contesto dello storage dati, sono informazioni che variano notevolmente in termini di formato e contenuto. Includono dati di file e a oggetti e svolgono un ruolo di rilievo nell'intelligenza artificiale (AI). Questa tipologia di dati non si adatta perfettamente ai modelli predefiniti, con conseguenti problematiche a livello di storage, recupero e analisi. I dati non strutturati sono spesso qualitativi e si presentano in diversi formati, come email, post sui social media, articoli, foto, grafici, registrazioni, podcast, filmati, registri e flussi Internet of Things (IoT), spesso archiviati nel loro formato nativo. Rappresentano una parte significativa dei dati a livello mondiale e richiedono tool avanzati come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento delle immagini e l'analisi basata sull'AI per ricavare informazioni significative.
Esempi di dati non strutturati
Le informazioni prive di un formato o di un framework organizzativo risultano difficili da archiviare e gestire nei database tradizionali. Questi dati eterogenei provengono da numerose origini e forme.
Email, post sui social media, articoli di blog, recensioni dei clienti, registri delle chat, PDF e file Word ed Excel: questi dati possono rivelare informazioni utili, ma per essere analizzati è necessario ricorrere alle tecnologie NLP.
- File multimediali: includono foto, video di YouTube, podcast e registrazioni vocali. Il riconoscimento delle immagini, l'analisi video e la trascrizione speech-to-text utilizzano in misura crescente questi formati.
- Sensori e dispositivi IoT: alcuni esempi sono i fitness tracker, i sensori di temperatura e attività per le case intelligenti e i registri delle macchine nelle apparecchiature industriali. Questi dati solitamente prevedono elaborazione in tempo reale e analisi complesse.
- Internet: includono pagine HTML, modelli di navigazione clickstream e dati di web scraping. Queste origini vengono utilizzate per monitorare il comportamento degli utenti, ottimizzare i siti web o ottenere informazioni di mercato.
Trascrizioni dei contact center, risposte a sondaggi aperti e documenti legali: questi dati sono fondamentali per il servizio clienti, le ricerche di mercato e l’analisi legale, ma la loro analisi richiede algoritmi complessi.
Opportunità di intelligenza artificiale nei dati non strutturati
L'intelligenza artificiale offre grandi opportunità per l’interpretazione di dati non strutturati che costituiscono circa l’80% dei dati globali. L'AI può ricavare informazioni da dati testuali, fotografici, audio e video che non rientrano nei database standard.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può analizzare documenti, social media e feedback dei consumatori per discernere il sentiment, riassumere i materiali e rilevare gli elementi essenziali. Queste funzionalità abilitano i chatbot, gli assistenti virtuali e la classificazione dei contenuti, migliorando la comunicazione aziendale e i flussi di lavoro.
L'AI consente il riconoscimento facciale, l'identificazione degli oggetti e la sintesi video a fini di sorveglianza, imaging medico e controllo dei contenuti. Le stesse tecniche traducono il parlato in testo, consentendo la trascrizione automatica e il riconoscimento vocale, oltre ad analizzare il tono di voce per ricavare informazioni emotive.
L'AI è molto efficace anche nell'organizzazione dei collegamenti tra concetti e nell'estrazione dei metadati da materiale non strutturato per creare grafici di conoscenza. Queste strategie semplificano la ricerca e consentono ai motori di ricerca semantici di ottenere risultati più accurati e contestualizzati. I dati non strutturati vengono utilizzati per personalizzare i consigli in base alle preferenze degli utenti, alle recensioni e ai caricamenti di file multimediali.
L'AI contribuisce alla diagnosi e alla cura dei pazienti estraendo informazioni dalle immagini mediche e dai documenti clinici. Il software di analisi dell'assistenza clienti esamina i registri delle chat per individuare le tendenze nei feedback e migliorare il servizio. L'analisi predittiva sfrutta le tecniche di AI per portare alla luce le tendenze e le anomalie, agevolando il rilevamento delle frodi e le decisioni sulle analisi di mercato. L'intelligenza artificiale individua le distorsioni testuali e visive e monitora i dati di comunicazione per eventuali violazioni normative, a supporto degli aspetti di compliance ed etica. Queste applicazioni promuovono standard ed equità, aiutando così l'intelligenza artificiale a ottenere informazioni significative che consentono alle aziende di elaborare piani realizzabili e dare impulso all'innovazione.
HPE e dati non strutturati
HPE offre un’ampia gamma di prodotti e servizi per i dati non strutturati.
- HPE Alletra Storage MP X10000: una soluzione per lo storage dati a oggetti rapida che libera la potenza dei dati non strutturati con una gestione semplice, scalabile e ad alte prestazioni per promuovere l'innovazione e accelerare il time to value.
- HPE Greenlake for File Storage: una soluzione per lo storage dati su file che accelera l’intelligenza artificiale e altri carichi di lavoro a uso intensivo di dati con prestazioni di livello enterprise, semplicità e maggiore efficienza, tutto questo su scala AI. Offre un'esperienza HPE GreenLake end-to-end per lo storage e la gestione dei dati su file.
- HPE Ezmeral: una piattaforma integrata per l'elaborazione e l'analisi dei dati non strutturati. Supporta architetture di data lake, analisi avanzate e flussi di lavoro di machine learning, semplificando l'estrazione di informazioni fruibili da diverse origini, come testo, immagini e dati video.
- HPE GreenLake: con il modello ITaaS, HPE GreenLake propone soluzioni scalabili e paragonabili al cloud per la gestione dei dati non strutturati. Include servizi di storage, analisi ed elaborazione basata sull'AI, offrendo alle aziende un sistema flessibile e a costi contenuti per gestire i propri dati.
- HPE AIOps con Data Services Cloud Console: un piano di controllo di gestione unificato che include analisi predittive basate sull'AI per la gestione e l’ottimizzazione di dati strutturati. 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 StoreOnce: HPE StoreOnce garantisce una protezione dei dati completa per i dati non strutturati con funzionalità efficienti di backup, ripristino e deduplicazione. La crittografia integrata e i controlli degli accessi garantiscono la sicurezza e l'integrità delle informazioni sensibili.
- Partnership HPE con gli ecosistemi di AI: HPE collabora con i principali framework di intelligenza artificiale come Apache Hadoop, TensorFlow e Spark per ottimizzare le sue piattaforme. Queste partnership consentono alle aziende di creare modelli AI avanzati per applicazioni quali il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e le informazioni sui clienti.
La gamma di prodotti e le partnership di HPE propongono soluzioni end-to-end per lo storage, la gestione, l'analisi e la protezione dei dati non strutturati, consentendo alle aziende di sfruttarli al massimo.
Dati non strutturati e dati strutturati a confronto
Caratteristiche | Dati non strutturati | Dati strutturati |
|---|---|---|
| Formato | Privi di formato predefinito o di una struttura organizzativa | Organizzati in uno schema predefinito (ad es. righe e colonne in un database) |
| Storage | Archiviati in data lake, database NoSQL o sistemi di storage di file o a oggetti | Archiviati in database relazionali (ad es. SQL) |
| Esempi |
|
|
| Query | Richiedono un sistema di object storage o di file e tool specializzati come AI, NLP o machine learning per l'analisi | Query semplici da eseguire con SQL o tool simili |
| Volume | Generalmente di dimensioni maggiori e con un numero di file e/o oggetti in rapido aumento | Tipicamente più piccoli e più gestibili |
| Analisi | Richiedono tecniche di analisi avanzate, tra cui AI e machine learning | Semplici da analizzare con i tool BI convenzionali |
| Applicazioni | Analisi del sentiment, riconoscimento delle immagini, analisi video, previsione delle tendenze | Generazione di report finanziari, gestione dell’inventario, database operativi |
| Flessibilità | Molto flessibili: gestione di formati di dati diversi e in continua evoluzione | Poco flessibili: le modifiche allo schema richiedono adeguamenti significativi |
| Origini dati | Piattaforme di social media, dispositivi IoT, email, contenuti multimediali | Sistemi transazionali, indagini strutturate |
Domande frequenti sui dati non strutturati
Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati sono informazioni che non seguono uno schema o un formato predefinito, rendendo più difficile la loro archiviazione in righe e colonne. Tra gli esempi rientrano immagini, video, email, documenti, letture di sensori e contenuti dei social media.
In che cosa i dati non strutturati differiscono dai dati strutturati?
I dati strutturati sono organizzati in database con campi e formati chiari. I dati non strutturati non sono organizzati in modo coerente e richiedono tool avanzati come AI e machine learning per un’analisi efficiente.
Perché i dati non strutturati sono importanti?
I dati non strutturati costituiscono più dell'80% dei dati aziendali e spesso contengono informazioni relative a comportamento dei clienti, tendenze di mercato e operazioni. La capacità di sfruttare i dati non strutturati è fondamentale per l'analisi, l'intelligenza artificiale e il vantaggio competitivo.
Quali sono alcuni esempi di dati non strutturati?
Esempi di dati non strutturati includono: email, trascrizioni di chat, PDF, foto, immagini mediche, registrazioni video, feed di dispositivi IoT e post sui social media.
Come vengono archiviati i dati non strutturati?
I dati non strutturati vengono solitamente archiviati in object storage, data lake e database NoSQL moderni, che possono essere facilmente scalati e gestire formati diversi.
Come si analizzano i dati non strutturati?
Le tecniche per l'analisi dei dati non strutturati includono l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale, la conversione speech-to-text e il riconoscimento di modelli basato sull'AI per estrarre significato e informazioni.
Quali sono le problematiche dei dati non strutturati?
Tra le problematiche dei dati non strutturati figurano una rapida crescita dei loro volumi, difficoltà di indicizzazione e ricerca, costi di storage più elevati (a meno che i dati non siano suddivisi in livelli in modo efficace) e il fatto che potrebbero presentare rischi per la sicurezza e la compliance se non gestiti.
Come vengono utilizzati i dati non strutturati in AI e machine learning?
I modelli di intelligenza artificiale si basano su dati non strutturati - testo, immagini, audio, video - per addestrare modelli, alimentare l'AI generativa e migliorare applicazioni come chatbot, rilevamento delle frodi e motori di suggerimenti.
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 operazioni e delle attività dei clienti.