La quantità di dati cresce globalmente a livello vertiginoso, tuttavia la natura di questi non è omogenea, essendovi molteplici variabili, modelli, fonti, formati.
Un problema significativo che emerge in questo contesto è quello dei dati destrutturati, quindi non organizzati in modo predefinito o standardizzato.
Questo fenomeno presenta sfide significative per la gestione, l’analisi e l’interpretazione delle informazioni.
È interessante esaminare il problema dei dati destrutturati, analizzando le sue cause, le implicazioni e alcune possibili soluzioni.
Cosa sono i dati destrutturati e quali problemi comportano?
Il dato destrutturato si riferisce a informazioni non organizzate secondo uno schema o una struttura predefinita. Questo può includere testo libero, immagini non etichettate, dati audio e altro ancora.
Mentre i dati strutturati, come quelli presenti nei database relazionali, sono organizzati in colonne e righe facilmente interpretabili, i dati destrutturati mancano di questa organizzazione standardizzata.
Le cause del problema sono molteplici e possono derivare da diverse fonti:
- Archivi storici: nel corso del tempo molti documenti sono stati archiviati in modalità che oggi risultano obsolete e quindi difficili da consultare.
- Generazione spontanea: i dati destrutturati possono essere generati spontaneamente da utenti o sistemi senza seguire uno standard specifico. Ad esempio, le note di testo e documenti scannerizzati sono spesso informazioni destrutturate.
- Sistemi legacy: in molte organizzazioni, i dati possono essere generati da sistemi legacy che non seguono gli standard moderni di organizzazione dei dati.
- Sensori e dispositivi IoT: dispositivi come sensori IoT possono generare dati in formati non strutturati, creando sfide nell’integrazione con sistemi più tradizionali.
Il problema dei dati destrutturati ha implicazioni negative per le aziende, PA e soprattutto per gli esperti di dati. In particolare, sono tre i problemi principali:
- Difficoltà nell’analisi: l’assenza di una struttura predefinita rende difficile l’analisi dei dati destrutturati, limitando la capacità di ottenere insights significativi.
- Rischio di perdita di informazioni: senza una struttura chiara, i dati possono contenere informazioni importanti che rischiano di andare perse o non essere correttamente interpretate.
- Complessità nell’integrazione: integrare dati destrutturati con sistemi meccanici può essere un compito complesso, richiedendo sforzi significativi per normalizzare e strutturare queste informazioni.
Athena come soluzione innovativa
Affrontare il problema dei dati destrutturati richiede l’adozione di soluzioni tecnologiche avanzate, come l’apprendimento automatico (Machine Learning) e l’intelligenza artificiale che sono strumenti fondamentali per estrarre significato dalle informazioni non strutturate.
L’AI può essere addestrata per riconoscere modelli e relazioni nelle informazioni, consentendo una migliore comprensione del contesto e una maggiore precisione nelle analisi. Ad esempio, algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono essere utilizzati per effettuare ricerche partendo da testi liberi, mentre reti neurali possono analizzare immagini o audio non etichettati.
Il problema dei dati destrutturati è una sfida sempre più rilevante nell’ambito della gestione dei dati. Affrontare questa problematica con strumenti tecnologicamente avanzati e performanti è il nostro obiettivo.
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