Guida ai dati strutturati

I dati strutturati sono informazioni organizzate in un formato predefinito per un accesso agevole ed efficiente. Vengono spesso memorizzati in righe e colonne all'interno di database relazionali o fogli di calcolo, in modo che ogni dato sia facile da identificare, cercare, analizzare ed elaborare. Nomi, indirizzi e-mail e numeri di telefono sono esempi di dati strutturati.

Lo scopo principale dei dati strutturati è permettere query, reportistica e analisi efficienti. Grazie alla loro organizzazione ben definita, gli strumenti e le applicazioni di business intelligence possono estrarre informazioni rapidamente e con precisione, consentendo di utilizzare quei dati per prendere decisioni aziendali.

I dati strutturati sono presenti in quasi tutti i settori. In ambito finanziario, supportano la gestione dei registri di transazione e l'analisi delle performance. Allo stesso modo, nel retail aiutano la gestione dell'inventario, il monitoraggio delle vendite e l'analisi del comportamento dei clienti.

Di seguito sono riportate quattro delle principali caratteristiche distintive dei dati strutturati.

I dati strutturati sono spesso organizzati tramite schemi predefiniti, che forniscono un framework fisso per l'archiviazione e la gestione delle informazioni. Uno schema definisce le strutture dati, come i campi, i tipi di dati e le relazioni tra i diversi dataset. L'utilizzo degli schemi favorisce l'uniformità dei dati, semplificando l'integrazione dei dati, l'analisi e la collaborazione tra i team.

Ad esempio, i database utilizzati per la gestione dell'inventario possono includere schemi con campi come ID prodotto, nome, categoria, quantità e prezzo. Allo stesso modo, i sistemi CRM (Customer Relationship Management) si basano su schemi che definiscono i record dei clienti, con attributi come nome, informazioni di contatto e cronologia delle transazioni.

I dati strutturati possono essere organizzati in righe e colonne all'interno di database relazionali. Ogni riga rappresenta un singolo record, mentre ogni colonna rappresenta un attributo o un campo di quel record.

Ad esempio, in un foglio di calcolo usato per monitorare i clienti, le righe potrebbero rappresentare i singoli clienti e le colonne potrebbero includere il nome, l'indirizzo e-mail e la cronologia degli acquisti. Questa struttura accelera anche le query, poiché gli utenti possono applicare filtri e criteri di ricerca per recuperare rapidamente ed efficacemente sottoinsiemi specifici di dati.

Una delle caratteristiche distintive dei dati strutturati è la facilità con cui possono essere cercati e analizzati. Strumenti come SQL (Structured Query Language) consentono agli utenti di recuperare e manipolare i dati rapidamente, anche da dataset di grandi dimensioni. Ad esempio, un responsabile vendite potrebbe eseguire, con un semplice clic, una query per identificare le tendenze nella crescita dei ricavi nel trimestre precedente usando i dati archiviati in un database di vendita.

Questa capacità di ricerca ti aiuta a prendere decisioni rapide basate sui dati. Che tu li utilizzi per individuare colli di bottiglia nelle performance o per prevedere le tendenze, i dati strutturati possono contribuire a migliorare l'efficienza operativa.

I database relazionali sono un elemento fondamentale dell'archiviazione dei dati strutturati. Questi database organizzano i dati in tabelle con relazioni chiaramente definite tra di esse. Tra i tool per database relazionali più diffusi figurano MySQL, Oracle Database e Microsoft SQL Server.

I database relazionali eccellono in termini di scalabilità e affidabilità; questo li rende ideali per gestire dataset di grandi dimensioni in una vasta gamma di settori. Dato che offrono il supporto necessario per transazioni ad alto volume e query complesse, puoi affidarti a essi per le operazioni e gli insight più critici.

Di seguito riportiamo alcuni esempi di dati strutturati:

• Directory di prodotti o clienti
• Fogli di monitoraggio per il controllo dell'inventario
• Risultati di moduli web
• Dati del punto vendita
• Registrazioni finanziarie

L'utilizzo dei dati strutturati offre numerosi vantaggi, tra cui i seguenti quattro.

I dati strutturati consentono query rapide e precise tramite strumenti come SQL. La natura organizzata dei dati ti permette di recuperare informazioni specifiche in modo rapido, senza dover vagliare qualsiasi dettaglio irrilevante. Il formato strutturato semplifica inoltre la creazione di report dettagliati, garantendo accuratezza e chiarezza nella presentazione dei risultati basati sui dati.

I dati strutturati rappresentano una base ideale per l'analisi avanzata e gli strumenti di business intelligence (BI). La loro organizzazione standardizzata semplifica l'integrazione con le piattaforme di analisi, permettendo di individuare trend, pattern e anomalie.

Anche il modello predittivo e la pianificazione strategica si basano fortemente sui dati strutturati. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare i dati storici sulle vendite per prevedere la domanda futura o individuare i fattori determinanti per la fidelizzazione dei clienti.

Lo schema utilizzato per i dati strutturati contribuisce a migliorarne l'accuratezza e l'affidabilità. Definendo i tipi di dati e i relativi limiti, gli schemi riducono al minimo gli errori durante l'inserimento e la gestione dei dati, contribuendo così a preservarne l'integrità e la qualità. Ad esempio, le regole del database possono limitare il campo del numero di telefono a valori numerici di una lunghezza specifica, garantendo la coerenza delle voci inserite.

Questo elevato livello di accuratezza rende i dati strutturati affidabili per le operazioni critiche.

Uno dei principali vantaggi dei dati strutturati è la loro compatibilità con i sistemi esistenti, incluse le infrastrutture legacy e le piattaforme moderne.

I dati strutturati supportano anche lo scambio di dati tra piattaforme diverse e si adattano con facilità agli ambienti multi-sistema. Ad esempio, i dati dei clienti archiviati in un database relazionale possono essere condivisi agevolmente con le piattaforme di marketing automation o i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Questa interoperabilità migliora l'efficienza e riduce la complessità nella gestione dei dati tra sistemi eterogenei.

I dati strutturati offrono molti vantaggi, ma presentano anche alcuni limiti.

Il formato dei dati strutturati garantisce coerenza, ma limita l'adattabilità nel caso di dati che non rientrino facilmente in schemi predefiniti. Ad esempio, i commenti sui social media o i feedback in testo libero sono per natura non strutturati e non possono essere facilmente acquisiti in un sistema di dati strutturati tradizionale.

Un'altra criticità consiste nell'impossibilità dei dati strutturati di gestire tipologie di dati eterogenee, come file video, immagini o registrazioni audio. I database relazionali, ideali per l'elaborazione di testi e dati numerici, non sono progettati per archiviare o analizzare direttamente contenuti multimediali o altri formati di dati non strutturati.

Con la crescita dei set di dati, i database strutturati possono generare colli di bottiglia nelle prestazioni, tempi di query più lunghi e costi infrastrutturali più elevati. Queste sfide in termini di scalabilità richiedono spesso il passaggio a sistemi di database distribuiti più moderni o ad approcci ibridi, in grado di gestire in modo efficiente grandi volumi di dati eterogenei.

I dati strutturati ti forniscono i numeri di telefono dei tuoi clienti, il loro indirizzo e gli acquisti effettuati. Non ti dicono, però, cosa pensano del tuo brand, cosa hanno pubblicato sui social media riguardo alla tua azienda o quali video di prodotto hanno condiviso con amici e colleghi. Questi aspetti rientrano nei dati non strutturati e semi-strutturati.

Le aziende si chiedono spesso quali sono le differenze e come convertire dati non strutturati in strutturati. I dati strutturati sono altamente organizzati e vengono spesso archiviati in database relazionali. I dati non strutturati, invece, non rientrano in un formato specifico e comprendono video, foto e log IoT. Questi dati offrono maggiore versatilità per ricavare insight, ma sono spesso più difficili da elaborare e analizzare. Prima dell'elaborazione dei dati non strutturati, lo storage avviene solitamente in data lake, data lakehouse, database NoSQL e soluzioni di archiviazione cloud.

I dati semi-strutturati utilizzano tag o marcatori e rappresentano una via di mezzo tra i formati strutturati e non strutturati. A differenza dei dati strutturati, archiviati in database relazionali, i dati semi-strutturati sono conservati in formati come JSON e XML. È possibile analizzarli con strumenti in grado di interpretare tag o metadati, come i linguaggi di query per database NoSQL. I dati strutturati, invece, sono archiviati in forme predefinite, spesso in database SQL.

La maggior parte delle aziende utilizza sia dati strutturati che non strutturati, quindi è importante capire come funziona ciascuna tipologia e come sfruttarla al meglio. Salesforce Data 360 può integrare tutti i tuoi dati e potenziare i tuoi investimenti esistenti in data lake o data warehouse, in modo da favorire l'automazione, prendere decisioni in tempo reale e alimentare l'AI agentica con dati unificati.