Guida ai dati non strutturati: definizione, casi d'uso e vantaggi

I dati non strutturati, o unstructured data, sono ad esempio immagini, documenti di testo, post sui social, dati dell’Internet of Things (IoT), video, email, foto e file audio, che non seguono un formato definito e sono difficili da organizzare in righe, colonne o campi. Di conseguenza, risulta più difficile archiviarli, elaborarli e recuperarli. Pur essendo più complicati da ricercare, contengono informazioni di grande valore, come feedback, percezioni, opinioni, tono e sentiment dei clienti. La buona notizia? Ne hai una miniera. Si stima infatti che fino al 80% dei dati sia non strutturato . La cattiva notizia? Solo il 18% dei dati non strutturati viene effettivamente utilizzato. La maggior parte del loro potenziale rimane quindi inespresso, impedendo alle organizzazioni di approfondire la conoscenza dei propri clienti, arricchire ulteriormente i profili e creare esperienze AI e Customer 360 ricche di contesto.

Questa guida ti spiegherà cosa sono i dati non strutturati, come vengono utilizzati, in cosa si differenziano dai dati strutturati e dove trovarli, così da poterne sfruttare appieno il potenziale.

Pensa ai dati non strutturati come al fratello ribelle e ai dati strutturati come a quello disciplinato. Entrambi portano i propri punti di forza e le proprie potenzialità nella tua famiglia di dati.

Vediamo più nel dettaglio in cosa si differenziano queste due categorie di dati.

• Formato: i dati strutturati hanno formati fissi, come i numeri. I dati non strutturati, invece, possono presentarsi in qualsiasi formato: video, audio, immagini o testo.
• Archiviazione: i dataset strutturati possono essere memorizzati in tabelle e database SQL. I dati non strutturati, per via del loro volume e della loro natura, richiedono soluzioni di archiviazione diverse e più ampie come i data lake, che in genere sono soluzioni di object storage, e i database NoSQL.
• Usabilità: se cerchi risultati quantitativi, la scelta migliore è analizzare i dati strutturati. Per ricavare informazioni e insight utili dai dati non strutturati, avrai bisogno di tecniche avanzate dotate di intelligenza integrata, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning. I dati non strutturati possono offrirti ciò che quelli strutturati non riescono a dare: insight qualitativi approfonditi sulle motivazioni e le esigenze dei tuoi clienti.
• Volume: lo spazio necessario per archiviare i dati strutturati in un database relazionale è minimo rispetto allo spazio occupato dai dati non strutturati.

I dati semi-strutturati si collocano a metà strada tra i dati strutturati e quelli non strutturati: non hanno uno schema predefinito come i dati strutturati, ma possono essere archiviati e consultati più facilmente rispetto ai dati non strutturati. I dati semi-strutturati utilizzano i metadati, come tag o marcatori semantici, per creare una gerarchia e distinguere gli elementi all’interno dei dataset. Ad esempio, il dato grezzo di una registrazione audio è non strutturato, mentre la trascrizione audio con un titolo taggato, snippet o testo alternativo è semi-strutturata.

Poiché gli unstructured data possono assumere molte declinazioni, vediamo insieme le fonti più comuni.

• File di testo: i file di testo sono in genere ricchi di informazioni non strutturate. Ad esempio email dei clienti, note, log delle interazioni e chat con i chatbot. Anche i file PDF possono contenere dati non strutturati.
• Contenuti multimediali: se hai sentito parlare di “big data”, sai probabilmente che la maggior parte di essi è di tipo multimediale. Secondo alcune stime, il nostro mondo digitale genera oltre 400 terabyte di dati al giorno, in gran parte sotto forma di video, foto digitali, file audio, podcast e immagini biomediche. Ogni volta che partecipi a una riunione o a una conferenza digitale, generi dati non strutturati. Le riprese delle tue telecamere di sicurezza sono piene di dati non strutturati, così come ogni video dei clienti e ogni webinar che registri.
• Social media: X, LinkedIn, Facebook, TikTok, Instagram e YouTube sono alcuni dei social media più popolari. Ogni canale contiene un’enorme quantità di dati non strutturati. Alcuni esempi sono i video di YouTube, le interviste ai clienti, i commenti Instagram sui tuoi post recenti e i post su Facebook.
• Siti web e linguaggi di markup: il sito web della tua azienda è ricco di dati non strutturati. HTML e XHTML forniscono tag di markup che costituiscono gli elementi di base per la visualizzazione sul web, ma il contenuto tra i tag è non strutturato.
• Dati mobili e comunicazioni: quanto riesci a stare senza il telefono? Ogni messaggio vocale che generi o ascolti e ogni messaggio dei clienti è ricco di dati non strutturati. Anche i dati di messaggistica rientrano in questa categoria.
• Dati di macchine e sensori: i dispositivi IoT e i sensori contengono enormi quantità di dati non strutturati. Un supermercato, ad esempio, può utilizzare sensori IoT per monitorare e ottimizzare le temperature di conservazione degli alimenti. Anche i dati provenienti da test medici, sistemi di monitoraggio meteorologico, sensori di movimento e sistemi GPS sono non strutturati.
• Archivi storici: i documenti di archivi, i registri storici digitalizzati e altri dati raccolti nel corso degli anni su hard disk esterni o unità di rete sono spesso non strutturati. Gli enti pubblici, in genere, conservano grandi quantità di dati storici non strutturati nei propri archivi.

I dati non strutturati della tua azienda possono essere una fonte preziosa di insight sui tuoi clienti, sul mercato e sulle performance del business.

Vediamo quattro potenti casi d’uso dei dati non strutturati.

Per quanto avanzati siano i tuoi modelli di AI, la loro efficacia dipende dalla qualità dei dati su cui lavorano. Affinché gli agenti AI possano comprendere i tuoi clienti e il tuo business, devono avere accesso ai tuoi dati proprietari. Senza queste informazioni, che risiedono principalmente in svariati tipi di dati non strutturati, producono risultati generici e poco affidabili. Ma come si fa concretamente a rendere queste informazioni accessibili all’AI agentica? È qui che entrano in gioco i database vettoriali e la Retrieval Augmented Generation (RAG).

Un database vettoriale è progettato per archiviare e gestire dati non strutturati convertendoli in "vettori" numerici che ne catturano il significato e le relazioni. Questo consente all’AI di individuare facilmente pattern, come il riconoscimento di immagini simili o l’analisi del sentiment nelle recensioni dei clienti, semplificando la comprensione di dati complessi e l’elaborazione di dati non strutturati.

Mentre i Large Language Model (LLM) eccellono nel generare risposte basandosi su dati pubblici, la RAG arricchisce tali risposte portando nell’output generato dall’AI i dati aziendali privati archiviati in database vettoriali o data lake. In questo modo si fornisce maggiore contesto alla domanda posta all’AI e si migliora la precisione delle risposte, rendendola ideale per attività in tempo reale o specifiche di un settore, come il supporto clienti o la reportistica dettagliata.

In sintesi: una base di dati unificata e di alta qualità, ricca di insight provenienti da tutti i tuoi dati, soprattutto da quelli non strutturati, è fondamentale perché garantisce che i tuoi agenti AI prendano decisioni basate sulle informazioni più accurate e aggiornate sulla tua azienda e sui tuoi clienti. Tecnologie come i database vettoriali e il RAG possono portare gli insight dei dati non strutturati agli agenti AI, mettendoli in condizione di prendere decisioni e compiere azioni concrete. I dati non strutturati sono, di fatto, la base che rende possibile l’AI, in particolare l’AI generativa e l’AI agentica.

Le fonti di unstructured data, come le chiamate al servizio clienti, le trascrizioni, il feedback dei clienti, i dati dei sensori e i social media, possono migliorare il servizio clienti in molti modi. Ad esempio, analizzare le trascrizioni delle chiamate può aiutarti a individuare i problemi più comuni e a migliorare le opzioni self-service, rendendo più facile per la clientela trovare risposte in autonomia. I dati di sensori dei prodotti, come le automobili, possono prevedere quando è necessaria una manutenzione, così puoi contattare il cliente prima che si verifichino problemi. Il feedback sui social media può aiutarti ad aggiornare i contenuti self-service e a renderli più pertinenti, assicurando che i clienti ricevano assistenza più rapidamente. E quando sfrutti la potenza di AI, dati e CRM per raccogliere tutte queste informazioni in profili cliente dettagliati, puoi passare a un approccio proattivo e persino trasformare il servizio in opportunità di vendita.

L’analisi dei dati non strutturati provenienti da email di vendita, note CRM e registrazioni di riunioni ti aiuta a capire meglio i tuoi clienti, come percepiscono il tuo prodotto e la loro intenzione di acquisto. Ad esempio, puoi cercare tendenze che in passato hanno portato a trattative di successo, oppure parole chiave usate spesso dai tuoi acquirenti che possono spiegare un recente calo nelle vendite.

Puoi usare queste nuove informazioni per perfezionare le strategie di vendita, fidelizzare i clienti e personalizzare prodotti o servizi.

All’enorme aumento della quantità di dati che generiamo ogni giorno ha fatto seguito un altrettanto notevole aumento delle minacce informatiche. Negli ultimi anni, la sicurezza dei dati e la loro protezione sono diventate priorità assolute per la maggior parte dei dirigenti e degli esperti di dati.

I dati non strutturati provenienti da transazioni online, email, log di chat e altre fonti possono aiutare i team di sicurezza a identificare anomalie e segnalare potenziali minacce. Ad esempio, una frase insolita o uno schema di transazione anomalo possono indicare un’attività fraudolenta. Una buona governance dei dati non strutturati con strumenti di automazione per il rilevamento delle frodi può aiutare la tua organizzazione a monitorare e prevenire gli attacchi informatici e i rischi che comportano, come danni economici e reputazionali.

• Insight più approfonditi. I dati non strutturati possono fornire informazioni di qualità che aggiungono contesto prezioso e migliorano le decisioni aziendali critiche. Con le tecnologie e le competenze giuste, puoi identificare le aree problematiche, ottimizzare l’operatività, potenziare i tuoi servizi o prodotti e migliorare le performance di marketing.
• Comprensione dei clienti. Analizzare le parole e le reazioni dei tuoi clienti ti aiuta a capire le loro preferenze e i loro comportamenti. Combinando i dati non strutturati provenienti dalle interazioni con i clienti e dai social media con dati strutturati, come le transazioni di vendita passate, inizi a costruire un profilo cliente unificato, ovvero una visione completa di chi sono i tuoi clienti e cosa si aspettano da te. Con questo strumento a disposizione, sei sulla strada giusta verso il massimo della soddisfazione del cliente: offerte e servizi personalizzati, proposti al momento giusto, ogni volta che ne hanno bisogno.
• Vantaggio competitivo. Il mondo digitale impone una competizione sempre più serrata. Raccogliere, elaborare e analizzare dati non strutturati da recensioni online, video dei competitor e post sui social può aiutarti a individuare le tendenze di mercato prima che si consolidino. Puoi sfruttare queste informazioni strategiche per restare un passo avanti rispetto alla concorrenza.

• Volume e scala dei dati: i dati non strutturati possono occupare enormi spazi di archiviazione. In molte aziende, questi dati non vengono acquisiti oppure sono distribuiti in diversi silos di dati e il problema dello spazio per la memorizzazione non emerge finché qualcuno non decide di unificarli. Se stai cercando la soluzione di archiviazione più adatta alla tua azienda, tieni conto del volume di dati che dovrai gestire.
• Complessità dei dati: poiché i dati non strutturati sono privi di una struttura predefinita, analizzarli senza strumenti specializzati è un’operazione complessa. Tra gli strumenti più utilizzati per l’elaborazione dei dati non strutturati figurano il natural language processing (NLP), i software di business intelligence come Tableau e il machine learning.
• Analisi dei dati: grandi quantità di dati in svariati formati sono notoriamente difficili da analizzare. Estrarre il valore dai dati non strutturati sotto forma di insight non è solo un processo che richiede tempo, ma necessita anche di una capacità di elaborazione “intelligente”.
• Governance dei dati non strutturati: una volta che i dati sono stati resi accessibili, chi può utilizzarli? Come garantirne la sicurezza e la privacy in ogni momento, per tutti gli utenti e in tutti i casi d’uso? Come assicurarsi che le policy corrette vengano applicate in tutte le applicazioni che utilizzano i tuoi dati? Che siano strutturati o non strutturati, i dati devono essere sempre sicuri, protetti e conformi alle normative.

La giusta data strategy può fare la differenza nella gestione e nella elaborazione degli unstructured data lungo tutto il loro ciclo di vita. Ecco tre best practice.

Inizia identificando gli obiettivi chiave, che si tratti di migliorare il coinvolgimento dei clienti, semplificare l’operatività o ottimizzare il processo decisionale, stabilisci poi in che modo i dati non strutturati possono aiutarti a raggiungerli. Ad esempio, se il tuo obiettivo è aumentare la soddisfazione dei clienti, valuta di analizzare le recensioni, le email all’assistenza e le reazioni sui social media.

Collegare le strategie per i dati non strutturati a obiettivi specifici ti permetterà di mantenere gli sforzi focalizzati e misurabili. Ti aiuterà inoltre a stabilire le priorità riguardo ai tipi di dati non strutturati da raccogliere e analizzare.

Una piattaforma di gestione unificata dei dati (UDM) consolida e unifica le tue fonti di informazioni in un repository centralizzato. Configurare un framework dati coerente nella tua piattaforma manterrà i tuoi dati, indipendentemente dal formato, accessibili, utilizzabili e sicuri. Il tuo framework di gestione dei dati dovrebbe idealmente includere protocolli per l’acquisizione dei dati, il tagging dei metadati e soluzioni di archiviazione centralizzata come data lakehouse o ambienti cloud ibridi.

Il framework dovrebbe includere anche chiare policy di governance dei dati non strutturati. In questo modo potrai garantire la qualità dei dati e restare conforme alle normative vigenti, un aspetto particolarmente importante in settori come la finanza e la sanità.

Data Cloud è una piattaforma che unifica i dati non strutturati e strutturati sulla piattaforma Salesforce, indipendentemente dalla loro provenienza. Grazie all’integrazione con il framework di metadati di Salesforce, puoi convertire i dati non strutturati in dati strutturati, trasformandoli negli oggetti e nei campi standard che i tuoi team già conoscono e utilizzano.

Dai un’occhiata alla nostra infografica “5 strategie vincenti per valorizzare i dati non strutturati”, per scoprire come product.data trasforma i dati non strutturati inutilizzati in valore di business.

Poi, guarda come Data Cloud ottimizza i processi aziendali, portando alla luce il contesto cliente nascosto nei dati non strutturati, come PDF, file audio e video, per metterlo direttamente a disposizione degli agenti AI autonomi