I dati non strutturati comprendono informazioni che non seguono un formato predefinito o standardizzato, come ad esempio testi, immagini, audio e video.
A differenza dei dati strutturati, che sono organizzati in tabelle o strutture simili, i dati non strutturati mancano di una disposizione regolare.
Per esempio, immagina di leggere un documento in cui le frasi non sono allineate come in una tabella, ma sono scritte in modo libero, senza una struttura precisa.
Allo stesso modo, le immagini contengono una moltitudine di informazioni visive, ma non seguono una disposizione rigida.
I dati non strutturati sono estremamente comuni, e costituiscono la maggior parte delle informazioni che circolano nel mondo digitale.
I post sui social media, le email, i rapporti di ricerca, le fotografie e i video sono solo alcuni esempi di dati non strutturati che incontriamo quotidianamente.
Tuttavia, per estrarre informazioni utili da queste fonti, è necessario utilizzare tecniche e strumenti specializzati come l’analisi dati.
L’analisi dei dati non strutturati sta diventando sempre più importante nell’era digitale, poiché molte delle informazioni che generiamo e condividiamo non seguono uno schema organizzato, ma hanno un ruolo chiave in settori come la medicina, il diritto e la finanza.
Ad esempio, analizzando grandi quantità di documenti legali possiamo aiutare gli avvocati a trovare precedenti pertinenti e supportare le loro argomentazioni.
Nella medicina, l’analisi delle immagini può contribuire alla diagnosi precoce e al trattamento delle malattie.
Ma vediamo ora più nel dettaglio e con qualche esempio pratico come possiamo ottenere informazioni di valore da dati che non dispongono di una struttura precisa.
Analisi dei dati non strutturati
L’analisi dei dati non strutturati è un processo che mira a comprendere e utilizzare informazioni che non sono organizzate in un formato standardizzato.
Come abbiamo visto, questa tipologia di dati non segue un modello di struttura rigida, come database o fogli di calcolo, ma proviene da diverse fonti, come testi, immagini, audio e video.
Ad esempio, i testi includono documenti, email, messaggi sui social media e molto altro.
Le immagini comprendono foto, grafici, diagrammi e disegni.
L’audio riguarda registrazioni vocali, podcast e musica, mentre il video include filmati e clip.
La principale differenza tra dati strutturati e non strutturati sta nel modo in cui sono organizzati.
I dati strutturati seguono uno schema ben definito, con colonne e righe che consentono di individuare facilmente le informazioni.
Al contrario, i dati non strutturati mancano di una struttura predefinita, rendendo più difficile l’estrazione e l’analisi delle informazioni in essi contenute.
Poiché manca una struttura predefinita, è necessario utilizzare strumenti e tecniche speciali per estrarre informazioni significative.
Ad esempio, nell’analisi dei testi è importante comprendere il significato delle parole, le relazioni tra le frasi e il sentimento espresso.
Nell’analisi delle immagini, invece, è necessario riconoscere oggetti, caratteristiche visive e comprendere il contesto.
La grande quantità di dati non strutturati disponibili rappresenta una sfida in termini di archiviazione, elaborazione e analisi, e richiede strumenti sofisticati per gestire e analizzare grandi volumi di informazioni non strutturate in modo efficiente e accurato.
Nonostante queste sfide, grazie a percorsi di analisi dati ricaviamo numerose opportunità per ottenere informazioni preziose e rilevanti.
Attraverso l’uso di tecniche avanzate e strumenti specifici è possibile estrarre conoscenze nascoste, individuare modelli, e prendere decisioni informate.
Vediamo ora alcune tecniche utilizzate per analizzare dati non strutturati e ottenere informazioni utili.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia che permette ai computer di comprendere e analizzare il linguaggio umano.
È un campo di studio che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli per interpretare i testi in modo simile a come lo farebbe una persona.
Come per ogni percorso di analisi dati dobbiamo seguire delle fasi ben precise, che permettano ai nostri modelli di avere tutti gli strumenti per comprendere il testo da analizzare.
Prima di dare “in pasto” ai modelli il nostro testo, lo dobbiamo elaborare eseguendo alcune operazioni preliminari di pre-processing.
Ad esempio, dobbiamo svolgere delle attività di tokenizzazione, cioè suddividere il testo in parole o unità di significato più piccole, rimuovere le stop words, ovvero le parole comuni e non significative come “è”, “e”, “ma”, e applicare lo stemming o la lemmatizzazione per ridurre i termini alla loro forma di base (ad esempio ridurre “camminando” a “cammina”, e così via).
Dobbiamo poi identificare e categorizzare entità specifiche all’interno di un testo, come nomi di persone, luoghi, date o organizzazioni, e il rapporto tra una persona e un’organizzazione a cui è associata.
Infine, dobbiamo comprendere il sentiment che il testo deve esprimere.
Questa attività è sicuramente una delle più complicate da riprodurre con sistemi digitali da uno scritto, in quanto interpretare le emozioni e il tono espresso nel testo non è semplice.
Proviamo ora ad essere più specifici e a vedere cosa intendiamo per sentiment del testo.
Immagina di ricevere un commento sui social media che recita: “Sono davvero felice del nuovo prodotto che ho acquistato! È fantastico!”.
L’obiettivo è determinare se questo commento esprime un sentimento positivo, negativo o neutro.
Come esseri umani riusciamo a cogliere queste sfumature, ma la macchina fa altrettanto?
Per svolgere questa attività dobbiamo utilizzare diverse tecniche di elaborazione del linguaggio naturale.
Come prima cosa, eseguiamo la rimozione di punteggiatura, stopwords (come “sono”, “del”, “che”, ecc.) e altre operazioni per rendere il testo più “gestibile”.
Successivamente, tramite l’utilizzo di modelli di apprendimento automatico addestrati sul sentiment analysis, classifichiamo il testo.
Questi modelli apprendono da un grande numero di esempi di testi già etichettati con sentimenti positivi o negativi, acquisendo la capacità di riconoscere pattern e parole chiave che indicano un sentimento specifico.
Nel nostro esempio, il modello esamina il testo: “Sono davvero felice del nuovo prodotto che ho acquistato! È fantastico!”.
Analizza le parole chiave come “felice”, “nuovo”, “prodotto” e “fantastico”, che indicano un sentimento positivo.
Confrontando queste parole chiave con il suo addestramento, il modello classificherà il commento come positivo.
Questa classificazione può essere espressa con una valutazione numerica, ad esempio assegnando un punteggio di 0 a 1 al sentiment, dove 0 rappresenta un sentimento negativo e 1 un sentimento positivo.
Nel nostro esempio, il commento potrebbe essere classificato con un punteggio di 0,9, per indicare un forte sentimento positivo.
La comprensione del sentiment può essere ulteriormente affinata considerando il contesto e le sfumature del linguaggio.
Ad esempio, potrebbe essere necessario riconoscere l’ironia o il sarcasmo in un testo per ottenere una valutazione più accurata del sentiment.
Comprendere l’ironia o il sarcasmo in un testo scritto è una delle più grandi sfide che un modello di analisi del sentiment deve affrontare, poiché richiede la comprensione del contesto e delle sfumature del linguaggio.
Anche in questo caso, però, esistono alcune tecniche che i modelli possono utilizzare per affrontare la sfida.
Consideriamo l’esempio seguente: “Wow, sono così entusiasta di passare il mio fine settimana a pulire la casa!”.
Se preso letteralmente, questo commento sembrerebbe esprimere un sentimento positivo.
Tuttavia, l’uso dell’ironia o del sarcasmo in questo caso esprime il sentimento opposto.
I modelli di analisi del sentiment possono cercare alcune caratteristiche linguistiche che suggeriscono l’ironia o il sarcasmo.
Ad esempio:
- Contraddizione tra parole e contesto
Il modello può notare che l’espressione “sono così entusiasta” (che indica un sentimento positivo) è seguita da “passare il mio fine settimana a pulire la casa” (che solitamente non è un’attività entusiasmante). La contraddizione tra l’espressione positiva e il contesto negativo può far sospettare la presenza di ironia o sarcasmo. - Uso di parole sarcastiche o ironiche
Il modello può riconoscere parole o espressioni che sono comunemente associate all’ironia o al sarcasmo. Ad esempio, nel commento di cui sopra, l’uso delle parole “wow” e “entusiasta” in modo eccessivo o enfatico può suggerire una forma di ironia. - Contesto culturale o situazionale
I modelli addestrati su grandi quantità di dati testuali possono apprendere il contesto culturale o situazionale in cui l’ironia o il sarcasmo sono spesso utilizzati. Questo può consentire loro di rilevare indizi o pattern che indicano una possibile presenza di ironia o sarcasmo.
È importante sottolineare che l’individuazione dell’ironia o del sarcasmo è ancora una sfida su cui c’è molta strada da fare, poiché richiede una comprensione più profonda delle sfumature linguistiche e del contesto.
Nonostante ciò, i modelli di analisi del sentiment che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico possono migliorare nel riconoscere forme di ironia o sarcasmo a mano a mano che vengono addestrati su dati più diversificati e complessi.
È anche importante notare come la comprensione dell’ironia o del sarcasmo possa variare tra le persone, poiché dipende dall’interpretazione individuale e dal contesto culturale.
Quindi, l’elaborazione dell’ironia o del sarcasmo da parte dei modelli può non essere sempre perfetta o accurata.
Elaborazione delle immagini
L’analisi delle immagini è un processo che si concentra sulla comprensione e l’estrazione di informazioni utili da foto e video.
Anche se potrebbe sembrare un compito complesso, ci sono alcune tecniche chiave che possono semplificarlo.
Per cominciare, l’elaborazione delle immagini coinvolge l’applicazione di algoritmi e tecniche per migliorarne la qualità, rimuovendo il “rumore” ed estraendo solo le informazioni rilevanti.
Un aspetto importante è l’estrazione delle caratteristiche, che consiste nell’identificare e rappresentare i tratti distintivi delle immagini che possono aiutare a distinguere tra diversi oggetti o classi di oggetti.
Ad esempio riconoscendo la forma, il colore o la texture di un oggetto.
Il rilevamento e la segmentazione degli oggetti sono altre tecniche utilizzate nell’elaborazione delle immagini.
Il rilevamento degli oggetti implica individuare la presenza e la posizione degli oggetti all’interno di un’immagine, mentre la segmentazione si concentra sul delineare e separare gli oggetti dai loro sfondi.
Per spiegare come avviene la comprensione delle immagini da parte di un modello, prendiamo ad esempio un’applicazione di riconoscimento di gatti nelle immagini.
Innanzitutto, il modello deve essere addestrato su un ampio set di dati contenente immagini di felini etichettate correttamente.
Durante il processo di addestramento, il modello impara a riconoscere i tratti distintivi dei gatti, come la forma del corpo, le orecchie, gli occhi e le zampe.
Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per analizzare nuove immagini.
Prendiamo un’immagine di un gatto come input.
Il modello esegue una serie di operazioni per comprendere l’immagine.
Innanzitutto, l’immagine viene suddivisa in pixel, che rappresentano i punti di dati fondamentali.
Il modello elabora quindi questi pixel per rilevare linee, curve e altre caratteristiche visive.
Successivamente, estrae le caratteristiche distintive dell’immagine che sono state apprese durante l’addestramento.
Queste caratteristiche possono includere la forma delle orecchie, il contorno del corpo e altri tratti che sono tipici dei gatti.
Il modello confronta quindi le caratteristiche estratte con i pattern che ha appreso durante l’addestramento.
Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, confronta le caratteristiche dell’immagine con quelle delle immagini di gatti etichettate che ha visto in precedenza, e in base a queste corrispondenze determina se l’immagine contiene o meno un gatto, restituendo un’etichetta o una probabilità che indica la presenza di un felino nell’immagine.
Ad esempio, potrebbe restituire l’etichetta “gatto”, o una probabilità del 90% che l’immagine contenga un gatto.
La comprensione delle immagini da parte di un modello dipende dalla qualità e dalla diversità dei dati di addestramento.
Un modello addestrato su un ampio set di dati rappresentativo avrà maggiori probabilità di comprendere le immagini con precisione, e i modelli più avanzati, come le reti neurali convoluzionali (CNN), sono in grado di apprendere gerarchie di caratteristiche, riconoscendo oggetti complessi in modo più accurato.
Casi d’uso dell’analisi dei dati non strutturati
L’analisi dei dati non strutturati offre molteplici casi d’uso che possono essere applicati in diversi settori.
- Analisi dei social media per il monitoraggio dell’opinione pubblica
L’analisi dei dati non strutturati può essere utilizzata per raccogliere e analizzare i post e i commenti sui social media, al fine di comprendere il parere dell’opinione pubblica su determinati argomenti. Questo ci può aiutare a valutare la reputazione del nostro marchio, identificare trend di mercato, e prendere decisioni informate basate sulle preferenze dei consumatori. - Ricerca e analisi dei documenti legali
In ambito legale ci sono enormi quantità di dati non strutturati, come contratti, sentenze, documenti giuridici, email e altro ancora. L’analisi dei dati non strutturati può aiutare gli avvocati e i professionisti del settore a cercare, filtrare e analizzare queste informazioni in modo efficiente, individuando eccessi di termini contrattuali, rilevando tendenze in base alle decisioni dei tribunali, o identificando precedenti pertinenti per un caso specifico. - Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per l’estrazione di dati dai documenti
L’analisi dei dati non strutturati può essere impiegata per convertire documenti cartacei o immagini in formati digitali, leggibili dai computer. Attraverso l’uso di tecniche di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), i dati testuali possono essere estratti da documenti come fatture, ricevute o moduli, consentendo un’elaborazione più rapida e accurata delle informazioni in essi contenute. - Analisi delle immagini mediche per la diagnosi assistita da computer
L’analisi dei dati non strutturati può essere applicata alle immagini mediche, come scansioni MRI o radiografie, per assistere i medici nella diagnosi e nel trattamento delle malattie, rilevando anomalie, identificando lesioni o tumori, e fornendo informazioni aggiuntive per una valutazione clinica più accurata. - Analisi delle recensioni dei clienti
Le recensioni dei clienti su piattaforme come Amazon, TripAdvisor, Instagram, LinkedIn, ecc, contengono un’enorme quantità di dati non strutturati. L’analisi di queste recensioni può aiutarci a valutare la soddisfazione dei clienti, individuare tendenze, e identificare aspetti di miglioramento dei prodotti o servizi. - Monitoraggio dei media
L’analisi dei dati non strutturati può essere utilizzata per monitorare notizie, articoli, blog e altre fonti di informazioni online. Questo può aiutare le organizzazioni a identificare menzioni del loro marchio, monitorare l’andamento delle notizie su determinati argomenti di interesse, raccogliere informazioni sui competitor, e valutare la reputazione online. - Ricerca scientifica
Nella ricerca scientifica ci sono molti documenti, articoli e pubblicazioni che contengono dati non strutturati, la cui analisi può aiutare i ricercatori a identificare connessioni, scoprire nuove informazioni o evidenze, e individuare tendenze o pattern all’interno di un campo specifico. - Trascrizione e analisi di registrazioni audio
L’analisi dei dati non strutturati può essere applicata alle registrazioni audio, come chiamate telefoniche o registrazioni di riunioni. Attraverso la trascrizione automatica e l’analisi delle conversazioni è possibile identificare temi ricorrenti, individuare tendenze di comunicazione o estrarre informazioni importanti. - Sorveglianza e sicurezza
L’analisi dei dati non strutturati può essere impiegata per sorvegliare e analizzare video di sicurezza o immagini da telecamere di sorveglianza. Ciò può aiutarci a rilevare comportamenti sospetti, identificare oggetti o individui specifici, migliorare la sicurezza pubblica, e prevenire eventi indesiderati.
Questi sono solo alcuni esempi di come l’analisi dei dati non strutturati viene utilizzata in diversi ambiti.
La sua flessibilità e capacità di estrarre informazioni utili da testi e immagini la rendono una risorsa preziosa per sfruttare l’enorme quantità di dati presenti nel mondo di oggi.
Che cosa fare allora?
L’analisi dei dati è un processo che ogni azienda deve introdurre all’interno dei propri flussi di lavoro.
Grazie alle nuove tecnologie di apprendimento automatico possiamo gestire informazioni non strutturate e ottenere da esse grande valore.
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