Gestione dei dati non strutturati

Gestione dei dati non strutturati

Scritto da Ana Canteli il 4 marzo 2024

Nell’attuale contesto aziendale, la capacità di analizzare grandi volumi di dati è diventata un pilastro fondamentale per supportare decisioni basate sui dati. La necessità di lavorare con sistemi di gestione che garantiscano la sicurezza delle informazioni, così come la qualità e la riservatezza dei dati, è oggi più urgente che mai. Le aziende devono essere abbastanza versatili da poter lavorare sia con fonti di dati strutturati che con dati non strutturati.

OpenKM: una soluzione all-in-one per la gestione dei dati non strutturati

Il software di gestione documentale OpenKM offre un’ampia gamma di funzionalità che lo rendono uno strumento prezioso per la gestione dei dati non strutturati. Grazie all’algoritmo KEA (Keyphrase Extraction Algorithm), ai numerosi estrattori di testo, al motore OCR zonale e all’integrazione con l’intelligenza artificiale (tra cui ChatGPT e Amazon), OpenKM fornisce strumenti avanzati per organizzare, analizzare e sfruttare i dati non strutturati in modo efficiente ed efficace. In questo articolo spiegheremo questi concetti mostrando l’ambito di applicazione di OpenKM come strumento per la gestione di dati sia strutturati che non strutturati.

Che cos’è la gestione dei dati non strutturati?

La gestione dei dati non strutturati si riferisce al processo di organizzazione, archiviazione e analisi di informazioni che non seguono un formato o uno schema predefinito. Questo include diversi tipi di dati, come testo libero, immagini, audio, video, post sui social media e altro. A differenza dei dati strutturati archiviati in database relazionali, i dati non strutturati non hanno un formato uniforme e risultano quindi più difficili da analizzare e processare.

Problemi e sfide

La gestione dei dati non strutturati presenta una serie di sfide specifiche, soprattutto in termini di classificazione e ricerca delle informazioni. Mentre nei dati strutturati la classificazione è semplificata dall’organizzazione tabellare (come nei fogli di calcolo), nei dati non strutturati la classificazione automatica può risultare complessa. Il testo libero, ad esempio, può trattare una grande varietà di argomenti, rendendo difficile l’ordinamento automatico.

Inoltre, la ricerca di informazioni tra dati non strutturati può risultare problematica per la mancanza di etichette chiare e metadati, rendendo più difficile recuperare le informazioni rilevanti in modo preciso.

Qualità e integrità dei dati non strutturati

La qualità dei dati non strutturati si riferisce all’accuratezza, coerenza e affidabilità delle informazioni contenute. Questo può variare notevolmente in base alla fonte e al metodo di acquisizione. Il testo non strutturato, ad esempio, può contenere errori ortografici, grammaticali o imprecisioni.

L’integrità dei dati non strutturati implica garantire che le informazioni siano complete, accurate e coerenti nel tempo e tra diverse fonti. Questo è essenziale per assicurare l’affidabilità delle analisi e delle decisioni aziendali basate sui dati.

Privacy e conformità normativa

La privacy dei dati non strutturati è una questione cruciale, soprattutto nel contesto di normative come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell’Unione Europea e l’HIPAA negli Stati Uniti. Queste leggi impongono standard rigorosi per la protezione dei dati personali, inclusi quelli contenuti nei dati non strutturati.

Il GDPR, ad esempio, richiede alle organizzazioni di garantire la sicurezza dei dati, ottenere il consenso informato e rispettare obblighi di notifica in caso di violazioni.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e intelligenza artificiale

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’intelligenza artificiale (AI) giocano un ruolo fondamentale nella gestione dei dati non strutturati. Queste tecnologie permettono l’estrazione di informazioni, la classificazione dei documenti, l’analisi del sentiment, la traduzione automatica e molto altro.

Ad esempio, algoritmi NLP possono analizzare testi non strutturati per estrarre entità come nomi, date, luoghi. L’AI può anche automatizzare la classificazione e la ricerca di informazioni in grandi volumi di dati non strutturati.

Esempi di apprendimento automatico nella gestione dei dati non strutturati

Il machine learning è impiegato in diverse applicazioni: classificazione automatica dei documenti, analisi del sentiment nei social media, riconoscimento di oggetti nelle immagini, traduzione automatica e così via.

Conclusione

OpenKM si presenta come uno strumento completo per la gestione dei dati non strutturati, grazie a funzionalità avanzate di elaborazione dati, analisi testuale e archiviazione in cloud. La sua integrazione con tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning ne espande ulteriormente le possibilità, rendendolo una soluzione efficace per le organizzazioni che devono gestire grandi quantità di contenuti non strutturati.

Per qualsiasi organizzazione che lavora con l’intelligenza artificiale e desidera ottimizzare i propri processi documentali, OpenKM rappresenta una soluzione di gestione documentale robusta e adattabile che garantisce efficienza operativa, sicurezza e risparmio. Richiedi una demo gratuita.