08 Luglio 2022, 17:21

I dati sono un argomento molto attuale. Come spiegato in una precedente intervista a tema Big Data al nostro Head of Dati Michele Lerri, i dati hanno una grandissima rilevanza in tutti i settori.

Grazie alle loro caratteristiche, sono utilissimi per le aziende perché forniscono una miriade di informazioni utili per il business e non solo.

I dati non sono però tutti uguali, abbiamo quindi cercato di fare un po’ di chiarezza con l’aiuto di Michele.

Una prima differenziazione riguarda la tipologia: i dati possono essere strutturati e non strutturati. Cosa si intende più precisamente?

“I dati possono assumere infinite forme. Per convenzione però possono essere classificati come strutturati e non strutturati.

Solitamente quando parliamo di dati strutturati parliamo di dati altamente organizzati, sotto forma di numeri o lettere che possono essere facilmente raccolti su supporti come fogli di calcolo, ad esempio Excel o Google Spreadsheets. I dati sono raccolti in righe e colonne in maniera ordinata, in questo modo possono essere facilmente analizzati.

Viceversa, i dati non strutturati non hanno una struttura predefinita e assumono molte forme diverse.

I dati non strutturati non vengono quindi immagazzinati in fogli di calcolo e in generale in formati predefiniti. Proprio per questo motivo, i dati non strutturati costituiscono circa l’80% del totale. Infatti, basta pensare i social network e alla quantità enorme di dati non strutturati che producono ogni giorno attraverso post, video, commenti, etc.

Quali possono essere esempi di dati strutturati e non strutturati nel Real Estate?

Wikicasa, come portale immobiliare raccoglie ogni giorno una quantità enorme di dati. I dati strutturati – per quanto concerne l’offerta – riguardano prezzi degli immobili, indirizzi, metrature, numero di locali, indicazioni sulla classe energetica; i dati non strutturati invece sono relativi a descrizione e immagini degli immobili.

Lato domanda invece, raccogliamo dati strutturati relativi alla navigazione dell’utente come ad esempio i filtri inseriti in fase di ricerca.

L’analisi di questa tipologia di dati ci permette di migliorare il servizio e l’esperienza di uso a tutti gli utilizzatori, sia gli agenti immobiliari sia gli utenti che navigano sul portale.

Esempio di dati strutturati
Esempio di dati non strutturati

Il confine tra dati strutturati e dati non strutturati è ancora così definito?

“Un tempo i dati strutturati – per la loro maggior semplicità di analisi – erano i più utilizzati dalle aziende. Oggi invece, grazie all’Intelligenza Artificiale, Machine Learning e altri tool, i dati non strutturati hanno acquisito maggior rilievo, basti pensare al riconoscimento immagini di cui fanno ampio uso molte realtà.

È doveroso specificare che i dati sono sempre più spesso “un ibrido” tra strutturati e non strutturati, si possono quindi definire semi-strutturati. Tornando al nostro esempio delle immagini, sono un dato non strutturato ma hanno componenti strutturate come la risoluzione, le dimensioni, data in cui è stata scattata la foto.

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