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Noções básicas sobre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Quando falamos sobre dados ou análises, os termos dados estruturados, não estruturados e semiestruturados costumam ser discutidos. Essas são as três formas de dados que agora se tornaram relevantes para todos os tipos de aplicativos de negócios. Os dados estruturados já existem há algum tempo, e os sistemas e relatórios tradicionais ainda dependem dessa forma de dados.
No entanto, houve um rápido aumento na geração de fontes de dados semiestruturadas e não estruturadas nos últimos anos, devido ao aumento do Big Data. Como resultado, cada vez mais empresas estão procurando levar sua inteligência e análise de negócios para o próximo nível, incluindo todas as três formas de dados.
- Dados estruturados x dados semiestruturados x dados não estruturados
- Diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Esta postagem de blog examinará as diferenças entre dados estruturados e não estruturados e como as ferramentas modernas nos permitem analisar e processar esses diferentes formatos de dados.
Dados estruturados x dados semiestruturados x dados não estruturados
Vamos ao básico:
Dados estruturados x semiestruturados x dados não estruturados (Fonte: The Data Wiki)
O que são dados estruturados?
Dados estruturados são informações que foram formatadas e transformadas em um modelo de dados bem definido. Os dados brutos são mapeados em campos predefinidos que podem ser extraídos e lidos por meio de SQL facilmente. Os bancos de dados relacionais SQL, consistindo em tabelas com linhas e colunas, são o exemplo perfeito de dados estruturados.
O modelo relacional desse formato de dados utiliza memória, pois minimiza a redundância de dados. No entanto, isso também significa que os dados estruturados são mais interdependentes e menos flexíveis. Agora vamos ver mais exemplos de dados estruturados.
Exemplos de dados estruturados
Esse tipo de dado é gerado tanto por humanos quanto por máquinas. Existem vários exemplos de dados estruturados de máquinas, como dados de POS como quantidade, códigos de barras e estatísticas de blog. Da mesma forma, qualquer pessoa que trabalhe com dados deve ter usado planilhas uma vez na vida, o que é um caso clássico de dados estruturados gerados por humanos. Devido à organização dos dados estruturados, é mais fácil analisá-los do que os dados semiestruturados e não estruturados.
O que são dados semiestruturados?
Você pode nem sempre achar que seus conjuntos de dados são estruturados ou não estruturados. Dados semiestruturados ou dados parcialmente estruturados são outra categoria entre dados estruturados e não estruturados. Dados semiestruturados são um tipo de dado que possui algumas características consistentes e definidas.
Ele não se limita a uma estrutura rígida como a necessária para bancos de dados relacionais. As empresas usam propriedades organizacionais como metadados ou tags semânticas com dados semiestruturados para torná-los mais gerenciáveis. No entanto, ainda contém alguma variabilidade e inconsistência.
Exemplos de dados semiestruturados
Um exemplo de dados em formato semiestruturado são os arquivos delimitados. Ele contém elementos que podem dividir os dados em hierarquias separadas. Da mesma forma, nas fotografias digitais, a imagem não possui uma estrutura pré-definida em si, mas possui certos atributos estruturais que as tornam semiestruturadas. F
ou, por exemplo, se você tirar uma foto de um smartphone, ela terá alguns atributos estruturados como geotag, ID do dispositivo e carimbo de data/hora. Depois de salvá-los, você pode atribuir tags a imagens como 'animal de estimação' ou 'cachorro' para fornecer uma estrutura.
Em algumas ocasiões, os dados não estruturados são classificados como dados semiestruturados porque têm um ou mais atributos de classificação.
O que são dados não estruturados?
Dados não estruturados são definidos como dados presentes em forma bruta absoluta. Esses dados são difíceis de processar devido à sua complexa organização e formatação.
Os dados não estruturados incluem postagens de mídia social, bate-papos, imagens de satélite, dados de sensores de IoT, e-mails e apresentações. Gerenciamento de dados não estruturados leva esses dados para organizá-los de maneira lógica e predefinida no armazenamento de dados. As ferramentas de processamento de linguagem natural (NLP) ajudam a entender os dados não estruturados que existem em um formato escrito.
Em contraste, o significado de dados estruturados são dados que seguem modelos de dados predefinidos e são fáceis de analisar. Exemplos de dados estruturados incluiriam nomes de clientes organizados alfabeticamente e números de cartão de crédito devidamente organizados. Depois de entender a definição de dados não estruturados, vejamos alguns exemplos.
Exemplos de dados não estruturados
Dados não estruturados podem ser qualquer coisa que não esteja em um formato específico. Pode ser um parágrafo de um livro com informações relevantes ou uma página da web. Um exemplo de dados não estruturados também pode ser arquivos de log que não são fáceis de separar. Os comentários e publicações nas redes sociais também não são estruturados.
Aqui está um exemplo de dados não estruturados de um arquivo de log.
38,P-R-38636-6-45,P-R-39105-1-11,P-R-38036-1-5,P-R-35697-1-13,P-R-35087-1-27,P-R-34341-1-9,P-R-33341-1-15,P-R-33110-1-29,P-R-31345-1-693,P-R-29076-1-6,P-R-28767-1-8,P-R-28540-2-8,P-R-28312-1-10,P-R-28069-1-27,P-R-28032-1-9,P-R-26562-1-12,P-R-26527-5-20,P-R-26164-1-11,P-R-25785-1-30,P-R-25095-9-70,P-R-23504-1-15,P-R-19719-5-41203
Quarta-feira, 23 de setembro de 2020 05:21:01 GMT+0500
Os dados não estruturados são qualitativos, não quantitativos, por isso são principalmente categóricos e característicos por natureza. Por exemplo, dados de mídias sociais ou sites podem ajudar a prever futuras tendências de compra ou determinar a eficácia de uma campanha de marketing. Outro exemplo de análise de dados não estruturados é a detecção de padrões em e-mails e bate-papo fraudulentos, o que pode ser útil para empresas no monitoramento da conformidade com as políticas. É por isso que as empresas extraem e armazenam dados não estruturados em data warehouses (também chamados de data lakes) para análise.
Diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Vamos entender a diferença entre dados estruturados versus dados não estruturados versus dados semiestruturados usando uma analogia de entrevistas. Podemos fazer isso observando alguns exemplos de dados estruturados e não estruturados no mundo real. Suponha que existam três tipos de entrevistas de emprego: entrevistas não estruturadas, semiestruturadas e estruturadas.
Em uma entrevista de formato não estruturado, as perguntas feitas são de escolha do entrevistador. Ele pode decidir as perguntas que deseja fazer e a ordem em que as fará. Exemplos populares de perguntas não estruturadas incluem “Fale-me sobre você” e “Descreva sua função ideal”.
Outro tipo é uma entrevista estruturada. Neste caso, o entrevistador seguirá rigorosamente um roteiro elaborado pelo RH e utilizará o mesmo roteiro para todos os candidatos. Da mesma forma, dados estruturados versus não estruturados seguem um formato organizado com um esquema menos flexível.
O terceiro tipo são os dados semiestruturados. Em uma entrevista semiestruturada, o entrevistador combinará os elementos das entrevistas estruturada e não estruturada. Incluiria os elementos quantitativos e de consistência, semelhantes a uma entrevista estruturada.
Porém, ao mesmo tempo, assim como os dados semiestruturados, as entrevistas estruturadas terão a flexibilidade de personalizar as perguntas de acordo com a situação. Para reiterar, a principal diferença entre dados não estruturados e semiestruturados é que os dados não estruturados não seguem um formato predefinido, enquanto os dados semiestruturados são apenas parcialmente não estruturados.
Os pontos a seguir destacam as diferenças entre dados estruturados vs. dados não estruturados vs. dados semiestruturados:
- Organização: Os dados estruturados são bem organizados. Portanto, tem o mais alto nível de organização. Os dados semiestruturados são parcialmente organizados; portanto, o nível de organização é menor do que os dados estruturados, mas maior do que os dados não estruturados. Por fim, esta última categoria não é organizada de forma alguma.
- Flexibilidade e escalabilidade: Os dados estruturados são banco de dados relacional ou dependentes de esquema, portanto, menos flexíveis e difíceis de escalar, enquanto os dados semiestruturados são mais flexíveis e mais simples de escalar do que os dados estruturados. No entanto, os dados não estruturados não possuem um esquema que os torne os mais flexíveis e escaláveis dos outros dois.
- Controle de versão: Como os dados estruturados são baseados em um banco de dados relacional, o controle de versão é executado em tuplas, linhas e tabelas. Por outro lado, em dados semiestruturados, tuplas ou gráficos são possíveis, pois apenas um banco de dados parcial é suportado. Por fim, em dados não estruturados, o controle de versão é provavelmente um dado completo, pois não há suporte de banco de dados.
- Gestão de transações: Em dados estruturados, a simultaneidade de dados está disponível e, portanto, geralmente preferida para o processo multitarefa. Em dados semiestruturados, a transação é adaptada do DBMS, mas ainda assim, a simultaneidade de dados não está disponível. Por fim, em dados estruturados, nem o gerenciamento de transações nem a simultaneidade de dados estão presentes.
Historicamente, as empresas concentraram-se apenas na extração e análise de informações de dados estruturados. No entanto, com o crescimento dos dados semiestruturados e não estruturados, as empresas precisam agora de procurar uma solução que as possa ajudar a analisar todos os três tipos de dados.
Simplifique o gerenciamento de dados não estruturados com Astera
Ferramentas de dados de nível empresarial, como Astera Centerprise, pode ajudar com isso. Centerprise vem com suporte integrado para formatos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A ferramenta permite capturar dados presos em um sistema diferente rapidamente, validar sua qualidade, transformá-los para atender aos requisitos de negócios e exportá-los para a camada de análise de dados.
O resultado é que você pode traduzir dados de entrada de seu banco de dados, documentos, e-mails, PDFs e vários outros formatos em um fluxo consistente de informações de saída que os gerentes podem usar para tomar decisões importantes de negócios.
ferramenta de extração
Para resumir, é essencial que as empresas entendam a diferença entre dados estruturados, não estruturados e dados semiestruturados. Eles precisam analisar todas as três formas de dados para ficar à frente da concorrência e aproveitar ao máximo suas informações.
Astera ReportMiner é uma ferramenta de extração de dados ponta a ponta que ajuda na extração de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele também converte dados não estruturados em formato estruturado em uma interface fácil de usar.
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