Noções básicas sobre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

O que são dados estruturados?

Dados estruturados são informações que foram formatadas e transformadas em um modelo de dados bem definido. dados brutos são mapeados em campos pré-desenhados que podem então ser extraídos e lidos por meio de SQL facilmente. Bancos de dados relacionais SQL, consistindo de 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.

Exemplos de dados estruturados

Esse tipo de dado é gerado tanto por humanos quanto por máquinas. Existem inúmeros exemplos de dados estruturados provenientes de máquinas, como dados de PDV (Ponto de Venda), incluindo quantidade, códigos de barras e estatísticas de registros da web. Da mesma forma, qualquer pessoa que trabalhe com dados já deve ter usado planilhas pelo menos uma vez na vida, o que é um exemplo clássico de dado estruturado gerado por humanos. Devido à organização dos dados estruturados, eles são mais fáceis de analisar do que 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.

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, eles ainda contêm alguma variabilidade e inconsistência.

Exemplos de dados semiestruturados

Um exemplo de dados em formato semiestruturado são os arquivos delimitados. Eles contêm elementos que podem decompor os dados em hierarquias separadas. Da mesma forma, em fotografias digitais, a imagem não possui uma estrutura predefinida, mas apresenta certos atributos estruturais que a tornam semiestruturada.

Por exemplo, se você tirar uma foto com um smartphone, ela terá alguns atributos estruturados, como geolocalização, ID do dispositivo e data e hora. Depois de salvá-las, você pode atribuir tags às 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?

Os dados não estruturados existem em seu formato bruto e nativo, sem organização predefinida. De acordo com o GartnerIsso representa 80 a 90% de todos os novos dados corporativos e está crescendo três vezes mais rápido que os dados estruturados.

Esses dados são difíceis de processar com ferramentas tradicionais, mas contêm informações contextuais valiosas que os dados estruturados não conseguem capturar: o sentimento do cliente, padrões visuais, nuances da conversa e tendências emergentes.

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 é o de dados que seguem modelos de dados predefinidos e são fáceis de analisar. Exemplos de dados estruturados incluem nomes de clientes organizados alfabeticamente e números de cartão de crédito devidamente organizados.

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 extraídos 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, sendo, portanto, predominantemente categóricos e característicos por natureza.

Por que isso é importante para os negócios

Dados não estruturados revelam insights impossíveis de capturar em formatos estruturados. O sentimento nas redes sociais prevê tendências de mercado antes que elas apareçam nos dados de vendas. Padrões em chamados de suporte identificam problemas com produtos antes que eles se agravem. Gravações de chamadas de clientes capturam objeções que as pesquisas não detectam.

Organizações com data lakes relatam:

• Aumento de 41% na vantagem competitiva
• 37% de redução de custos
• 35% de melhoria na experiência do cliente
• Resposta 33% melhor a oportunidades e ameaças.

O desafio? Mais de 95% das empresas Reconhecemos que gerenciar dados não estruturados é difícil, e muitos gastam mais de 30% de seu orçamento de TI em armazenamento e gerenciamento.

Dados de mídias sociais ou sites podem ajudar a prever tendências futuras 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 conversas fraudulentas, o que pode ser útil para empresas no monitoramento da conformidade com políticas. As empresas extraem e armazenam dados não estruturados em data warehouses (também chamados de data lakes) para análise.

A diferença entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Considere três tipos de entrevistas de emprego: 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.
• Versionamento: 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.

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.