Noções básicas sobre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

By |2022-03-29T06:11:50+00:00Novembro 1st, 2020|

Quando falamos sobre dados ou análises, os termos dados estruturados, não estruturados e semiestruturados geralmente são 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. Como resultado, mais e mais empresas estão procurando levar sua inteligência de negócios e análises para o próximo nível, incluindo todas as três formas de dados.

Dados estruturados x não estruturados x semiestruturados

Esta postagem de blog examinará as diferenças entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados e como as ferramentas modernas nos permitem analisar e processar esses diferentes formatos de dados.

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 gerados por máquinas, como dados de PDV como quantidade, códigos de barras e estatísticas de weblog. Da mesma forma, qualquer pessoa que trabalhe com dados teria 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 analisar do que os dados semiestruturados e não estruturados.

O que são dados semiestruturados?

Seus conjuntos de dados nem sempre podem ser estruturados ou não estruturados; dados semiestruturados ou dados parcialmente estruturados é outra categoria entre dados estruturados e não estruturados. Os dados semiestruturados são um tipo de dados que possui algumas características consistentes e definidas. Ele não se limita a uma estrutura rígida como a necessária para bancos de dados relacionais. Propriedades organizacionais como metadados ou tags semânticas são usadas com dados semiestruturados para torná-los mais gerenciáveis; no entanto, ainda contém alguma variabilidade e inconsistência.

Exemplos de dados semiestruturados

Um exemplo de formato semiestruturado de dados 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 própria pré-definida, mas possui certos atributos estruturais que as tornam semiestruturadas. Por exemplo, se uma imagem for tirada de um smartphone, ela terá alguns atributos estruturados, como geotag, ID do dispositivo e carimbo de data e hora. Depois de armazenadas, as imagens também podem receber tags como 'pet' ou 'dog' para fornecer uma estrutura.

Em algumas ocasiões, os dados não estruturados são classificados como dados semiestruturados porque têm um ou mais atributos de classificação.

Noções básicas sobre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

Dados estruturados versus dados semiestruturados versus dados não estruturados (Fonte: The Data Wiki)

O que são dados não estruturados?

Não estruturado dados são definidos como dados presentes em forma bruta absoluta. Esses dados são difíceis de processar devido ao seu arranjo e formatação complexos. O gerenciamento de dados não estruturados pode receber dados de várias formas, incluindo postagens de mídia social, bate-papos, imagens de satélite, dados de sensores de IoT, e-mails e apresentações, para organizá-los de maneira lógica e predefinida em um armazenamento de dados. Em contraste, o significado de dados estruturados são dados que seguem modelos de dados predefinidos e são fáceis de analisar. Exemplos de dados estruturados incluem nomes de clientes organizados em ordem alfabética 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. Comentários e postagens nas redes sociais precisam ser analisados.

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 
Wed Sep 23 2020 05:21:01 GMT+0500

Os dados não estruturados são qualitativos, não quantitativos, por isso são principalmente categóricos e de natureza característica. Por exemplo, dados de mídias sociais ou sites podem ser usados ​​para descobrir tendências de compra futuras 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-papos fraudulentos, o que pode ser útil para empresas no monitoramento da conformidade com as políticas. É por isso que os dados não estruturados são extraídos e armazenados em data warehouses não estruturados (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 totalmente de escolha do entrevistador. Ele pode decidir as perguntas que quer fazer e a ordem em que elas serão feitas. Exemplos populares de perguntas não estruturadas incluem “fale-me sobre você” e “descreva seu papel ideal”.

Outro tipo é uma entrevista estruturada. Nesse caso, o entrevistador seguirá rigorosamente um roteiro elaborado pelo departamento de RH, sendo que o mesmo roteiro será utilizado para todos os candidatos. Da mesma forma, dados estruturados vs. 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 de ambas não estruturado e entrevistas estruturadas. Incluiria os elementos quantitativos e de consistência, semelhante a uma entrevista estruturada. Porém, ao mesmo tempo, como os dados semiestruturados, as entrevistas estruturadas terão a flexibilidade de customizar 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, possui o mais alto nível de organização, enquanto os dados semiestruturados são parcialmente organizados; portanto, o nível de organização é menor do que o dos dados estruturados, mas maior do que o dos dados não estruturados. Por último, esta última categoria não está organizada.
  • Flexibilidade e escalabilidade: Os dados estruturados são bancos de dados relacionais 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 têm um esquema que os torna mais flexíveis e escalonáveis ​​em relação aos 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. Enquanto em dados semiestruturados, a transação é adaptada do DBMS, mas ainda assim, a simultaneidade de dados não está disponível. Por último, em dados estruturados, nem o gerenciamento de transações nem a simultaneidade de dados estão presentes.

Historicamente, as empresas se concentraram apenas em extração e analisando informações de dados estruturados. No entanto, com o crescimento de estruturas semi-estruturadas e dados não estruturados, as empresas agora precisam procurar uma solução que possa ajudá-las a analisar os três tipos de dados.

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 aprisionados em um sistema distinto rapidamente, validar sua qualidade, transformar 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, emails, PDFs e vários outros formatos em um fluxo consistente de informações de saída que podem ser usados ​​para tomar decisões de negócios importantes.

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.

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