De acordo com as Gartner, 80 a 90% dos dados do mundo hoje são desestruturados e crescem a uma taxa anual de 61%. Para ilustrar melhor, bancos de dados corporativos estruturados podem consistir em até dezenas de terabytes de dados (incluindo backups e registros duplicados). Mas quando falamos sobre conjuntos de dados não estruturados, como aqueles gerados por dispositivos IoT, o tamanho pode ser em exabytes (milhões de terabytes).

Esse grande volume e complexidade tornam o gerenciamento de dados não estruturados cada vez mais importante para organizações de todos os tamanhos. Nas últimas duas décadas, o tipo de dados que as empresas armazenam e como elas os manipulam mudou consideravelmente. O crescimento simultâneo do armazenamento em nuvem e do big data também contribuiu para o aumento dos dados não estruturados.

Mas antes de falar sobre gerenciamento de dados não estruturados e sua importância, vamos ter uma ideia clara do que são dados não estruturados para empresas e como eles diferem de dados estruturados.

Também veremos alguns desafios de dados não estruturados, como superá-los e o que você pode fazer para aproveitar dados não estruturados para análise e funções de inteligência empresarial (BI).

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados podem ser definidos como dados em qualquer formato que não tenha um modelo ou formato predefinido. Esse tipo de dado é gerado a partir de várias fontes, incluindo arquivos de áudio, vídeos, imagens, postagens em redes sociais e arquivos de texto.

A maioria das organizações tem estratégias robustas para gerenciar e analisar seus dados estruturados. Mas o valor real está em gerenciar essa nova onda de dados semiestruturados ou conteúdo não estruturado.

Leia mais: Noções básicas sobre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

Importância do gerenciamento de dados não estruturados

Os dados são o ativo não humano mais importante que as organizações têm, e ainda assim muito poucas conseguem extrair valor total dos enormes volumes de dados não estruturados à sua disposição.

No entanto, alavancar e utilizar grandes volumes de dados pode abrir muitas oportunidades para as empresas. As organizações podem visualizar informações em novas dimensões analisando dados não estruturados, melhorando a tomada de decisões.

Aqui estão duas áreas principais onde o gerenciamento de dados não estruturados pode ser benéfico:

Business Intelligence

Uma boa abordagem para inteligência de negócios é usar dados internos e externos para análise de dados. É fácil acessar dados estruturados de um sistema interno banco de dados, mas usar informações presas em APIs de terceiros e conjuntos de dados de código aberto disponíveis na web é desafiador. Isso ocorre porque os usuários precisam processar esses dados antes de inseri-los em um sistema de BI. No entanto, usar dados não estruturados pode ajudar você a avaliar informações de novos ângulos.

Por exemplo, você pode identificar gargalos na jornada de compra do cliente da sua loja online estudando as interações do cliente usando uma ferramenta como o Hotjar. Você pode usar essas informações para melhorar o design geral do seu site e tornar as chamadas para ações mais eficazes, impactando positivamente a taxa de conversão.

Desenvolvimento de Produto

Toda organização quer melhorar seu processo de desenvolvimento de produtos, e capturar e analisar dados não estruturados pode ajudar com isso. Dados de fontes como mídias sociais são amplamente não estruturados, mas contêm insights valiosos que podem ajudar as empresas a desenvolver produtos para atender a necessidades não atendidas.

Por exemplo, se você sabe sobre o que seus clientes falam nas mídias sociais, você pode aprender mais sobre seus interesses e padrões de comportamento. Então, sua equipe de desenvolvimento de produtos pode usar todas essas informações para lançar novos produtos e serviços apoiados por previsão de demanda orientada por dados, eventualmente levando ao aumento das vendas.

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Gerenciamento de dados não estruturados vs. estruturados

O gerenciamento de dados estruturados é simples e conveniente, principalmente porque esse tipo de dado é altamente organizado e bem formatado. Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional e geradores de esquemas são apenas dois exemplos das centenas de ferramentas disponíveis para armazenar, acessar e gerenciar dados estruturados.

Por outro lado, o gerenciamento de dados não estruturados (UDM) não é tão simples devido ao volume significativamente maior de dados e à falta de um formato consistente. A maioria dos dados não estruturados é gerada por máquina (por exemplo, por meio de um dispositivo IoT), sem formatação e consistência adequadas. Além disso, a disponibilidade de menos ferramentas e técnicas também torna o gerenciamento de dados não estruturados um desafio. No entanto, investir no gerenciamento de armazenamento de dados não estruturados é recomendado, apesar de suas complicações. A longo prazo, uma solução de gerenciamento de dados não estruturados pode fornecer uma enxurrada de insights significativos.

Uma das principais diferenças entre dados estruturados e não estruturados é o tipo de informação que eles fornecem. Você está limitado a apenas dados descritivos ou diagnósticos com um banco de dados estruturado. Mas com dados não estruturados, você pode aplicar algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para obter dados preditivos e prescritivos. Vamos dar uma olhada em uma comparação mais detalhada entre os dois tipos:

Requisitos principais para gerenciar dados não estruturados

Gerenciar dados não estruturados de forma eficaz requer o uso das técnicas e ferramentas certas que podem simplificar o processo. Abaixo estão dois requisitos principais que você precisa cumprir para indexar dados não estruturados:

1. Armazene tudo: O primeiro requisito fundamental para gerenciar dados é começar a armazenar tudo o dados que você gera. Com o custo de armazenamento de dados cada vez mais barato, a retenção de dados a longo prazo pode custar apenas alguns dólares por terabyte anualmente em soluções de armazenamento baseadas em nuvem.
2. Separe os dados do armazenamento: Agora que você está armazenando todas essas informações, o próximo passo é usar esses dados para obter insights. Ferramentas de gerenciamento de dados, como Astera, pode ajudá-lo extrair dados não estruturados de várias fontes e integrá-lo com seus dados estruturados para ter todas as informações disponíveis para suas ferramentas de análise de dados

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Desafios do gerenciamento de dados não estruturados

Gerenciar dados não estruturados traz consigo um conjunto único de desafios devido à sua complexidade e variedade inerentes. Estes são alguns dos principais desafios que as empresas enfrentam ao lidar com dados não estruturados:

1. Falta de padronização

Ao contrário dos dados estruturados, os dados não estruturados não têm um esquema predefinido, o que os torna difíceis de classificar, indexar e armazenar de forma eficaz. Essa variabilidade pode criar desafios significativos na construção de uma estrutura consistente estrutura de gerenciamento de dados.

Alternativa: Implementar soluções de classificação e indexação orientadas por IA que usam processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) pode ajudar a identificar padrões e categorizar dados não estruturados. Essas tecnologias geram metadados dinamicamente e estabelecem uma estrutura flexível para armazenamento e recuperação eficazes sem exigir esquemas predefinidos.

2. Volume e Escalabilidade

Os volumes cada vez maiores de dados não estruturados — geralmente medidos em petabytes ou exabytes — tornam o armazenamento, a recuperação e a análise desafiadores. Os sistemas tradicionais geralmente não conseguem escalar para lidar com esse dilúvio de forma eficaz.

Alternativa: Plataformas de armazenamento e processamento baseadas em nuvem com escalabilidade elástica podem lidar com conjuntos de dados grandes e dinâmicos. Emparelhar essas soluções com sistemas de arquivos distribuídos e estruturas de processamento paralelo pode otimizar a eficiência do armazenamento e permitir análise de dados de alta velocidade em escala.

3. Integração de dados

Integrar dados não estruturados com sistemas de dados estruturados é complexo, pois os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional não são projetados para lidar com dados não estruturados.

Alternativa: Aproveitando ferramentas de integração híbrida que usam APIs, lagos de dados, e middleware podem conectar sistemas de dados estruturados e não estruturados. Essas ferramentas permitem fluxo de dados contínuo entre sistemas diversos e permitem integração em tempo real, mantendo a integridade e a coerência dos dados.

4. Qualidade e consistência dos dados

Dados não estruturados geralmente vêm de várias fontes, como dispositivos IoT, mídias sociais ou e-mails, o que pode levar a inconsistências e imprecisões. Pobre qualidade de dados pode dificultar a análise e a tomada de decisões.

Alternativa: Implantando soluções de qualidade de dados que alavancam a IA podem automatizar a detecção e correção de inconsistências entre fontes de dados. Usando essas ferramentas, os usuários podem implementar estruturas de validação que padronizam formatos e verificam a precisão dos dados durante a ingestão para manter a confiabilidade na análise.

5. Disponibilidade limitada de ferramentas

Embora dados estruturados possam ser gerenciados usando bancos de dados relacionais bem estabelecidos, dados não estruturados carecem de ferramentas semelhantes. Soluções especializadas são necessárias, o que pode envolver investimentos significativos em tecnologias de IA e machine learning.

Alternativa: As empresas podem investir em soluções especializadas de IA e aprendizado de máquina, adaptadas para gerenciamento de dados não estruturados, como aprendizado profundo ferramentas de extração de dados ou sistemas de busca semântica. Essas ferramentas estão cada vez mais acessíveis e podem gerar alto ROI.

6. Segurança e conformidade

Garantir a segurança e a privacidade de dados não estruturados é desafiador, pois eles geralmente contêm informações confidenciais dispersas em vários formatos e locais. Devido a essa natureza dispersa, a conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA se torna complexa.

Alternativa: Plataformas de governança de dados equipadas com criptografia, controle de acesso e auditoria automatizada podem ajudar a proteger dados não estruturados. Integrar ferramentas que mapeiam informações sensíveis e fornecem relatórios detalhados para regulamentações como GDPR ou HIPAA garante a conformidade.

7. Altos custos de processamento

O processamento de dados não estruturados requer recursos de computação robustos e algoritmos avançados, o que pode aumentar as despesas operacionais e de infraestrutura.

Alternativa: Os custos de processamento podem ser reduzidos usando soluções de nuvem econômicas que oferecem modelos de pagamento conforme o uso e otimização orientada por IA para reduzir o consumo de recursos.

8. Busca e Recuperação

Sem indexação ou marcação predefinidas, localizar informações específicas em conjuntos de dados não estruturados pode ser um processo demorado e que exige muitos recursos.

Alternativa: Implementar tecnologias de busca inteligentes, como mecanismos de busca semânticos e sistemas de marcação com tecnologia de IA, melhora a eficiência de recuperação. Essas soluções permitem buscas com reconhecimento de contexto, garantindo resultados mais rápidos e precisos, mesmo em vastos conjuntos de dados não estruturados.

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Embora os desafios em torno dos dados não estruturados persistam há algum tempo, os avanços nas tecnologias de IA permitem soluções de gerenciamento de dados como Astera para ajudar as empresas a alavancar seus dados não estruturados. Astera Inteligência, nossas capacidades de IA, ajudam a simplificar e automatizar o gerenciamento de dados não estruturados. Veja como:

• Mapeamento de Dados Semânticos: Usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina (ML), Astera A inteligência pode analisar o significado por trás dos dados, independentemente do seu formato, e mapeá-los adequadamente.
• Extração com tecnologia de IA: Ao utilizar IA para extrair dados de documentos não estruturados, você pode automatizar o processo de extração para economizar horas de trabalho manual e milhares de dólares.
• Tipo de arquivo suportado: Você não precisa mais ficar limitado por tipos de arquivo. Não importa se seus dados não estruturados estão em PDFs ou arquivos Excel, você pode extraí-los facilmente com o mesmo nível de precisão.
• Verificações de validação integradas: A qualidade dos dados é de extrema importância, por isso você pode confiar em nossas verificações de validação integradas e economizar horas que seriam gastas verificando novamente a saída.
• Pesquisa inteligente de seus dados: Com nossa solução baseada em RAG, você pode realizar pesquisas inteligentes para extrair detalhes-chave contextualmente relevantes em segundos.
• Precisão e eficiência superiores: Gerencie terabytes de dados não estruturados com precisão e eficiência inigualáveis ​​usando nossa plataforma com tecnologia de IA.
• Integre sem esforço: Implante fluxos de trabalho em poucas horas e integre seus dados em minutos com nossa vasta biblioteca de conectores e compatibilidade com todas as soluções populares locais e na nuvem.

AsteraSolução de extração de dados com tecnologia de IA da é projetado para extrair dados estruturados e não estruturados. Ao oferecer uma UI visual e recursos de automação, o software pode simplificar o processo complexo de gerenciamento de dados não estruturados.

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