Definição de dados estruturados x não estruturados
Há duas maneiras nas quais dados são classificados para fins de armazenamento, análise e tomada de decisões de negócios: estruturados e não estruturados. A diferença entre dados estruturados e não estruturados depende se as informações estão ou não organizadas para fins de uso e análise.
Geralmente, os dados estruturados consistem em informações claramente definidas (como números e texto precisos) que podem ser pesquisadas e mantidas ou rastreáveis por meio de uma tabela ou banco de dados organizados. Já os dados não estruturados vêm em uma variedade de formatos de arquivo e mídia e não estão intrinsecamente agrupados ou classificados de maneira organizada.
Mas as diferenças entre dados estruturados e não estruturados vão muito além de como as informações estão reunidas. Para os fins de análise, cada tipo requer um conjunto diferente de ferramentas de tecnologia e metodologias analíticas implementadas por profissionais de dados com conhecimento e conjuntos de habilidades variados.
As organizações tendem a utilizar dados estruturados mais do que os dados não estruturados. Aproximadamente 43% de todos os dados que as organizações capturam não são utilizados, o que representa um valor inexplorado enorme com relação a dados não estruturados. Os dois tipos de dados são valiosos e podem ser explorados, contanto que as organizações entendam suas diferenças e os recursos necessários para utilizá-los.
O que são dados não estruturados?
Dados não estruturados são informações em seu formato bruto. Geralmente, residem próximo ou no local original em que foram coletados, ou em data lakes, que são pools de dados relativamente não diferenciados. Como representam todos os tipos de dados brutos que são coletados, mesmo os que não foram catalogados ou analisados, somam uma quantidade massiva de valor potencial e, portanto, requerem um data center e arquiteturas de nuvem robustos implementando sistemas de armazenamento de dados de capacidade muito alta.
Por isso, os dados não estruturados consomem muito espaço em discos rígidos. A necessidade de obter um maior valor ao reter vastas quantidades de dados não estruturados de uma forma econômica significa que há uma demanda maior do que nunca por sistemas de armazenamento de capacidade massiva centrados em torno de discos rígidos, que continuam a fornecem vantagens significativas em TCO, à medida que avanços em tecnologia de HDD continuam a tornar capacidades mais altas do que nunca possível. Como é necessário acessar dados não estruturados próximo de sua origem e movê-los para uma variedade de data center em nuvem privada e pública para serem usados para diferentes propósitos, isso está causando uma mudança das arquiteturas de TI fechadas, proprietárias e isoladas para arquiteturas abertas, compostas e híbridas nas quais os dados se movimentam de maneira livre e eficiente dentro da empresa distribuída.
Informações não estruturadas também são chamadas de dados qualitativos, o que significa simplesmente informações que são observadas ou gravadas. Os sensores de Internet das coisas (IoT) em uma fábrica, por exemplo, podem coletar dados sobre o desempenho contínuo do equipamento. As informações são, então, enviadas a servidores para serem armazenadas em um formato não estruturado, como PDF e arquivos de vídeo.
Outros exemplos de dados não estruturados incluem fotos de satélite, relatórios climáticos, dados de biossinal de pacientes em um hospital e imagens de câmera digital que ainda não foram etiquetados ou catalogados de uma forma organizada. O denominador comum é que os dados são coletados e transmitidos passivamente sem nenhuma formatação organizacional predefinida. Embora os dados não estruturados possam ser extremamente úteis para determinar tendências maiores e construir modelos preditivos depois de serem revisados e compreendidos como parte de um enorme conjunto de dados, são difíceis de pesquisar e analisar imediatamente para os fins de análise de negócios.
O que são dados estruturados?
Dados estruturados são dados quantitativos organizados (mais comumente dados numéricos ou baseados em texto= que existem em algum tipo de formatação padrão em um campo fixo dentro de um arquivo ou registro. Informações que existem em planilhas ou bancos de dados relacionais são exemplos comuns de dados estruturados. Essa organização simplifica a consulta dos dados ao buscar dados ou grupos de informações específicos.
Por exemplo, sensores agrícolas em uma fazenda podem coletar dados climáticos brutos para determinar quando as lavouras devem ser regadas e quanto de água elas precisam. Para que os dados sejam estruturados, eles precisam ser categorizados e formatados. Esse tipo de dados em um formato estruturado pode ser uma tabela com colunas intituladas “hora do dia”, “temperatura” e “umidade”. A estrutura facilita a pesquisa, classificação e análise.
Dados estruturados x não estruturados
A principal diferença entre dados estruturados e não estruturados é a formatação. Os dados não estruturados são armazenados em seus formatos nativos, como PDF, vídeo ou saída de sensor. Os dados estruturados são apresentados estritamente em um formato predefinido ou com significantes predefinidos para que sejam posicionados com facilidade em uma tabela, planilha ou banco de dados relacional.
Geralmente, os dados estruturados são hospedados em algo que se chama data lake, que é, basicamente, um repositório que armazena dados brutos em diferentes formatos. Os dados estruturados residem em data warehouses, repositórios que aceitam somente dados formatados com especificações predefinidas. Um data lake é como um reservatório que armazena dados não estruturados e também pode armazenar dados estruturados, enquanto a data warehouse armazena apenas dados estruturados organizados e formatados.
Independentemente se estão em um lake ou warehouse, as informações são armazenadas em alguma forma de banco de dados. A principal diferença é que os dados estruturados são armazenados em um banco de dados relacional, armazenado em linhas e colunas usando formatos organizados, como Structured Query Language (SQL), PostgreSQL ou MongoDB. Esses formatos tornam os dados estruturados mais fáceis para os usuários, ou máquinas, pesquisar, classificar e trabalhar. Os dados não estruturados, por outro lado, são armazenados em um banco de dados não relacional, como NoSQL.
Os dois tipos de dados também diferem na maneira como podem ser analisados, bem como nas ferramentas e pessoas necessárias para trabalhar com eles ou manipulá-los. Geralmente, os dados não estruturados são analisados usando técnicas, como empilhamento de dados e mineração de dados, que foram desenvolvidas para trabalhar com metadados e chegar a conclusões mais gerais. Quando se trata de dados estruturados, formas de análise mais matemáticas, como classificação de dados, agrupamento e análise de regressão, podem ser usadas. Em termos de ferramentas e tecnologias, os dados estruturados facilitam o uso de ferramentas de gerenciamento e análise. Veja exemplos das ferramentas usadas para trabalhar com dados estruturados:
- Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS, Relational Database Management Systems)
- Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM, Customer Relationship Management)
- Processamento analítico online (OLAP, Online Analytical Processing)
- Processamento transacional online (OLTP, Online Transactional Processing)
Softwares que podem trabalhar com grandes conjuntos de dados existentes em vários formatos costumam ser usados para gerenciar e analisar dados não estruturados. Veja exemplos de ferramentas para o gerenciamento de dados não estruturados:
- Sistemas de gerenciamento de banco de dados NoSQL (DBMS, NoSQL Database Management Systems)
- Ferramentas de análise de dados geradas por IA
- Ferramentas de visualização de dados
Os dados não estruturados costumam exigir gerenciamento por um especialista bem treinado e ferramentas de software com recursos de IA e modelagem preditiva mais avançados do que os usados para dados estruturados. Machine learning é uma das estratégias usadas para analisar dados não estruturados.
Como os dados estruturados já estão classificados e organizados, as ferramentas de software usadas para trabalhar com esses conjuntos de dados são mais acessíveis para usuários corporativos não especialistas. Por exemplo, entradas, pesquisas, consultas e manipulação de dados são geralmente realizados em autoatendimento por meio de uma interface do usuário altamente organizada.
Casos de uso
Um exemplo de como dados não estruturados podem ser empregados é na forma como dados de sensor de dispositivos IoT podem ser usados para modelagem preditiva. Sensores em uma fazenda, por exemplo, coletam e disseminam constantemente dados sobre o clima, a saúde das plantações e a funcionalidade dos equipamentos agrícolas. Em seguida, as ferramentas de IA podem analisar os dados e criar modelos preditivos para o melhor gerenciamento e tomada de decisões. A IA com recursos de machine learning pode aprender com esses padrões ao longo do tempo, produzindo modelos mais precisos a cada análise subsequente.
Os dados não estruturados na forma de padrões de clima e crescimento de plantação podem ser analisados para prever quanta água ou nutrientes as máquinas automatizadas devem fornecer no futuro. Em seguida, o software de TI condiz uma análise automatizada e constrói um modelo preditivo para informar melhor a gestão da fazenda a partir daí. Essa análise é baseada em padrões que a IA reconhece que surgem enquanto peneira os dados não estruturados em vários formatos, como padrões crescimento de plantação e nutrientes do solo coletados de sensores.
Os dados estruturados são usados nos cenários que envolvem análise quantitativa. Gerenciamento de logística e inventário são áreas nas quais os dados estruturados são úteis para aprimorar a eficiência e tomada de decisões. O inventário de depósito costuma ser armazenado na forma de dados estruturados, com colunas e linhas em um banco de dados relacional. Esses dados podem, então, fazer interface com sistemas de análise de negócios ou gestão de inventário para informar os usuários de negócios e de ciência de dados. Os usuários, e suas ferramentas de software, podem colocar valores fixos em métricas, como a rentabilidade de determinadas linhas de produtos e a despesa geral associada à aquisição e envio. Assim, as empresas podem tomar decisões baseadas em saídas quantificáveis.
Atualmente, os dois tipos de dados têm usos diferentes. Dados não estruturados são a saída bruta de dispositivos ou softwares que coletam informações que são movidas para data lakes em seu formato original. Dados estruturados são organizados em formato numérico ou de texto, e podem ser catalogados, organizados, reorganizados e analisados dentro de parâmetros predefinidos. Conforme a IA e ML continuam a avançar, novos recursos para minerar, analisar, aprender e fazer uso imediato de dados não estruturados provavelmente surgirão.
