Dados Estruturados vs. Dados Não Estruturados: Qual é a Diferença?

A ciência de dados une o mundo e concentra informações distribuídas aleatoriamente em pequenas unidades.

Com todo o burburinho sobre big data, dados estruturados vs não estruturados e como as empresas os utilizam, você pode perguntar: “A que tipos de dados estamos nos referindo?”

A primeira coisa a entender é que nem todos os dados são criados iguais. Isso significa que os dados gerados por aplicativos de mídia social são completamente diferentes dos dados gerados por sistemas de ponto de venda ou de cadeia de suprimentos.

Alguns dados são estruturados, mas a maioria não é estruturada. No backend, um software de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é um sistema de gerenciamento de consultas que autentica o acesso do usuário a esses dados e a capacidade de armazená-los, gerenciá-los e recuperá-los por meio de consultas de usuário.

Para esclarecer, vamos detalhar as diferenças únicas entre dados estruturados e não estruturados.

Além de serem originados, coletados e escalados de maneiras diferentes, dados estruturados e não estruturados residirão em bancos de dados completamente separados.

O que são dados estruturados?

Dados estruturados são mais frequentemente categorizados como dados quantitativos, e é o tipo de dados com o qual a maioria de nós está acostumada a trabalhar. Pense em dados que se encaixam perfeitamente em campos e colunas fixas em bancos de dados relacionais e planilhas.

Exemplos de dados estruturados incluem nomes, datas, endereços, números de cartão de crédito, informações de ações, geolocalização e mais.

Dados estruturados são altamente organizados e facilmente compreendidos pela linguagem de máquina. Aqueles que trabalham em bancos de dados relacionais podem rapidamente inserir, pesquisar e manipular dados estruturados usando um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Esta é a característica mais atraente dos dados estruturados.

A linguagem de programação para gerenciar dados estruturados é chamada de linguagem de consulta estruturada, também conhecida como SQL. A IBM desenvolveu essa linguagem no início dos anos 1970, e ela é particularmente útil para lidar com relacionamentos em bancos de dados.

Exemplos de dados estruturados

Se isso parecer confuso, aqui está um exemplo de um comando DDL (linguagem de definição de dados) executado para tabular dados estruturados. Os dados são armazenados em uma tabela SQL, cada linha e coluna contribuindo para um tipo de dado específico.

De cima para baixo, podemos ver que o UserID 1 se refere à cliente Alice, que teve dois IDs de Pedido de '1234' e '5678'. Em seguida, Alice teve dois ProductIDs de '765' e '987'. Finalmente, podemos ver que Alice comprou dois pacotes de batatas e um pacote de espaguete seco.

Dados estruturados também são usados em sistemas de reserva de companhias aéreas, sistemas eletrônicos de compartilhamento de caronas, aplicativos de entrega de alimentos e otimização de mecanismos de busca (dados de SEO). Em cada um desses casos, os dados são armazenados em bancos de dados relacionais e podem ser armazenados, recuperados ou gerenciados em grandes formas.

Dados estruturados revolucionaram os sistemas baseados em papel dos quais as empresas dependiam para inteligência de negócios décadas atrás. Embora os dados estruturados ainda sejam úteis, mais empresas estão procurando desconstruir dados não estruturados para oportunidades futuras.

                                                                      Fonte: Fivetran

Exemplos de dados estruturados
Dados estruturados são usados em vários bancos de dados orientados ao consumidor ou ERPs, como:

• E-commerce: Dados de avaliação, dados de preços e número SKU de mercadorias
• Saúde: administração hospitalar, farmácia e dados de pacientes e histórico médico de pacientes.
• Bancos: Detalhes de transações financeiras como nome do beneficiário, detalhes da conta, informações do remetente ou receptor e detalhes bancários.
• Software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM): dados de aquisição de leads, fonte, atividade e assim por diante de leads no banco de dados CRM.
• Indústria de viagens: Dados de passageiros, informações de voos e transações de viagens.

Dados estruturados vs. não estruturados

Dados não estruturados são o oposto polar dos dados estruturados. Aqui está um resumo das diferenças notáveis entre os dois.

Dados estruturados são dados pré-formatados limpos, organizados em blocos de memória. Seu formato é predefinido em linhas e colunas e armazenado em sistemas de banco de dados relacionais (RDBMS) ou Microsoft Excel. Os dados são conhecidos como "schema on write", representando dados para um grande esquema ou modelo de banco de dados. É altamente escalável e seguro e requer menos gerenciamento.

Dados não estruturados são altamente complexos, qualitativos e desorganizados. Também são conhecidos como big data, que não se conforma a nenhum padrão específico. Esses dados podem ser numéricos, alfabéticos, booleanos ou uma mistura de todos eles. São armazenados usando um banco de dados NoSQL. Não podem ser armazenados em um banco de dados relacional ou RDBMS, pois as strings de dados têm tipos de dados mistos que não podem se encaixar em uma linha ou coluna. Tipos comuns de dados não estruturados são dados de clickstream, dados de mídia social, texto e multimídia.

Benefícios dos dados estruturados

É fácil armazenar, recuperar e gerenciar dados estruturados, pois possuem um mecanismo de backend organizado. Usar dados estruturados nos negócios pode resultar nos seguintes benefícios.

• Dados estruturados podem ser facilmente alimentados em modelos de aprendizado de máquina como conjuntos de dados de entrada sem qualquer ajuste.
• Trabalhar com dados estruturados não requer expertise em IA ou ML. Qualquer pessoa com boas informações sobre o produto e conhecimento básico de ciência de dados pode fazê-lo.
• Dados estruturados são armazenados uniformemente em data warehouses ou planilhas. Sua natureza específica e organizada facilita a manipulação e consulta.
• Dados estruturados precedem dados não estruturados, então há mais ferramentas de análise disponíveis para medi-los e analisá-los.
• Os dados são de maior qualidade, consistência e usabilidade do que os dados não estruturados.
• Existem mecanismos de fallback para se adaptar se o usuário encontrar um erro ao gerenciar dados estruturados.
• Também são conhecidos como dados quantitativos, pois as empresas usam suas métricas para prever tendências de negócios e impacto estratégico.
• São mantidos em um repositório centralizado estável que melhora o fluxo dos processos de negócios e a tomada de decisões para otimizar o ROI.

Desafios dos dados estruturados

A maioria dos problemas de dados estruturados destaca sua inflexibilidade e rigidez em escalar esquemas de banco de dados maiores. Dados estruturados são "schema on write" ou "fortemente dependentes de schema" para operações. Desafios comuns dos dados estruturados são listados a seguir:

• Como os dados estruturados são dependentes de schema, é um pouco difícil escalá-los para grandes bancos de dados.
• O tempo necessário para carregar dados estruturados às vezes é subestimado. Identificar problemas ocultos no sistema de origem e atualizá-los, recuperá-los e restaurá-los pode consumir seu armazenamento em nuvem.
• Não lida bem com o cenário de negócios em mudança. É difícil determinar qual consulta resultaria em um resultado de negócios específico. A natureza das consultas e transações muda à medida que uma empresa muda seu foco no consumidor.
• Dados estruturados são inseridos manualmente no sistema de gerenciamento de banco de dados. O usuário precisa digitar um comando DDL (linguagem de definição de dados) como Create, Insert e Select para classificar, gerenciar e recuperar dados do sistema.

Ferramentas de dados estruturados

Além de usar uma linguagem de consulta estruturada (SQL) ou Microsoft Excel para gerenciar manipulações de dados estruturados, há algumas extensões de ferramentas que você pode usar.

• PL SQL: Linguagem de Consulta Procedural ou PL SQL é uma versão existente do SQL que lida com transações de trabalho. As consultas transacionais comuns são "commit" ou "rollback".
• Postgre SQL: Postgre SQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto que lida com grandes volumes de dados. Também suporta consultas SQL e JSON junto com linguagens de alto nível.
• SQLite: É um banco de dados de alto nível, autônomo e sem servidor que desenvolvedores de software usam para extrair dados estruturados para integrações de aplicativos de negócios,
  
• My SQL é um ambiente de dados integrado padrão que usa autenticação de usuário para inserir registros de dados por meio de consultas em um banco de dados amplamente implantado.
• OLAP: Abrange uma categoria mais ampla de gerenciamento de banco de dados, incluindo mineração de dados, mineração de relatórios e inteligência de negócios.
  
  
  

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são frequentemente categorizados como qualitativos e não podem ser processados e analisados usando ferramentas e métodos de dados convencionais. Também são conhecidos como dados "independentes de schema" ou "schema on read".

Exemplos de dados não estruturados incluem texto, arquivos de vídeo, arquivos de áudio, atividade móvel, postagens em mídias sociais, imagens de satélite, imagens de vigilância – a lista continua.

Dados não estruturados são difíceis de desconstruir porque não têm um modelo de dados predefinido, o que significa que não podem ser organizados em bancos de dados relacionais. Em vez disso, bancos de dados não relacionais ou bancos de dados NoSQL são a melhor opção para gerenciar dados não estruturados.

Outra maneira de gerenciar dados não estruturados é deixá-los fluir para um lago de dados ou pool, permitindo que estejam em seu formato bruto e não estruturado.

Encontrar o insight enterrado dentro dos dados não estruturados não é uma tarefa fácil. Requer análises avançadas e alta expertise técnica para fazer a diferença. A análise de dados pode ser uma mudança cara para muitas empresas.

Exemplos de dados não estruturados

Aqueles que conseguem aproveitar os dados não estruturados, no entanto, têm uma vantagem competitiva. Enquanto os dados estruturados nos dão uma visão panorâmica dos clientes, os dados não estruturados ou big data podem nos dar informações detalhadas sobre as ações cotidianas dos consumidores.

Por exemplo, técnicas de mineração de dados aplicadas a dados não estruturados de um site de varejo podem ajudar as empresas a aprender hábitos de compra e horários dos clientes, padrões de compra, sentimento em relação a um produto específico e muito mais.

Dados não estruturados também são fundamentais para software de análise preditiva. Por exemplo, dados de sensores anexados a máquinas industriais podem alertar os fabricantes sobre atividades estranhas com antecedência. Com essas informações, um reparo pode ser feito antes que a máquina sofra uma avaria custosa.

Mais exemplos de dados não estruturados:
Dados não estruturados são qualquer evento ou alerta enviado e recebido por qualquer usuário dentro de uma organização sem formatação de arquivo adequada ou co-dependência direta de negócios.

• Mídia rica: Mídias sociais, entretenimento, vigilância, informações de satélite, dados geoespaciais, previsão do tempo, podcasts
• Documentos: Faturas, registros, histórico da web, e-mails, aplicativos de produtividade
•  Dados de mídia e entretenimento, dados de vigilância, dados geoespaciais, áudio, dados meteorológicos
• Internet das coisas: dados de sensores, dados de ticker
• Análise: Aprendizado de máquina, inteligência artificial (IA)

Benefícios dos dados não estruturados

Dados não estruturados, também conhecidos como big data hoje em dia, são livres e nativos de cada empresa específica. São independentes de schema e são conhecidos como "schema on read". Personalizar esses dados de acordo com suas estratégias de negócios pode lhe dar uma vantagem competitiva sobre os concorrentes ainda presos na tomada de decisões tradicional. E aqui está o porquê.

• Dados não estruturados estão facilmente disponíveis e têm insights suficientes que as empresas podem coletar para aprender sobre a resposta ao seu produto.
• Dados não estruturados são independentes de schema. Portanto, pequenas alterações no banco de dados não impactam custo, tempo ou recursos.
• Dados não estruturados podem ser armazenados em servidores de nuvem compartilhados ou híbridos com despesas mínimas em gerenciamento de banco de dados.
• Dados não estruturados estão em seu formato nativo, então cientistas ou engenheiros de dados não os definem até que sejam necessários. Isso abre a expansibilidade dos formatos de arquivo, pois estão disponíveis em diferentes formatos como .mp3, .opus, .pdf, .png e assim por diante.
• Lagos de dados vêm com preços "pague conforme o uso", o que ajuda as empresas a reduzir seus custos e consumo de recursos.

Desafios dos dados não estruturados

Dados não estruturados são o método de coleta e manipulação de dados mais em alta hoje. Muitas empresas estão mudando para modelos de negócios mais "centrados no cliente" e apostando em dados de consumidores. No entanto, trabalhar com dados não estruturados resulta nos seguintes desafios.

• Dados não estruturados não são os mais fáceis de entender. Os usuários precisam de um conhecimento proficiente em ciência de dados e aprendizado de máquina para prepará-los, analisá-los e integrá-los com algoritmos de aprendizado de máquina.
• Dados não estruturados repousam em servidores compartilhados menos autênticos e criptografados, que são mais propensos a ataques de ransomware e cibernéticos.
• Atualmente, não há muitas ferramentas que possam manipular dados não estruturados, além de servidores de commodities em nuvem e DBMS NoSQL de código aberto.

Ferramentas de dados não estruturados

Além de usar um NoSQL para gerenciar manipulações de dados não estruturados, há algumas outras ferramentas que você pode usar.

• Hadoop: Um framework de computação distribuída para processar grandes quantidades de dados não estruturados.
• Apache Spark: Um framework de computação em cluster rápido e de propósito geral para processar dados estruturados e não estruturados.
• Ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (NLP): Para extrair informações de dados de texto não estruturados.
• Bibliotecas de aprendizado de máquina: Para construir modelos para analisar e prever padrões em dados não estruturados.

Mais tipos de dados

Além dos tipos de dados acima, dados semiestruturados e metadados são cruciais para lidar com a crescente complexidade e diversidade das fontes de dados modernas.

O que são dados semiestruturados?

Dados semiestruturados são um tipo de dados estruturados que se situam entre dados estruturados e não estruturados. Não têm um modelo de dados relacional ou tabular específico, mas incluem tags e marcadores semânticos que escalam dados em registros e campos em um conjunto de dados.

Exemplos comuns de dados semiestruturados são JSON e XML. Dados semiestruturados são mais complexos do que dados estruturados, mas menos complexos do que dados não estruturados. Também são relativamente mais fáceis de armazenar do que dados não estruturados, fazendo a ponte entre os dois tipos de dados.

Um sitemap XML contém informações de página para um site. Ele incorpora URLs, pontuações de domínio, páginas do-follow e metatags.

O que são metadados?

Metadados são frequentemente usados em análise de big data e são um conjunto de dados mestre que descreve outros tipos de dados. Possuem campos predefinidos que contêm informações adicionais sobre um conjunto de dados específico.

Metadados têm uma estrutura definida identificada por um schema de marcação de metadados que inclui modelos e padrões de metadados. Contêm detalhes valiosos para ajudar os usuários a analisar melhor os dados e tomar decisões informadas.

Por exemplo, um artigo online pode exibir metadados como um título, um trecho, uma imagem em destaque, um texto alternativo da imagem, um slug e outras informações relacionadas. Essas informações ajudam a diferenciar um conteúdo de vários outros conteúdos semelhantes na web. Portanto, metadados são um conjunto de dados útil que atua como o cérebro para todos os tipos de dados.

Ferramentas de gerenciamento de banco de dados

Ferramentas de gerenciamento de banco de dados fornecem a infraestrutura para armazenar, gerenciar, e analisar dados de forma eficaz, garantindo gerenciamento eficiente de dados e insights valiosos. Utilizar a ferramenta de gerenciamento de banco de dados certa permitirá que as empresas:

• Reduzam custos operacionais
• Acompanhem métricas atuais e criem novas
• Compreendam seus clientes em um nível muito mais profundo
• Revelem campanhas de marketing mais inteligentes e direcionadas
• Encontrem novas oportunidades e ofertas de produtos

Como os dados, como as decisões

O volume de big data continua a aumentar, mas a importância do armazenamento de big data em breve deixará de existir.

Seja os dados estruturados ou não estruturados, ter as fontes de dados mais precisas e relevantes será fundamental para as empresas que buscam obter uma vantagem sobre seus concorrentes.

Quanto mais variedades de dados criadas por cientistas de dados, mais novos e avançados algoritmos serão criados, o que facilitará a linha de conformidade com o GDPR.

Os dados estão se infiltrando em todas as principais indústrias do mundo. As marcas estão se afastando de truques de marketing não essenciais para o marketing de consumo orientado por dados. As informações que os dados nos fornecem estão sendo aprendidas e analisadas em conjunto com inteligência artificial e computação em rede para criar soluções robustas e hiperconectadas.

No final do dia, cabe ao consumidor determinar o quão confortável está com as maneiras como seus dados são usados.

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Este artigo foi publicado originalmente em 2021. Foi atualizado com novas informações.