Dados não estruturados

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados referem-se a dados qualitativos, complexos e desorganizados em arquivos de texto, áudio e visuais. Alguns exemplos de fontes de dados não estruturados incluem postagens em redes sociais, avaliações de clientes geradas por usuários, PDFs, e-mails e gravações de vídeo.

A falta de organização e formatação predefinida torna desafiador coletar e analisar esse tipo de dado, mas quando interpretados e analisados adequadamente, os dados não estruturados podem fornecer informações valiosas. As empresas usam software de análise estatística para realizar análises complexas, incluindo organizar, interpretar e apresentar conjuntos de dados.

Tipos de dados não estruturados

Os dados não estruturados podem ser textuais, não textuais, gerados por humanos ou gerados por máquinas. Abaixo estão alguns tipos típicos de dados não estruturados:

• Texto compreende documentos, mensagens de e-mail, apresentações ou mensagens de texto.
• Dados geoespaciais incluem informações de sistema de posicionamento global (GPS) ou dados de localização compartilhados por meio de telefones celulares.
• Dados multimídia cobrem dados não estruturados como imagens, vídeos e arquivos de áudio.
• Dados de sensores são gerados a partir de sensores como acelerômetros e outros dispositivos.
• Dados da web são processados a partir de sites como linguagem de marcação de hipertexto (HTML), folhas de estilo em cascata (CSS) ou Javascript.
• Dados financeiros incluem faturas, extratos bancários e outros registros fiscais.
• Mídia rica abrange todas as plataformas de publicidade ou mídia, como mídias sociais, entretenimento, vigilância ou podcasts.

Exemplos de dados não estruturados

Indivíduos e empresas geram grandes volumes de dados não estruturados em suas vidas diárias e operações. Eles vêm em vários tipos, como:

• E-mails. Dados não estruturados são comumente encontrados na forma de e-mails. Os e-mails geralmente contêm blocos de dados de texto não estruturados e anexos de arquivos de diferentes tipos e fontes.

• Arquivos de texto e documentos. Arquivos de texto simples, documentos do Microsoft Word, Google Docs, arquivos PDF, arquivos HTML e outros formatos de processamento de texto podem conter dados não estruturados em conteúdo escrito.

• Arquivos de log. Muitos sistemas e aplicativos geram arquivos de log de dados não estruturados sobre vários eventos e atividades. Logs de sistema, logs de aplicativos, logs de segurança e logs de servidores web são exemplos.

• Imagens. Arquivos JPEG, PNG, GIF e TIFF são diferentes tipos de imagens que contêm dados não estruturados. Arquivos de imagem armazenam informações e dados visuais.

• Vídeos. Arquivos MP4, MOV e AVI são diferentes tipos de arquivos de vídeo de dados não estruturados. Isso pode incluir conteúdo gravado, streaming de mídia e clipes de vídeo.

• Arquivos de áudio. Arquivos MP3, WAV e FLAC são diferentes tipos de arquivos de áudio com dados não estruturados. Alguns exemplos comuns de arquivos de áudio no local de trabalho incluem gravações de voz, chamadas de atendimento ao cliente e entrevistas.

• Dados de sensores. Vários dispositivos usam sensores para medir e registrar dados físicos e ambientais. Estes incluem dados de GPS e gravações de termômetros.

• Dados de mídias sociais. Postagens e histórias do Instagram, atualizações de status do Facebook e postagens no X são todos dados não estruturados de mídias sociais. Não possui estrutura predefinida, seja baseado em texto, uma imagem ou conteúdo multimídia.

• Dados da Internet das Coisas (IoT). A IoT oferece dados como status de dispositivos, metadados, leituras de sensores ou imagens de CFTV.
• Registros médicos. A indústria de saúde produz enormes volumes de dados não estruturados gerados por humanos e máquinas, o que ajuda os profissionais de saúde a fornecer tratamento adequado. Dispositivos de imagem médica como endoscópios, laparoscópios, robôs cirúrgicos e dados de biossinais são exemplos de big data gerados por máquinas.

Benefícios dos dados não estruturados

Os dados não estruturados incluem vários tipos de conteúdo e vêm com vários benefícios e insights profundos, apesar de sua falta de estrutura. Alguns dos principais benefícios dos dados não estruturados incluem o seguinte.

• Fácil de coletar e armazenar. Como os dados não estruturados não seguem um formato específico, eles podem ser coletados rapidamente, em sua forma bruta, sem esquemas predefinidos, tabelas ou outros modelos de dados. Uma vez coletados, as organizações podem armazená-los em servidores de nuvem compartilhados ou híbridos.

• Fornece informações mais granulares do que dados estruturados. Os dados não estruturados são brutos e não filtrados, o que significa que podem oferecer insights mais detalhados. Por exemplo, as empresas podem usar dados e verbos específicos em e-mails de atendimento ao cliente para melhorar o desempenho de sua equipe de atendimento ao cliente e construir um centro de conhecimento com base em diferentes aspectos dos dados dos e-mails.

• Útil de várias maneiras, mais de uma vez. As equipes podem usar dados não estruturados mais de uma vez e analisá-los para múltiplos propósitos, pois não têm uma estrutura predefinida ou seguem um conjunto de regras. As empresas podem extrair conhecimento das informações subjetivas, opiniões e nuances dos conjuntos de dados não estruturados.

• Leva a um melhor atendimento ao cliente. Os dados não estruturados são coletados a partir do rastreamento de e-mails, mensagens, chats ao vivo e tickets levantados por clientes. As empresas identificam áreas de melhoria analisando esses dados.
• Útil em marketing. As equipes de marketing determinam os requisitos dos clientes e padrões de compra avaliando dados não estruturados. Isso ajuda no planejamento de campanhas de marketing dedicadas.
• Resulta em uma melhor tomada de decisão. As organizações usam dados não estruturados para encontrar tendências que podem beneficiar o negócio. Isso dá à gestão e aos principais stakeholders mais informações para tomar decisões eficientes.
• Recupera clientes. Dados não estruturados, ou big data, revelam muito sobre as necessidades, preferências, gostos e desgostos ou comportamento de compra de um cliente. As empresas podem avaliar os dados para tomar melhores decisões sobre como manter os clientes existentes enquanto adquirem novos.
• Funciona bem com armazenamento em lago de dados. Os lagos de dados acomodam armazenamento massivo para dados não estruturados. Eles também têm um preço de pagamento conforme o uso que ajuda as organizações a reduzir custos.

Desafios dos dados não estruturados

Mesmo com todos os muitos benefícios dos dados não estruturados, eles apresentam desafios para as organizações devido à sua falta de um formato predefinido. Alguns dos principais desafios dos dados não estruturados incluem:

• Preocupações com volume e escalabilidade. Os dados não estruturados frequentemente se acumulam rapidamente. Enquanto alguns podem ocupar pouco espaço, arquivos maiores consomem o armazenamento disponível, sobrecarregando recursos e criando problemas de crescimento. As soluções de armazenamento também podem ser caras se ninguém cuidar da manutenção dos dados não estruturados.

• Qualidade. Embora os dados não estruturados possam ser mais granulares do que os dados estruturados, eles frequentemente contêm erros e inconsistências. Extrair informações perspicazes de conjuntos de dados com erros, informações desnecessárias e inconsistências requer processamento intricado.

• Acesso a dados isolados. Os dados não estruturados às vezes residem em fontes e repositórios de dados isolados e desconectados que não podem ser integrados. Esses silos levam a dados redundantes que desperdiçam espaço. Por outro lado, sem capacidades de integração, as organizações podem precisar excluir alguns dados isolados, o que pode causar lacunas na identificação de padrões e tendências.

Dados não estruturados vs. dados estruturados

Existem diferenças importantes entre dados não estruturados vs. dados estruturados que são importantes de entender.

Dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida; incluem vários formatos e tipos, como imagens, áudio, texto e vídeos. Devido ao seu formato bruto e falta de estrutura, os dados não estruturados requerem tecnologias avançadas, como técnicas de análise estatística e processamento de linguagem natural, para extrair lições úteis das informações.

Em comparação, dados estruturados são altamente organizados com um esquema explícito que define os tipos de dados e as relações entre as peças de informação. É mais fácil de processar e analisar do que dados não estruturados.

Dados não estruturados são um tipo de big data. Leia mais para aprender sobre big data e análise de dados.