Dados não estruturados vs. dados estruturados

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados podem ser definidos como informações que não possuem um modelo ou formato predefinido. Normalmente, são gerados por usuários finais e não estão organizados ou etiquetados de nenhuma forma que facilite sua busca ou análise. Em outras palavras, dados não estruturados são dados em sua forma natural e, geralmente, são criados por humanos.

Dados são um recurso valioso para qualquer organização moderna, e o setor de gestão de dados tem crescido desde a popularização da Internet. Os dados existem em uma variedade de formas e há muitas vantagens tanto para as empresas que os tornam prontamente disponíveis, quanto para aquelas que os gerenciam adequadamente.

Existem milhares de maneiras de categorizar dados, mas vamos focar nos três métodos mais comuns: a diferença entre dados não estruturados, semiestruturados e estruturados.

O que são Big Data?

Big Data refere-se ao vasto volume de dados — organizados e não estruturados — que inunda uma empresa diariamente.

Em 2020, o mercado global de análise de Big Data foi de US$ 206,95 bilhões e espera-se que cresça para US$ 549,73 bilhões até 2028.

Por que é importante entender a diferença entre os tipos de dados?

Para crescer e sobreviver na economia digital de hoje, as empresas devem aproveitar todos os seus dados para se manterem competitivas. Quantidades massivas de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados estão sendo criadas diariamente por pessoas, processos, dispositivos conectados e muito mais. Essas informações podem potencialmente proporcionar uma vantagem competitiva se as empresas puderem acessá-las e analisá-las rapidamente.

Dados não estruturados representam 80% dos dados nas organizações. - Merrill Lynch

Exemplos de dados não estruturados

Os tipos de dados não estruturados incluem:

  • Livros
  • E-mails escritos à mão
  • Mensagens de bate-papo
  • Redes sociais
  • Mensagens de texto
  • Currículos
  • Prontuários de saúde
  • Dados analógicos

Uma captura de tela de dados não estruturados
Uma conversa de bate-papo é um exemplo de dados não estruturados

Lidando com dados não estruturados

Dados não estruturados são difíceis de trabalhar devido à sua natureza de formato livre. Uma variedade de ferramentas especializadas está disponível para auxiliar na organização e análise desses dados.

  • Mineração de dados: A mineração de dados não estruturados ajuda a decompor os dados e buscar identificadores específicos para obter um conjunto de dados mais refinado.
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN): O PLN utiliza Inteligência Artificial para processar dados não estruturados. Na área da saúde, o PLN é uma técnica importante para analisar 80% dos dados de saúde (agendamentos, sinais vitais, prontuários médicos).
  • Reconhecimento Óptico de Caracteres: OCR lê um documento digitalizado ou manuscrito e extrai o texto identificado.
  • Análise de texto: Utiliza ferramentas como análise de sentimento ou classificação de intenção para identificar padrões e classificar os dados.

O que são dados semiestruturados?

Dados semiestruturados, também chamados de dados autodescritivos, situam-se entre os dados estruturados e não estruturados. Assim como os dados estruturados, podem ter um modelo de dados definido, mas não tão rígido quanto o de bancos de dados relacionais, por exemplo. Contêm tags ou outros marcadores para separar elementos semânticos e impor hierarquias e relacionamentos dos dados.

Existem duas grandes famílias de dados semiestruturados:

  • documentos gerados por máquina são documentos produzidos por uma máquina para serem lidos por humanos, por exemplo, uma fatura em PDF. Eles contêm informações visualmente formatadas de maneira estruturada, mas os dados subjacentes não estão imediatamente acessíveis.
  • dados em bancos de dados NoSQL contêm dados que estão prontamente disponíveis. Entretanto, seguem uma estrutura flexível que pode variar de um documento para outro.

Exemplos de dados semiestruturados

Dados semiestruturados podem ser encontrados em vários tipos de arquivos, incluindo:

  • E-mails gerados por máquina
  • Faturas em PDF
  • Pedidos de confirmação de e-commerce
  • Notificações do sistema

Uma captura de tela de dados semiestruturados
Uma fatura em PDF é um exemplo de dados semiestruturados. Todas as faturas deste fornecedor terão aparência semelhante, mas uma máquina não pode acessar os dados de imediato sem usar um parser de PDF

Como analisar dados semiestruturados?

Gerenciar dados semiestruturados pode ser um desafio, mas não impossível com as ferramentas certas.

  • Correspondência de padrões: identifica dados específicos seguindo determinado padrão, sendo usada para extrair endereços IP, números, datas, telefones, nomes ou URLs.
  • OCR Zonal e OCR Dinâmico: extrai texto de uma zona específica da imagem do documento.
  • Análise de documentos: extrai dados de documentos, por exemplo usando um parser de PDF ou parser de e-mail com modelos visuais ou regras de extração.

Intervalo: você já conheceu o Parseur?

Parseur é um poderoso software de processamento de documentos que extrai dados de documentos semiestruturados como PDFs, e-mails e planilhas.

Seu mecanismo baseado em modelos não requer conhecimento de codificação e permite começar em minutos. Tudo o que você precisa fazer é ensinar ao Parseur quais dados deseja extrair de um documento específico. O Parseur aprende rapidamente e sempre processará automaticamente documentos do mesmo tipo.

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Alguns dos principais recursos do Parseur incluem:

O que são dados estruturados?

Dados estruturados são aqueles organizados de forma que uma máquina possa lê-los e compreendê-los facilmente. Possuem uma estrutura bem definida e estão conformados a um modelo de dados específico com um esquema fixo.

Exemplos de dados estruturados

Dados estruturados vêm em diferentes formatos, como:

  • Bancos de dados relacionais
  • JSON
  • XML
  • CSV

Uma captura de tela de dados estruturados
A mesma fatura anterior, mas desta vez estruturada como JSON e prontamente utilizável por uma máquina

Analisando dados estruturados

Devido à sua estrutura definida, os dados são fáceis de analisar. Dependendo do setor, existem diversas ferramentas de análise de dados disponíveis. Veja alguns exemplos:

  • Bancos de dados relacionais como PostgreSQL ou MySQL
  • Bibliotecas padrão para ler JSON, CSV e XML
  • Ferramentas de visualização de dados como Tableau
  • Planilhas como Microsoft Excel ou Planilhas Google
  • Plataformas de business intelligence como Microsoft Power BI
  • Softwares de análise de dados como RapidMiner

Em resumo: dados não estruturados vs. semiestruturados vs. estruturados

Resumimos as principais diferenças entre os 3 tipos de dados na tabela abaixo:

 Dados não estruturados Dados semiestruturados Dados estruturados
Contexto típico Produzido por humanos para humanos consumirem Produzido por máquinas para humanos consumirem ou por humanos para máquinas consumirem Produzido por máquinas para máquinas consumirem
Estrutura Formato livre Tem alguma estrutura que pode mudar. Ou os dados subjacentes não são imediatamente acessíveis por uma máquina Predefinida
Flexibilidade Muito flexível Menos flexível, deve seguir as regras usadas para produzir o conteúdo Não flexível
Uso Livros, artigos, documentos, e-mails escritos à mão, mensagens de bate-papo Documentos gerados por máquina, e-mails ou PDFs, banco de dados NoSQL, HTML Dados em bancos relacionais SQL, dados em JSON estruturado, XML ou CSV
Abordagem de análise Mineração de dados, OCR, Processamento de Linguagem Natural Correspondência de padrões, modelos, OCR Zonal, OCR Dinâmico Bibliotecas padrão para leitura de SQL, JSON, XML, CSV

Gerenciando e analisando dados de forma econômica

A coleta de dados está aumentando para quase todas as organizações a uma taxa estimada de 30% ao ano. A maioria das organizações armazena a maior parte dos dados não estruturados e nunca chega a analisá-los todos. Com isso, precisam aumentar o espaço de armazenamento, o que é caro.

Uma melhor compreensão dos diferentes tipos de dados, seus formatos e como aproveitá-los pode economizar horas de trabalho da sua empresa. Com o processo e as ferramentas tecnológicas adequados, qualquer pessoa pode realizar uma análise melhor de seus dados atuais. Essa análise aprofundada ajudará a obter vantagem competitiva e reter clientes.

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Perguntas Frequentes

Perguntas comuns sobre as diferenças entre dados não estruturados, semiestruturados e estruturados, juntamente com como trabalhar com cada tipo.

Dados estruturados são informações organizadas em um esquema fixo que uma máquina pode ler e analisar facilmente, como linhas em um banco de dados relacional. Dados não estruturados não têm um modelo ou formato predefinido e geralmente são gerados por humanos em sua forma natural, como e-mails, mensagens de bate-papo ou documentos. A principal diferença é que os dados estruturados são imediatamente legíveis por máquina, enquanto os dados não estruturados requerem processamento antes que possam ser analisados.

Os dados não estruturados incluem livros, e-mails manuscritos, mensagens de bate-papo, publicações em mídias sociais, mensagens de texto, currículos, registros de saúde e dados analógicos. Esses formatos são gerados por humanos para outros humanos consumirem, portanto, não têm uma estrutura consistente que uma máquina possa ler diretamente. Estima-se que os dados não estruturados representem cerca de 80% dos dados mantidos nas organizações.

Big data refere-se ao vasto volume de informações, tanto organizadas quanto não estruturadas, que inunda uma empresa diariamente. O mercado global de análise de big data foi avaliado em US$ 206,95 bilhões em 2020 e está projetado para crescer para US$ 549,73 bilhões até 2028. Big data abrange os tipos estruturados, semiestruturados e não estruturados, e seu valor vem de analisá-lo com rapidez suficiente para obter vantagem competitiva.

Dados semiestruturados, como faturas em PDF e e-mails, podem ser convertidos em formatos estruturados usando correspondência de padrões, OCR Zonal, OCR Dinâmico e análise de documentos. O Parseur é uma ferramenta de processamento de documentos que extrai dados de documentos semiestruturados como PDFs, e-mails e planilhas e os gera como dados estruturados prontos para ferramentas downstream. Sua IA integrada extrai os campos que você solicita de qualquer layout, de modo que você não precisa de um modelo separado para cada formato de documento.

O Parseur extrai dados estruturados de documentos semiestruturados, como PDFs, e-mails e planilhas, sem nenhuma codificação. Você o ensina quais campos capturar e sua IA lida com novos documentos do mesmo tipo automaticamente em layouts variados. O Parseur está em conformidade com o GDPR e oferece uma etapa opcional de revisão manual, na qual uma pessoa pode verificar e corrigir os dados extraídos antes que eles sejam enviados.

Dados semiestruturados ficam entre dados estruturados e não estruturados e, às vezes, são chamados de dados autodescritivos. Eles têm algum modelo definido, mas não tão rígido quanto um banco de dados relacional, e usam tags ou marcadores para separar elementos e impor hierarquias. Exemplos comuns incluem faturas em PDF, e-mails gerados por máquina e dados armazenados em bancos de dados NoSQL.

Os dados estruturados vêm em formatos como bancos de dados relacionais, JSON, XML e CSV. Cada um deles está em conformidade com um esquema fixo que define exatamente como os dados são organizados, o que torna mais fácil para uma máquina ler e analisar. Devido a essa estrutura definida, os dados estruturados podem ser consultados com ferramentas padrão como SQL, planilhas e plataformas de business intelligence.

Dados não estruturados podem ser processados usando mineração de dados, processamento de linguagem natural, reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e análise de texto. Essas técnicas decompõem o conteúdo de forma livre e procuram identificadores para produzir um conjunto de dados mais refinado. Para dados baseados em documentos, o OCR lê textos digitalizados ou manuscritos e os converte em formato legível por máquina.

Entender a diferença entre dados não estruturados, semiestruturados e estruturados ajuda as empresas a escolher as ferramentas e os processos certos para utilizar suas informações. Quantidades massivas dos três tipos são criadas todos os dias por pessoas, processos e dispositivos conectados, e as empresas que podem acessá-los e analisá-los rapidamente ganham vantagem competitiva. Conhecer cada formato também reduz custos de armazenamento desperdiçados, já que muitas organizações armazenam dados não estruturados sem nunca analisá-los.