Dados são um recurso valioso para qualquer organização moderna, e a gestão de dados tem crescido exponencialmente desde a popularização da Internet. Os dados existem em diversos formatos e sua correta gestão e disponibilidade trazem inúmeras vantagens para as empresas.
Existem diversas maneiras de categorizar dados, mas neste artigo, vamos focar nos três tipos mais comuns e entender a diferença entre dados não estruturados, semiestruturados e estruturados.
O que são Big Data?
Big Data refere-se ao grande volume de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, que inunda as empresas diariamente.
Em 2020, o mercado global de análise de Big Data foi avaliado em US$ 206,95 bilhões e espera-se que atinja US$ 549,73 bilhões até 2028.
Por que é importante entender a diferença entre os tipos de dados?
Para prosperar na economia digital atual, as empresas precisam aproveitar todos os seus dados para se manterem competitivas. Diariamente, quantidades massivas de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados são geradas por pessoas, processos e dispositivos conectados. Essas informações podem oferecer uma vantagem competitiva se as empresas puderem acessá-las e analisá-las com eficiência.
O que são dados não estruturados?
Dados não estruturados são informações que não possuem um modelo ou formato predefinido. Geralmente são gerados por usuários finais e não são organizados ou etiquetados de forma a facilitar a busca ou análise. Em outras palavras, são dados em sua forma bruta, frequentemente criados por humanos.
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
- Posts de mídia social
- Mensagens de texto
- Currículos
- Registros de saúde
- Dados analógicos
Lidando com dados não estruturados
Dados não estruturados são complexos de se trabalhar devido à sua natureza de formato livre. Existem diversas ferramentas especializadas 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 refinar o conjunto de dados.
- Processamento de Linguagem Natural (PNL): O PNL utiliza Inteligência Artificial (IA) para processar dados não estruturados. Na saúde, o PNL é crucial para analisar 80% dos dados (consultas, sinais vitais, registros médicos).
- Reconhecimento Óptico de Caracteres (ROC): OCR lê um documento digitalizado ou escrito à mão e extrai o texto.
- Análise de texto: Utiliza técnicas como análise de sentimento ou classificação de intenção para identificar padrões e classificar os dados.
O que são dados semiestruturados?
Dados semiestruturados, também conhecidos como dados autodescritivos, situam-se entre os dados estruturados e não estruturados. Assim como os dados estruturados, podem ter um modelo definido, mas não tão rígido quanto o de bancos de dados relacionais. Contêm marcadores ou tags para separar elementos semânticos e impor hierarquias e relacionamentos entre os dados.
Existem duas categorias principais de dados semiestruturados:
- Documentos gerados por máquina: Produzidos por máquinas para leitura humana, como faturas em PDF. Contêm informações formatadas visualmente de forma estruturada, mas os dados subjacentes não estão prontamente disponíveis para análise automatizada.
- Dados em bancos de dados NoSQL: Contêm dados prontamente disponíveis, mas seguem uma estrutura flexível que pode variar entre documentos.
Exemplos de dados semiestruturados
Dados semiestruturados podem ser encontrados em diversos tipos de arquivo, incluindo:
- E-mails gerados por máquina
- Faturas em PDF
- Confirmações de pedidos de e-commerce
- Notificações do sistema
Como analisar dados semiestruturados?
Gerenciar dados semiestruturados pode ser desafiador, mas factível com as ferramentas certas.
- Correspondência de padrões: Identifica dados específicos com base em um padrão, como endereços IP, números, datas, telefones, nomes ou URLs.
- OCR Zonal e Dinâmico: Extrai texto de zonas específicas em imagens de documentos.
- Análise de documentos: Extrai dados de documentos usando, por exemplo, um analisador de PDF ou analisador de e-mail com modelos visuais ou regras de análise.
Intervalo: você já conheceu o Parseur?
Parseur é um 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 programação e permite que você comece a extrair dados em minutos. Basta ensinar ao Parseur quais dados deseja extrair de um documento específico. O Parseur aprende rapidamente e automatiza o processo para documentos semelhantes.
Alguns dos principais recursos do Parseur incluem:
- Poderoso mecanismo OCR para documentos baseados em imagens, incluindo OCR Zonal e OCR Dinâmico
- Extração automática de dados de tabelas
- Detecção automática de layout
- Pós-processamento avançado
- Integração com milhares de aplicativos, como Make, Zapier e Power Automate.
O que são dados estruturados?
Dados estruturados são organizados de forma que máquinas possam lê-los e interpretá-los facilmente. Possuem uma estrutura bem definida e seguem um modelo de dados específico com um esquema fixo.
Exemplos de dados estruturados
Dados estruturados podem estar em diferentes formatos, como:
- Bancos de dados relacionais
- JSON
- XML
- CSV
Analisando dados estruturados
Devido à sua estrutura definida, os dados estruturados são fáceis de analisar. Dependendo do seu setor, diversas ferramentas de análise de dados podem ser utilizadas, como:
- Bancos de dados relacionais como PostgreSQL ou MySQL
- Bibliotecas de análise 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
A tabela abaixo resume as principais diferenças entre os três tipos de dados:
| Característica | Dados não estruturados | Dados semiestruturados | Dados estruturados |
|---|---|---|---|
| Contexto típico | Produzido por humanos para consumo humano | Produzido por máquinas para consumo humano ou por humanos para consumo de máquinas | Produzido por máquinas para consumo de máquinas |
| Estrutura | Formato livre | Possui alguma estrutura, que pode variar. Dados subjacentes podem não ser acessíveis diretamente por máquinas. | Predefinida |
| Flexibilidade | Muito flexível | Menos flexível, deve seguir as regras de criação do conteúdo. | Não flexível |
| Uso | Livros, pesquisas, documentos, e-mails escritos à mão, mensagens | Documentos gerados por máquina (e-mails, PDFs), bancos de dados NoSQL, HTML | Bancos de dados relacionais SQL, dados em JSON, XML ou CSV |
| Abordagem de análise | Mineração de dados, OCR, Processamento de Linguagem Natural (PNL) | Correspondência de padrões, modelos, OCR Zonal e Dinâmico | Bibliotecas de análise padrão para SQL, JSON, XML e CSV |
Gerenciando e analisando dados de forma econômica
O volume de dados coletados cresce rapidamente para a maioria das organizações, a uma taxa estimada de 30% ao ano. Muitas organizações armazenam grandes quantidades de dados não estruturados sem nunca analisá-los, aumentando os custos com armazenamento.
Compreender os diferentes tipos de dados, seus formatos e como utilizá-los pode economizar tempo e recursos. Com os processos e ferramentas certas, é possível realizar análises mais eficazes, obtendo vantagens competitivas e retendo clientes.
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