Quais as diferenças entre dados estruturados e desestruturados, e por que você deveria se importar com isso? Para muitas empresas e organizações, essas distinções podem parecer pertencer apenas ao departamento de TI que lida com big data.
Embora haja alguma verdade nisso, vale a pena que todos entendam a diferença, porque depois de entender a definição de dados estruturados e dados não estruturados (junto com onde esses dados residem e como processá-los), você verá como isso pode ser usado para melhorar qualquer processo baseado em dados.
Todas as áreas, como vendas, marketing, operações, recursos humanos produzem dados. Mesmo a menor das pequenas empresas, como uma loja física com estoque físico e uma base de clientes local, produz dados estruturados e não estruturados de coisas como e-mail, transações de cartão de crédito, compras de estoque e mídia social. Aproveitar os dados que sua empresa produz é necessário entender os dois e como eles funcionam juntos.
Os dados estruturados são dados que seguem um formato padrão e predefinido. Isso pode vir de muitas fontes diferentes, mas o fator comum é que os campos são fixos, assim como a forma como ele é armazenado (portanto, estruturado). Esse modelo de dados predeterminado simplifica a entrada, consulta e análise.
Por exemplo, pense nos dados transacionais de uma compra online. Nesses dados, cada registro terá um carimbo de data/hora, valor da compra, informações da conta associada (ou conta do convidado), item(ns) comprado(s), informações de pagamento e número de confirmação. Como cada campo tem uma finalidade definida, fica fácil consultar manualmente (o equivalente a pressionar CTRL+F em uma planilha do Excel) esses dados. Também é fácil para os algoritmos de machine learning identificar padrões e, em muitos casos, identificar anomalias fora desses padrões.
Os dados estruturados são detalhados para os elementos estabelecidos e esperados. Os carimbos de hora chegarão em um formato definido; ele não irá (ou não pode) transmitir um carimbo de tempo descrito em palavras porque está fora da estrutura. Um formato predefinido simplifica a escalabilidade e o processamento, mesmo que os dados sejam processados manualmente.
Os dados estruturados podem ser usados para qualquer fim, contanto que a fonte defina a estrutura utilizada. Alguns dos usos mais comuns nos negócios incluem formulários de CRM, transações online, dados de estoque, dados de monitoramento de rede corporativa e formulários de sites.
Assim como dados estruturados são bem definidos, os dados desestruturados carecem de definição. Os dados desestruturados podem aparecer em diversos formatos e tamanhos, em vez de um formato fechado. Embora normalmente texto (como um campo de texto aberto em um formulário), os dados não estruturados podem vir de várias formas para serem armazenados como objetos: imagens, áudio, vídeo, arquivos de documentos e outros formatos de arquivo. Em geral, dados desestruturados não são definidos.
Os dados desestruturados são mais comumente disponíveis (mais sobre isso abaixo) e os campos podem não ter os mesmos limites de caracteres ou espaço que os dados estruturados. Dada a ampla variedade de formatos que compreendem dados não estruturados, não surpreende que esse tipo normalmente represente cerca de 80% dos dados de uma organização.
Arquivos de mídia são exemplos de dados desestruturados. Um podcast, por exemplo, não possui uma estrutura definida em seu formato. Procurar o arquivo MP3 do podcast não é fácil por padrão; metadados, como nome do arquivo, registro de data e hora e tags atribuídas manualmente, podem ajudar na pesquisa, mas o próprio arquivo de áudio carece de contexto sem análises ou relacionamentos adicionais.
O mesmo se aplica a arquivos de vídeo. Atualmente, os recursos de vídeo estão em toda parte, desde clipes curtos nas mídias sociais até arquivos maiores que mostram webinars ou discussões completas. Assim como os arquivos MP3 dos podcasts, o conteúdo desses dados carece de especificações fora dos metadados. É praticamente impossível pesquisar por um vídeo específico com base em seu conteúdo gravado no banco de dados.
No mundo comercial de hoje totalmente orientado a dados, usar dados estruturados e desestruturados é uma ótima opção para desenvolver insights. Vamos voltar ao exemplo de publicações nas redes sociais de uma empresa, em especial as publicações com alguma mídia anexa. Como a empresa consegue gerar insights sobre o engajamento de marketing?
Primeiro, use dados estruturados para classificar postagens de mídia social por engajamento mais alto e, em seguida, filtre as hashtags que não estão relacionadas ao marketing (por exemplo, removendo qualquer postagem de alto engajamento com uma hashtag relacionada ao atendimento ao cliente). A partir daí, os dados desestruturados relacionados podem ser examinados – o conteúdo real da postagem na mídia social – observando as mensagens, o tipo de mídia, o tom e outros elementos que podem fornecer informações sobre por que a postagem gerou engajamento.
Pode parecer que envolve muito trabalho manual, e esse cenário era verdade há muitos anos. No entanto, os avanços em machine learning e inteligência artificial estão permitindo níveis de automação. Por exemplo, se os arquivos de áudio forem executados por meio do processamento de linguagem natural para criar uma saída de fala para texto, o texto poderá ser analisado quanto a padrões de palavras-chave ou mensagens positivas/negativas. Esses insights são acelerados graças a ferramentas de ponta, que estão se tornando cada vez mais importantes devido ao fato de que o big data está ficando maior e que a maioria desse big data não é estruturada.
Hoje, os dados se originam de diversas fontes. Vejamos uma empresa de médio porte com uma configuração padrão de comércio eletrônico. Neste caso, é provável que os dados se origine:
E ainda podem existir diversas outras fontes. Na verdade, a quantidade de dados extraídos por qualquer empresa nos dias de hoje é impressionante. Você não precisa ser uma grande empresa para ser parte na revolução do big data. Porém, a forma que você processa os dados é a chave para conseguir aproveitá-los. Para muitos casos, a melhor solução é um data lake.
Os data lakes são repositórios que recebem dados estruturados e desestruturados. A capacidade de consolidar várias entradas de dados em uma única fonte torna os data lakes uma parte essencial de qualquer infraestrutura de big data. Quando os dados vão para um data lake, qualquer estrutura inerente é removida para que sejam dados brutos, tornando-os facilmente escaláveis e flexíveis. Quando os dados são lidos e processados, eles recebem estrutura e esquema conforme necessário, equilibrando volume e eficiência.
Desenvolvido sobre a Oracle Cloud, os serviços do Oracle Big Data aceleram a gestão e o processamento de dados brutos. Do armazenamento em bloco a data lakes, a Oracle oferece soluções flexíveis que lidam com dados estruturados e não estruturados.