Dados não estruturados

Dados não estruturados são informações como texto, vídeo ou áudio que não têm um formato ou esquema predefinido. Normalmente, os dados não estruturados são gerados por humanos, mas também podem ser gerados por máquinas. Independentemente de sua origem, os dados não estruturados não se encaixam em um modelo ou esquema de dados predefinido e, portanto, não podem ser armazenados em um sistema tradicional de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS).

A maioria dos dados que as organizações geram e coletam são dados não estruturados. Esses dados contêm insights cruciais para a tomada de decisões de negócios informadas, mas, como os dados não têm estrutura, as organizações geralmente precisam usar técnicas avançadas para analisá-los. Para enfrentar esse desafio, as empresas estão recorrendo a ferramentas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para ajudar a potencializar seus aplicativos de análise.

Esta página abordará o assunto:

• Dados não estruturados vs. dados estruturados
  
• Exemplos de dados não estruturados
• Casos de uso de dados não estruturados
• Prós e contras dos dados não estruturados
• Como analisar dados não estruturados
• Ferramentas de dados não estruturados
  
• Conclusão
  

Dados não estruturados vs. dados estruturados

Os dados não estruturados e estruturados têm diferenças distintas, incluindo os tipos de análise para os quais você pode usar os dados, o esquema usado para organizar os dados, o formato dos dados e como os dados são armazenados.

Os dados estruturados geralmente são armazenados em um banco de dados relacional, onde podem ser facilmente mapeados em campos designados. Por exemplo, os clientes podem ser identificados por detalhes consistentes, como números de telefone e endereços. As informações são categorizadas em um formato rígido, garantindo a consistência que torna os dados mais fáceis de serem pesquisados, processados e analisados por humanos e algoritmos. Para pesquisar dados com eficácia em bancos de dados relacionais, os administradores de bancos de dados geralmente usam a linguagem de consulta estruturada (SQL).

Os dados não estruturados, por outro lado, não podem ser armazenados em um banco de dados relacional tradicional porque não têm uma estrutura interna consistente. Essa falta de estrutura oferece a vantagem da flexibilidade, mas torna os conjuntos de dados mais difíceis de pesquisar, processar e analisar.

Exemplos de dados não estruturados

Exemplos de dados não estruturados gerados por humanos incluem textos, e-mails, mídias sociais, documentos, páginas da Web, fotos, arquivos de áudio, vídeos e muito mais.

Os dados não estruturados gerados por máquina podem consistir em arquivos de registro de sites, servidores, redes e aplicativos. Também podem incluir imagens de satélite, filmagens de vigilância e dados de sensores de dispositivos conectados à IoT.

Casos de uso de dados não estruturados

• Inteligência de negócios: Insights para melhores decisões de negócios
• Análise de clientes: Usar dados para entender e atender melhor os clientes
• Análise de comunicações: Para garantir a conformidade regulatória
• Rastreamento de mídia social: Analisar padrões de conversação e interação
• Manutenção preditiva: Os fabricantes usam sensores para detectar possíveis falhas

Prós e contras dos dados não estruturados

Os dados não estruturados têm vantagens e desvantagens notáveis em relação à flexibilidade, aos insights comerciais e ao trabalho com conjuntos de dados.

Prós

• Flexível: Você pode manter conjuntos de dados em diferentes formatos que não são uniformes.
• Perspicaz: As decisões orientadas por dados geram resultados comerciais melhores e mais previsíveis.
• Abundante: Os dados não estruturados compreendem a maioria dos dados gerados pela empresa.

Contras

• Difícil de pesquisar, processar e analisar: A falta de uniformidade é um desafio.
• Uso intensivo de recursos: Gerenciar, manter e usar de forma eficaz grandes volumes de dados não estruturados pode ser quase impossível.
• Difícil de compartilhar: A colaboração eficaz em grandes conjuntos de dados é complexa e exige um investimento significativo.

Como analisar dados não estruturados

Várias ferramentas e técnicas para analisar dados não estruturados incluem:

• Mineração de dados: Esse processo envolve técnicas como limpeza, classificação, agrupamento e visualização de dados para descobrir padrões e relacionamentos em dados não estruturados. Quando você organiza os dados, fica mais fácil interpretá-los e agir sobre eles.
• Aprendizado de máquina: O ML é bom para a análise de dados não estruturados porque pode analisar grandes conjuntos de dados. Primeiro, os dados devem ser transformados em um formato específico para algoritmos de ML e, em seguida, métodos como classificação de texto, clustering, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizagem profunda são usados para análise.
• Análise preditiva: Depois de converter dados não estruturados em dados estruturados, você pode usar modelos preditivos como regressão, árvores de decisão ou redes neurais para fazer previsões. Os insights obtidos com os modelos preditivos ajudam uma organização a tomar decisões e planejar o futuro.
• Análise de sentimento: Isso envolve a limpeza e a tokenização de textos não estruturados e, em seguida, o uso de métodos de análise de sentimentos (baseados em léxico ou ML) para determinar se o sentimento do texto é positivo, negativo ou neutro. Esses dados são usados para entender melhor a experiência do cliente e tomar as decisões necessárias.
• Processamento de linguagem natural: A PNL usa métodos como tokenização, lematização, remoção de palavras de parada e modelagem de tópicos para processar dados. O uso da PNL para análise de dados não estruturados é especialmente útil em assistência médica, finançase marketing.

Ferramentas de dados não estruturados

• Couchbase: Um banco de dados distribuído que suporta modelos de dados de valor-chave e de documentos.
• MongoDB™: Um banco de dados orientado a documentos que armazena dados em documentos do tipo JSON.
• Apache Cassandra: Um banco de dados distribuído que armazena dados em um formato de família de colunas.
• Redis: Um armazenamento de valores-chave que pode ser usado como banco de dados, cache e corretor de mensagens.
• Amazon DynamoDB: Um serviço de banco de dados NoSQL gerenciado fornecido pela Amazon Web Services (AWS).
• Neo4j: Um banco de dados de gráficos que armazena dados em nós e bordas.

Conclusão

De modo geral, os dados não estruturados constituem a maioria de todos os dados gerados e coletados pelas organizações e oferecem uma oportunidade significativa para melhorar a tomada de decisões comerciais. As organizações precisam ter a plataforma e as ferramentas adequadas para maximizar essa oportunidade.

Não relacional bancos de dados, ou Bancos de dados NoSQLOs sistemas de dados, como os sistemas de computação em nuvem, estão se tornando cada vez mais populares devido à sua capacidade de lidar com dados não estruturados ou semiestruturados. Eles usam uma variedade de modelos de dados para acomodar diversos tipos e estruturas de dados, o que os torna adequados para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos que podem evoluir.