Dados Estruturados vs Não Estruturados: 5 Principais Diferenças

Todos os dias, as organizações lidam com grandes quantidades de dados. A capacidade de reuni-los, organizá-los e avaliá-los adequadamente terá um impacto significativo em seu grau de sucesso.

Os dados são vistos como o “novo ouro” que pode agregar valor significativo às nossas operações cotidianas e, quando examinados corretamente, podem servir como base sólida para qualquer decisão de negócios.

Os dados de negócios podem ser encontrados em vários formatos, desde bancos de dados relacionais estruturados até sua postagem mais recente no LinkedIn.

Existem duas formas de dados: dados estruturados e não estruturados. Neste artigo, veremos o que são dados estruturados. O que exatamente são dados não estruturados? e a diferença entre eles (dados estruturados vs não estruturados)

Dados estruturados são dados que seguem um modelo de dados predefinido e, portanto, são fáceis de analisar. É estruturado ou claramente identificável, como uma planilha com nomes de clientes. Os dados não estruturados consistem em informações que não são facilmente pesquisáveis ​​e difíceis de analisar, como áudio, vídeo e postagens em mídias sociais.

O Que são Dados Estruturados?

Definição

Os dados estruturados seguem uma sequência regular, correspondem a um modelo de dados e podem ser prontamente recuperados e utilizados por um humano ou um programa de computador.

É quantitativo, bem organizado e cabe facilmente em planilhas e bancos de dados relacionais. Ele é formatado em sistemas que possuem um design padrão e se encaixam em linhas, colunas e tabelas predeterminadas.

SQL (Structured Query Language) é uma linguagem desenvolvida pela IBM na década de 1970 que é comumente usada para gerenciar dados estruturados armazenados em bancos de dados. Nomes, endereços, números de telefone, números de seguro social e outros tipos de dados estruturados são exemplos comuns.

SQL é usado nos negócios para alterar, pesquisar, recuperar e remover dados, entre outras coisas. Os dados registrados em bancos de dados relacionais podem ser inseridos por humanos ou por outros sistemas que importam dados coletados para bancos de dados do sistema.

Outros aplicativos também são usados ​​para armazenar dados estruturados, como o MS Excel, que permite a fácil manipulação de grandes quantidades de dados e pode ser vinculado a outras ferramentas analíticas para estudos posteriores.

Características

Até agora, devemos saber que os dados estruturados têm as seguintes características:

• Quantitativo: Usado para expressar volumes, quantidades ou um intervalo de valores. Por exemplo, uma xícara de café no Starbucks custa R$15,00.
• Modelos de dados predefinidos: Baseados em uma estrutura que especifica como os dados devem ser representados. É mais dependente do esquema e menos flexível.
• Fácil de pesquisar e manipular: As empresas utilizam consultas para alterar dados e obter as informações que desejam para relatórios, análises ou alterações, permitindo a interação com outros sistemas e sendo mais adequados para automação de processos.
• Armazenamento definido: Os dados estruturados geralmente são armazenados em bancos de dados relacionais, data warehouses ou simplesmente planilhas do Excel.
• Criado por máquinas ou por humanos: Geralmente é importado para bancos de dados por humanos, manualmente ou por meio de planilhas ou outros programas de negócios que salvam automaticamente os dados no mesmo formato.

Prós e contras

Vejamos as principais vantagens e desvantagens de trabalhar com dados estruturados.

Vantagens

• Facilidade de acesso: Os dados armazenados em um banco de dados relacional podem ser rapidamente consultados por outros usuários de negócios, sistemas ou processos automatizados e relatados na forma de um relatório.
• Universalmente entendido: A arquitetura predeterminada desempenha uma função vital ao permitir uma fácil compreensão do esquema em um período de tempo relativamente curto.
• Os programas de dados podem consumi-lo facilmente: para consulta e manipulação, os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) podem simplesmente acessar a estrutura dos campos.
• Segurança: É simples impor restrições sobre quem pode ver, alterar ou excluir esses dados.

Desvantagens

• Armazenamento Limitado: Como vimos neste artigo, temos apenas algumas opções para armazenar dados estruturados, como bancos de dados relacionais, data warehouses e planilhas.
• Uso limitado: dados estruturados e predefinidos só podem ser utilizados para a finalidade pretendida, resultando em alguma inflexibilidade.

O Que São Dados Não Estruturados?

Dados não estruturados são dados que não foram processados ​​e armazenados em seu formato original. Ele vem em uma variedade de formas e formatos, como e-mail, postagens de mídia social, apresentações, vídeos e imagens.

De acordo com os números mais recentes, os dados não estruturados representam 80% de todos os dados criados no globo.

Antes que as organizações possam aproveitar o valor dos dados não estruturados, eles devem primeiro ser processados ​​e avaliados. Quando avaliadas corretamente, as empresas podem obter insights adicionais das avaliações de seus clientes, por exemplo, para determinar o desempenho de um determinado produto.

Características

Vejamos a característica dos dados não estruturados.

• Qualitativo: Informação que descreve qualidades ou características. Ela é coletada por meio de pesquisas, entrevistas ou observação.
• Sem modelo de dados predefinido: não tem estrutura e não corresponde a um modelo de dados
• Difícil de pesquisar
• Formato nativo: não é preservado como linhas e colunas, mas sim em sua estrutura original.
• Criado por máquinas ou humanos

Prós e contras

Vejamos as principais vantagens e desvantagens de trabalhar com dados não estruturados.

Vantagens

• Armazenamento fácil: o armazenamento para esse tipo de dados agora é mais simples e mais barato.
• Mais insights: dados não estruturados exigem mais esforço para processar, mas normalmente contêm mais insights relevantes para seus negócios. Identifica padrões e tendências que ajudam a entender por que algo está acontecendo.
• Armazenamento flexível: aplicativos, bancos de dados não relacionais, data lakes e data warehouses podem ser usados ​​para armazenar dados.

Desvantagens

• Mais difícil de analisar: Dados não estruturados precisam do uso de técnicas e tecnologias vantajosas para serem analisados. Este procedimento pode ser auxiliado por inteligência artificial (BI).
• Mais tamanho de armazenamento: devido à natureza dos dados não estruturados, alguns desses arquivos exigem muito mais espaço do que os dados organizados.

Dados Estruturados vs Não Estruturados

Foi necessário repassar as definições de ambas as categorias para entender a diferença entre dados estruturados e não estruturados. Sem mais delongas, vamos discutir dados estruturados versus não estruturados.

A melhor maneira de fazer isso é apresentar a comparação lado a lado, como visto abaixo.

Exemplos de dados estruturados e não estruturados

Agora que definimos a diferença entre dados estruturados e não estruturados, vamos ver algumas instâncias do mundo real.

• Exemplos de dados estruturados: datas, números, números de telefone e de segurança social, nomes de clientes, endereços, nomes de produtos, etc.
• Exemplos de dados não estruturados: e-mails, imagens, postagens de mídia social, vídeos, dados de dispositivos ioT, áudio, PDFs e assim por diante.

O que são dados semiestruturados?

Os dados semiestruturados servem como um link entre dados estruturados e não estruturados.

Ele não possui um modelo de dados predeterminado e é mais complicado do que os dados estruturados, sendo mais fácil de armazenar do que os dados não estruturados.

Ele mantém tags ou metadados internos que identificam partes de dados distintas, permitindo que os analistas de dados deduzam agrupamentos e hierarquias de informações. Os metadados, no final, permitem que o material semiestruturado seja catalogado, pesquisado e analisado de forma mais eficaz do que os dados não estruturados.

Exemplos de dados semiestruturados

• E-mail
• JSON
• XML
• CSV
• NOSQL