A diferença entre dados estruturados e dados não estruturados é que os dados estruturados são aqueles dados armazenados em fontes de fácil compreensão para nós humanos como tabelas, planilhas de excel, bancos de dados e etc.
Os dados não estruturados são dados que não possuem uma estrutura definida como um arquivo de música, uma imagem, um vídeo e etc.
Iremos entrar em detalhes ao longo deste artigo.
Com a ascensão do Big Data um dos assuntos mais discutidos são os tipos dados que as empresas coletam. Estes podem ser dados estruturados e não estruturados são o “combustível” que alimentam as análises das empresas.
É fato que o volume de dados vem aumentando a cada ano em uma velocidade absurda.
Dados dos mais diferentes formatos vem surgindo a cada dia e claro, sua veracidade é cada dia mais duvidosa também, afinal, o intiuito de coletar dados e analisá-los, é extrair o maior valor possível para que possamos entender determinada situação. Estes 5 Vs que citamos (volume, velocidade, variedade, veracidade e valor), formam o 5 V’s do Big Data.
Analistas de dados e tomadores de decisões confiam nos dados para gerar insights, portanto, aprender o que cada tipo de dado pode oferecer é fundamental para entender as melhores práticas desde a coleta de dados, armazenamento, limpeza e quais informações podem ser obtidas. Ou seja, o processo que acabamos de dizer é a base da Data Science ou Ciência de Dados.
Vamos entender a diferença entre dados estruturados e não estruturados:
O que são Dados Estruturados?
São os dados que estão armazenados dentro de uma estruturada que podemos entender “a olho nu”, pois estão armazenados de forma organizada.
Esta organização é geralmente feita por colunas e linhas (parecidos com as planilhas do Excel), mas pode variar de acordo com a fonte de dados.
Alguns exemplos de dados estruturados:
- Planilhas eletrônicas (Excel)
- Bancos de dados
- Arquivos XML
- Arquivos CSV
- Arquivos JSON
O que são Dados Não Estruturados
Quando não conseguimos identificar uma organização clara dos dados lá armazenados, concluímos que esta é um dado não estruturado. Como identificar as todas as palavras de um documento texto (bloco de notas, Word, emails, etc) e relacioná-las um contexto?
Como tirar insights de uma imagem e enquadrá-la em um cenário? É praticamente impossível, não é? Quando nos deparamos com esta situação desorganizada estamos lidando dados não estruturados.
Abaixo alguns exemplos de dados não estruturados:
- Arquivos de texto: Documentos Words, Apresentações (PowerPoint), Arquivos de Logs, Anotações
- Website: Vídeos do YouTube, Imagens do Instagram, etc
- Dados móveis: Mensagens de Texto (SMS), Dados sobre Geolocalização
- Comunicações: Conversas de Chat, Gravações telefônicas, etc
O que são Semi-Estruturados
Dados semi-estruturados são dados que não são armazenamos em um banco de dados ou em qualquer outra tabela de dados, mas possuem algumas propriedades internas organizadas.
Um bom exemplo de dados semi estruturados é o código HTML, que não restringe a quantidade de informações que você deseja coletar em um documento, mas ainda impõe a hierarquia por meio de elementos semânticos.
Abaixo alguns exemplos de dados não estruturados:
- Dados de Redes Sociais: Posts, Likes do Facebook, Tweets do Twitter, Posts do LinkedIn.
- Mídia: Arquivos de MP3, fotos digitais, arquivos de áudio e vídeo.
- Arquivos de Vídeo
- Arquivos de Áudio
- Arquivos HTML
- Imagens
- E-mails
Conclusão
Extrair informações de dados estruturados é relativamente simples, pois eles já indicam o contexto que pertencem, porém apenas 10% de dados gerados no mundo são estruturados.
Como tirar informações de dados não estruturados, ou seja dados sem organização, fora de contextos e estruturas conhecidas?
Em ambas situações (dados estruturados e não estruturados) existem softwares que fazem esse serviço, o esforço com os dados estruturados é muito menor como já explicado, pois já existe um contexto e uma estrutura conhecida, com os dados não organizados o esforço é infinitamente maior pois fórmulas devem ser aplicadas para entender o que aqueles dados estão “dizendo”, testes devem ser aplicados para validar a veracidade dos dados e entre outras técnicas.
Na maior partes das empresas a grande parte dos dados são estruturados o que facilita e agiliza a implantação da cultura analítica, porém em algumas áreas podemos nos deparar com dados não estruturados.
Desafio este de desvendar o que os dados não estruturados estão dizendo que a cada se torna menos difícil, pois existem diversos profissionais se qualificando para tal serviço e a técnicas são aprimoradas para tornar esse processo mais rápido e preciso.
Se você ainda não entendeu a diferença ou o que são dados estruturados e dados não estruturados, assista o vídeo abaixo: