Você sabia que os dados, que são importantes para qualquer empresa, têm classificações? Pois é! Hoje, conheceremos o que são os dados estruturados e não estruturados, além de dar uma pincelada no meio termo dessas duas classificações: os semiestruturados.
Quando falamos em Era Digital e Indústria 4.0, precisamos compreender que os seus pilares são dados, ou seja, a importância de não apenas tê-los, mas principalmente, saber interpretá-los e analisá-los é de valor essencial para manutenção e sobrevivência de qualquer empresa no mundo.
O curioso é pensar que, de acordo com a IDC, até 2024, grande parte dessas informações criadas, capturadas, copiadas e consumidas no mundo, além de terem um número bem maior do que hoje, não serão informações estruturadas.
Isso fala muito sobre o nosso futuro. Vem cá entender a diferença entre esses dados!
Dados estruturados e não estruturados: qual a diferença?
Em suma, enquanto os estruturados são aqueles que possuem estruturas bem definidas e rígidas, os não estruturados são o oposto: podem ser compostos de diversos elementos e não possuem estruturas bem definidas.
Na tabela abaixo exemplificamos melhor:
| Característica | Dados Estruturados | Dados Não Estruturados |
| Natureza | Usualmente quantitativa | Usualmente qualitativa |
| Modelo | Predefinido e é difícil alterá-lo | Modelo bem flexível |
| Formato | Número limitado de formato de dados | Grande variedade de formatos de dados |
| Banco de dados | Bancos baseados em SQL são utilizados | Bancos de dados NoSQL |
| Pesquisa | Fácil e rápido para localizar e pesquisar esses dados | Como não tem estruturas, é muito difícil procurar esses dados |
| Análise | Fácil análise | Análise difícil |
Nós sabemos que você ainda quer saber mais sobre os tipos de dados. O seu desejo é uma ordem!
É só seguir a leitura.
Dados estruturados
Como já citamos e como o nome já diz, os estruturados têm estruturas rígidas, ou seja, antes mesmo da presença dos dados ali, aquele ambiente já foi pensado para eles. Com isso, os estruturados não aceitam dados com estruturas diferentes feitas previamente.
Como assim?
Se você criar uma tabela no Excel para ser exclusivamente textual, ela não aceitará números.
Tipos de dados estruturados
Existem diversos tipos de deles na internet. Alguns deles são:
- Planilhas eletrônicas como as do Excel;
- Os próprios bancos de dados;
- Arquivos CSV;
- Arquivos XML;
- Arquivos JSON.
Dados não estruturados
Podemos dizer que os não estruturados são adolescentes. Além de serem dados modernos, são digitais, imprevisíveis, mesclados, estão em constante criação e movimento.
Ao contrário dos dados estruturados, os não estruturados não possuem estruturas rígidas e bem definidas.
Inclusive, você sabia que eles compreendem cerca de 80% dos dados do mundo? Pois é!
Esse fato ocorre porque os não estruturados estão presentes nas tecnologias que mais usamos no dia a dia: YouTube, WhatsApp e até mesmo nas fotos que tiramos!
Tipos de dados não estruturados
Você já viu que, diferentemente dos dados estruturados, os não estruturados estão na palma das nossas mãos (literalmente), não é?
Para te deixar ainda mais por dentro dessa característica de dados, veja onde mais eles estão presentes:
- Apresentações em slides;
- Documentos em Word ou Google DOCs;
- Vídeos do YouTube;
- Vídeos do TikTok;
- Imagens no Instagram;
- Mensagens de texto;
- Gravações telefônicas;
- E muito mais!
Eles tomam conta da Era Digital!
E os dados semiestruturados?
Não dá para falarmos de dados e não conversarmos sobre os semiestruturados.
Como o nome já remete, eles são uma mistura das duas características de dados já aprofundadas ao redor deste artigo. Eles até possuem algumas características definidas, o que nos remete aos dados estruturados, mas não são rígidos.
Por que os dados são importantes?
Dados são importantíssimos e você já sabe disso. Eles mantêm as nossas empresas funcionando e crescendo, o que é vantajoso para a economia, tanto brasileira quanto mundial.
A importância dos dados se dá pela necessidade de ter insights relevantes para obter resultados satisfatórios, planejar ações e até mesmo fazer previsões futuras de mercado.
Áreas como o Marketing, por exemplo, usam muito os dados para basear as suas ações. Assim, eles conseguem atingir mais pessoas e, essas pessoas, estão bem alinhadas com o propósito do produto e/ou serviço que eles estão promovendo.
Como utilizar os dados estruturados e não estruturados?
É simples: profissionais de Data Science usam das análises para gerar insights. Assim, eles conseguem compreender praticamente todas as ações de uma empresa, seja ela voltada para negócios com o consumidor, ou com empresas.
Na prática, sabe todos os anúncios que chegam no seu celular enquanto você navega pela internet e parecem ter sido criados especialmente para você? Essa ação é resultado da coleta e análise de dados.
Como coletar esses dados?
Quando falamos em coletar dados, os estruturados já saem em vantagem: é muito mais fácil coletá-los e analisá-los, visto que eles têm a estrutura rígida.
Não funciona assim quando falamos da maioria dos dados presentes na Era Digital: com os dados não estruturados, é necessário planejamento para isso.
Primeiro, deve-se mapear qual demanda a sua empresa necessita: saber preços de concorrentes, pesquisar tendências no Instagram ou qualquer outro tipo de dado não estruturado.
Algumas empresas já implementaram ou estão no caminho da implementação de softwares, plataformas e ferramentas para coletar esses dados não estruturados e organizá-los de maneira estruturada, seja em relatórios, planilhas ou dashboards. É aqui que as tecnologias de Data Analytics se fazem presente!
Onde ficam esses dados ficam armazenados?
Enquanto os estruturados são armazenados em Data Warehouses, em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMSes, Relational Database Management Systems), os não estruturados são armazenados nos Data Lakes e em bancos de dados NoSQL.
Como analisar os esses tipos de dados?
Ter acesso aos dados e não saber analisá-los é uma grande perda de oportunidade.
Analisar dados estruturados é mais simples (o que não quer dizer que é fácil), já que eles têm a estrutura rígida. Assim, é possível, enxergando de forma analítica, reconhecer o comportamento nos números, relacioná-los e compreender os seus significados.
Já a análise dos dados não estruturados é mais complicada, visto que são informações de difícil processamento. É importante que você os colete e os estruture para, assim, conseguir analisá-los.
Com as novas tecnologias de Big Data e Data Science, essa ação tem se tornado mais fácil!
Já deu para perceber que o futuro é saber falar a língua dos dados, não é?
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