Quando falamos sobre dados, as palavras dados estruturados, não estruturados e dados semiestruturados raramente se fazem presentes, apesar da sua enorme importância.
Os dados são a força motriz da Era Digital. São extremamente importantes para manter empresas vivas já que, a análise de dados consegue compreender o comportamento do consumidor, auxiliam no marketing e até nos motores de busca da web.
Hoje, nós mergulharemos no oceano de informações sobre os dados semiestruturados. Entenda o que são, quais as suas características e aplicabilidades.
O que são os dados semiestruturados?
Os dados semiestruturados são aqueles que não estão em alta concordância com um modelo fixo de dados, no entanto, têm alguma estrutura.
Em suma, são dados parcialmente estruturados, como a nomenclatura “semi” indica.
Diferentemente dos dados estruturados, que seguem uma estrutura super rígida, os semiestruturados possuem apenas poucas características definidas.
Porém, ao mesmo tempo, divergem dos não estruturados, visto que, mesmo tendo uma taxa reduzida de rigidez na estrutura, não são completamente ausentes dela.
Eles não estão presentes em bancos de dados racionais, no entanto, são providos de propriedades que ajudam na análise das informações. Assim, é possível, após processamento, vê-los presentes em bancos de dados relacionais.
Principais características dos dados semiestruturados
Para te auxiliar no entendimento do que são os dados semiestruturados, trouxemos 6 características deles. São elas:
- Não são totalmente não estruturados, mas têm alguma estrutura;
- As informações não são armazenadas e expostas de maneira linear ou em colunas, como vemos nos dados estruturados;
- Eles contêm metadados, que são tags e elementos;
- No caso de entidades parecidas, elas são organizadas de maneira hierárquica;
- O seu gerenciamento de dados é difícil: não têm muitos metadados;
- Não são facilmente utilizados por programas de computadores, já que não têm estruturas bem definidas.
Tipos de dados semiestruturados
Ainda com dúvidas? Não se preocupe. Agora, iremos elencar tipos de dados semiestruturados, que te ajudarão a enxergar de forma mais clara o que eles realmente são:
- E-mails;
- EDI (Eletronic Data Interchange);
- Arquivos delimitados;
- XML (Extensible Markup Language);
- Páginas Web;
- Arquivos compactados.
Diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Compreender a diferença dos tipos de dados pode parecer difícil, mas na realidade é uma tarefa bem simples.
Na tabela abaixo você conseguirá observar as características de cada um e como eles se convergem (ou não).
| Característica | Dados Estruturados | Dados Não Estruturados | Dados Semiestruturados |
| Natureza | Usualmente quantitativa | Usualmente qualitativa | Pode ser quantitativa e qualitativa |
| Modelo | Predefinido e é difícil alterá-lo | Modelo bem flexível | Tem flexibilidade, mas também possui estrutura |
| Formato | Número limitado de formato de dados | Grande variedade de formatos de dados | Diversa variedade de formatos |
| Banco de dados | Bancos baseados em SQL são utilizados | Bancos de dados NoSQL | Bancos de dados relacionais |
| Pesquisa | Fácil e rápido para localizar e pesquisar esses dados | Como não tem estruturas, é muito difícil procurar esses dados | Pesquisa difícil, mas não tanto quanto nos não estruturados |
| Análise | Fácil análise | Análise difícil | Análise difícil |
Para facilitar o seu entendimento, na imagem abaixo, você pode observar, de maneira mais visual, as diferenças entre os três tipos de dados nos quais mencionamos acima.
Ficou bem mais claro agora, não foi?
Como é feita a coleta e armazenamento de dados semiestruturados?
Como os dados semiestruturados não possuem uma estrutura 100% rígida, coletá-los e armazená-los se torna uma tarefa bem mais difícil.
Por isso se faz importante o uso de softwares e ferramentas de Data Science e Data Analytics para isso. Muitas empresas já estão no caminho para a implementação das mesmas, caso ainda não tenham sido implementadas.
O armazenamento pode ser feito em DBMS projetado para auxiliar exatamente nesta etapa, além de ser possível armazenar, também em XML, que permite a troca de dados semiestruturados e a definição de tags e atributos para a hierarquização das informações.
É importante ressaltar, também, o uso do RDBMS que ajuda no mapeamento e modelagem dos dados para a forma relacional. Assim, após processo, pode ser mapeado para uma tabela, auxiliando nas análises futuras.
Como organizar os dados semiestruturados para análise?
Adicionando tags, atributos e informações para que os mesmos possam ser organizados em grupos de semelhantes e, assim, ordenados de maneira hierárquica. O que facilita o acesso e análise.
Vantagens e desvantagens dos dados semiestruturados
Tudo que tem o seu lado vantajoso, tem o seu lado desvantajoso. Vamos conhecer ambos os lados dos semiestruturados!
Vantagens
- Seu modelo é flexível;
- Dados são portáteis;
- As informações não têm limitação gerida por um esquema rígido;
- Usuários que não têm a possibilidade de expressão em SQL são suportados.
Desvantagens
- Por não terem estrutura, o seu armazenamento é difícil;
- Interpretação e relação entre dados também é difícil;
- Análises menos eficientes, se comparadas com as dos dados estruturados.
Por que considerar esses dados na análise?
Todos os dados têm importância vital no desenvolvimento da Era Digital.
Os dados semiestruturados, por sua vez, são dotados de informações relevantes e traduzem metadados anexados aos mesmos, o que auxilia na compreensão do comportamento do consumidor, traz insights e muito mais.
O futuro é daqueles que compreendem a língua dos dados.
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