Dados estruturados e não estruturados: o que são?
Muito se fala sobre dados na Internet, mas você sabia que existem diferentes tipos deles? Já ouviu falar em dados estruturados e não estruturados?
Muitos acreditam que dados são apenas suas informações pessoais, mas, na realidade, até as mensagens, áudios e fotos que você envia virtualmente durante o dia também são dados.
Então, você deve estar pensando, o que são os dados, afinal?
Basicamente, dados são a representação de informações. Ou seja, a partir da análise de um dado, é possível chegar a uma informação.
No entanto, diferentes tipos de informações são repassadas em diferentes tipos de dados, e é sobre essas classificações que falaremos a seguir.
Continue lendo para entender o que são dados estruturados e não estruturados, e como cada um deles é utilizado.
Dados estruturados e não estruturados: quais as diferenças?
Agora que você sabe o que são, vamos entender duas das classificações que existem no mundo dos dados.
Basicamente, um dado pode ser estruturado, não estruturado ou semi-estruturado, sendo a junção dos dois tipos anteriores.
Como a palavra sugere, um dado estruturado é aquele que possui uma estrutura, um padrão, uma ordem que é sempre seguida.
A melhor forma de entender os dados estruturados é pensando em uma planilha. Certamente você já precisou criar uma do zero ou preencher alguma.
Se você for criar uma planilha de controle financeiro, por exemplo, primeiro deverá pensar em sua organização: quais serão as colunas, linhas e informações que você irá utilizar.
Se for preencher uma já existente, encontrará a estrutura pronta, onde irá incluir as informações.
Em todo caso, você consegue perceber que a estrutura da planilha precisa ser feita antes mesmo de se incluir os dados?
Isso é o que melhor ilustra um dado estruturado: uma estrutura rígida e previamente definida.
Além disso, esse tipo de dado também recusa informações que não correspondem com a estrutura definida anteriormente.
Isso quer dizer que se você está preenchendo uma planilha numérica, ela não aceitará outros tipos de informações, como textos, fotos, imagens, etc.
Por outro lado, os dados não estruturados configuram o oposto: nesse tipo, não há um padrão a seguir. Eles são dinâmicos, flexíveis e podem conter diferentes elementos em sua estrutura.
Esse é o caso das informações disponíveis em redes sociais, por exemplo. Se você rolar o seu feed irá se deparar com novas fotos, vídeos, textos e diversos outros formatos a todo momento, e tudo isso são dados não estruturados.
E os dados semi-estruturados?
Como vimos, o tipo semi-estruturado está entre os dados estruturados e não estruturados. Basicamente, funcionando como uma junção dos dois tipos.
Isso quer dizer que um dado semi-estruturado possui alguns aspectos estruturados, mas também possui uma parte flexível, não sendo totalmente rígido.
Uma analogia que pode ajudar a entender como funcionam os dados semi-estruturados é pensar em uma casa.
Uma casa geralmente possui sala, cozinha, quarto e banheiro. Podemos dizer que essa é a estrutura básica de uma residência, certo?
É como se essa fosse a parte estruturada do dado. No entanto, cada casa terá suas particularidades como a quantidade de quartos, se há ou não garagem, outros cômodos extras que não são essenciais, mas que podem existir.
Assim, apesar de ter uma estrutura, ela não se limita a isso, e possui características flexíveis.
Como utilizar cada tipo de dado?
Agora que sabemos como funcionam os dados estruturados e não estruturados, vamos entender como cada tipo é utilizado e, principalmente, analisado.
A primeira coisa que você deve saber é que, diferente do que possa parecer, a rigidez e limitação do dado estruturado não é algo negativo.
Pelo contrário, quando falamos em análise de dados (o que é imprescindível para ter acesso a informação que ele carrega), o dado estruturado é o mais fácil de compreender.
Isso porque já existe um padrão utilizado e, portanto, não exige interpretações muito avançadas. Afinal, ele está organizado segundo uma estrutura predeterminada.
É importante lembrar, no entanto, que isso não significa que a informação em si não seja complexa. Basta você pensar novamente em uma planilha financeira, por exemplo.
Por mais que já existam linhas e colunas que demonstram exatamente o que é aquele dado, a informação que ele carrega pode ser complexa, como cálculos de inflação, correções e rendimentos, por exemplo.
Já o dado não estruturado pode ser mais difícil de se usar e analisar. Afinal, estamos falando de informações que, diferente dos dados estruturados, não possuem estrutura ou padrão.
Pense novamente em uma rede social qualquer. Agora imagine as mais diversas selfies que você passa ao rolar um feed.
Essas imagens também são dados, mas não são dados estruturados e, como não seguem um padrão nem mesmo são iguais, elas devem ser analisadas do zero, uma por uma.
O mesmo vale para outros formatos de conteúdos que estão sendo produzidos e compartilhados a todo momento, como áudios, vídeos, entre outros.
Então, você deve estar pensando, como os dados não estruturados são analisados? Isso nós falaremos a seguir.
Análise de dados não estruturados
Como falamos, a análise de dados não estruturados é mais complexa do que a de dados estruturados.
Isso acontece porque os dados sem estrutura podem ser entendidos como subjetivos e, portanto, precisam de um volume maior para identificar e definir padrões (o que já existe nos dados estruturados).
Para essa análise, o machine learning, um sistema de aprendizado de máquina que possibilita a leitura, interpretação e comparação de dados, é um grande aliado.
Basicamente, a máquina é “ensinada” a identificar e compreender certos padrões, interpretando os dados não estruturados coletados.
Depois dessa análise, a máquina “traduz” o que foi identificado para que você possa compreender as informações que os dados não estruturados coletados significam.
Dessa forma, é possível realizar a “leitura” desses dados, chegando à informações valiosas para seu negócio.
Agora com os dados em mãos, você sabe qual deve ser o próximo passo? Mais importante do que ter informações relevantes ao seu alcance é saber utilizá-las ao seu favor.
Para isso, você pode contar com o Data Analytics, uma análise de dados que auxilia na tomada de decisões.
Quer saber mais sobre esse tema? Então, leia nosso conteúdo “Data Analytics: entenda como funciona a análise de dados“ e aprenda tudo sobre o assunto.
