O que são dados não estruturados?
Dados não estruturados podem ser definidos como informações que não possuem um modelo ou formato predefinido. Normalmente, são gerados por usuários finais e não estão organizados ou etiquetados de nenhuma forma que facilite sua busca ou análise. Em outras palavras, dados não estruturados são dados em sua forma natural e, geralmente, são criados por humanos.
Dados são um recurso valioso para qualquer organização moderna, e o setor de gestão de dados tem crescido desde a popularização da Internet. Os dados existem em uma variedade de formas e há muitas vantagens tanto para as empresas que os tornam prontamente disponíveis, quanto para aquelas que os gerenciam adequadamente.
Existem milhares de maneiras de categorizar dados, mas vamos focar nos três métodos mais comuns: a diferença entre dados não estruturados, semiestruturados e estruturados.
O que são Big Data?
Big Data refere-se ao vasto volume de dados — organizados e não estruturados — que inunda uma empresa diariamente.
Em 2020, o mercado global de análise de Big Data foi de US$ 206,95 bilhões e espera-se que cresça para US$ 549,73 bilhões até 2028.
Por que é importante entender a diferença entre os tipos de dados?
Para crescer e sobreviver na economia digital de hoje, as empresas devem aproveitar todos os seus dados para se manterem competitivas. Quantidades massivas de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados estão sendo criadas diariamente por pessoas, processos, dispositivos conectados e muito mais. Essas informações podem potencialmente proporcionar uma vantagem competitiva se as empresas puderem acessá-las e analisá-las rapidamente.
Dados não estruturados representam 80% dos dados nas organizações. - Merrill Lynch
Exemplos de dados não estruturados
Os tipos de dados não estruturados incluem:
- Livros
- E-mails escritos à mão
- Mensagens de bate-papo
- Redes sociais
- Mensagens de texto
- Currículos
- Prontuários de saúde
- Dados analógicos
Lidando com dados não estruturados
Dados não estruturados são difíceis de trabalhar devido à sua natureza de formato livre. Uma variedade de ferramentas especializadas está disponível para auxiliar na organização e análise desses dados.
- Mineração de dados: A mineração de dados não estruturados ajuda a decompor os dados e buscar identificadores específicos para obter um conjunto de dados mais refinado.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): O PLN utiliza Inteligência Artificial para processar dados não estruturados. Na área da saúde, o PLN é uma técnica importante para analisar 80% dos dados de saúde (agendamentos, sinais vitais, prontuários médicos).
- Reconhecimento Óptico de Caracteres: OCR lê um documento digitalizado ou manuscrito e extrai o texto identificado.
- Análise de texto: Utiliza ferramentas como análise de sentimento ou classificação de intenção para identificar padrões e classificar os dados.
O que são dados semiestruturados?
Dados semiestruturados, também chamados de dados autodescritivos, situam-se entre os dados estruturados e não estruturados. Assim como os dados estruturados, podem ter um modelo de dados definido, mas não tão rígido quanto o de bancos de dados relacionais, por exemplo. Contêm tags ou outros marcadores para separar elementos semânticos e impor hierarquias e relacionamentos dos dados.
Existem duas grandes famílias de dados semiestruturados:
- documentos gerados por máquina são documentos produzidos por uma máquina para serem lidos por humanos, por exemplo, uma fatura em PDF. Eles contêm informações visualmente formatadas de maneira estruturada, mas os dados subjacentes não estão imediatamente acessíveis.
- dados em bancos de dados NoSQL contêm dados que estão prontamente disponíveis. Entretanto, seguem uma estrutura flexível que pode variar de um documento para outro.
Exemplos de dados semiestruturados
Dados semiestruturados podem ser encontrados em vários tipos de arquivos, incluindo:
- E-mails gerados por máquina
- Faturas em PDF
- Pedidos de confirmação de e-commerce
- Notificações do sistema
Como analisar dados semiestruturados?
Gerenciar dados semiestruturados pode ser um desafio, mas não impossível com as ferramentas certas.
- Correspondência de padrões: identifica dados específicos seguindo determinado padrão, sendo usada para extrair endereços IP, números, datas, telefones, nomes ou URLs.
- OCR Zonal e OCR Dinâmico: extrai texto de uma zona específica da imagem do documento.
- Análise de documentos: extrai dados de documentos, por exemplo usando um parser de PDF ou parser de e-mail com modelos visuais ou regras de extração.
Intervalo: você já conheceu o Parseur?
Parseur é um poderoso software de processamento de documentos que extrai dados de documentos semiestruturados como PDFs, e-mails e planilhas.
Seu mecanismo baseado em modelos não requer conhecimento de codificação e permite começar em minutos. Tudo o que você precisa fazer é ensinar ao Parseur quais dados deseja extrair de um documento específico. O Parseur aprende rapidamente e sempre processará automaticamente documentos do mesmo tipo.
Alguns dos principais recursos do Parseur incluem:
- Poderoso mecanismo OCR para documentos baseados em imagens, incluindo OCR Zonal e OCR Dinâmico
- Extração automática de dados de tabelas
- Detecção automática de layout
- Pós-processamento avançado
- Integração com milhares de aplicativos, como Make, Zapier, Power Automate.
O que são dados estruturados?
Dados estruturados são aqueles organizados de forma que uma máquina possa lê-los e compreendê-los facilmente. Possuem uma estrutura bem definida e estão conformados a um modelo de dados específico com um esquema fixo.
Exemplos de dados estruturados
Dados estruturados vêm em diferentes formatos, como:
- Bancos de dados relacionais
- JSON
- XML
- CSV
Analisando dados estruturados
Devido à sua estrutura definida, os dados são fáceis de analisar. Dependendo do setor, existem diversas ferramentas de análise de dados disponíveis. Veja alguns exemplos:
- Bancos de dados relacionais como PostgreSQL ou MySQL
- Bibliotecas padrão para ler JSON, CSV e XML
- Ferramentas de visualização de dados como Tableau
- Planilhas como Microsoft Excel ou Planilhas Google
- Plataformas de business intelligence como Microsoft Power BI
- Softwares de análise de dados como RapidMiner
Em resumo: dados não estruturados vs. semiestruturados vs. estruturados
Resumimos as principais diferenças entre os 3 tipos de dados na tabela abaixo:
| Dados não estruturados | Dados semiestruturados | Dados estruturados | |
|---|---|---|---|
| Contexto típico | Produzido por humanos para humanos consumirem | Produzido por máquinas para humanos consumirem ou por humanos para máquinas consumirem | Produzido por máquinas para máquinas consumirem |
| Estrutura | Formato livre | Tem alguma estrutura que pode mudar. Ou os dados subjacentes não são imediatamente acessíveis por uma máquina | Predefinida |
| Flexibilidade | Muito flexível | Menos flexível, deve seguir as regras usadas para produzir o conteúdo | Não flexível |
| Uso | Livros, artigos, documentos, e-mails escritos à mão, mensagens de bate-papo | Documentos gerados por máquina, e-mails ou PDFs, banco de dados NoSQL, HTML | Dados em bancos relacionais SQL, dados em JSON estruturado, XML ou CSV |
| Abordagem de análise | Mineração de dados, OCR, Processamento de Linguagem Natural | Correspondência de padrões, modelos, OCR Zonal, OCR Dinâmico | Bibliotecas padrão para leitura de SQL, JSON, XML, CSV |
Gerenciando e analisando dados de forma econômica
A coleta de dados está aumentando para quase todas as organizações a uma taxa estimada de 30% ao ano. A maioria das organizações armazena a maior parte dos dados não estruturados e nunca chega a analisá-los todos. Com isso, precisam aumentar o espaço de armazenamento, o que é caro.
Uma melhor compreensão dos diferentes tipos de dados, seus formatos e como aproveitá-los pode economizar horas de trabalho da sua empresa. Com o processo e as ferramentas tecnológicas adequados, qualquer pessoa pode realizar uma análise melhor de seus dados atuais. Essa análise aprofundada ajudará a obter vantagem competitiva e reter clientes.
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