Principais diferenças entre dados estruturados e não estruturados

Principais diferenças entre dados estruturados e não estruturados

“Em Deus nós confiamos, todos os outros devem trazer dados e fatos”. É com essa frase de William Deming, que nosso professor e colaborador neste artigo, Felipe Montanini fala nas próximas linhas sobre a diferença entre dados estruturados e não estruturados.

Pois, em todas as suas classificações, dados são a base e a fundação dessa (r)evolução chamada Era Digital, desde os primeiros passos da Indústria 4.0 até os dias de hoje. Ou seja, saber utilizá-los é essencial para a sobrevivência de qualquer empresa do mundo.

Qual a diferença entre dados estruturados e dados não estruturados?

No mundo dos dados, há três formas de classificação, baseadas na maneira como eles são estruturados, classificadas em: estruturados, semi-estruturados e não estruturados.

Para que se entenda melhor cada uma delas, traçando uma lógica de comparação entres ambas, podemos partir da uma avaliação por: características específicas, complexidade para análise, representatividade em nosso dia-a-dia e abrangência de uso. Acompanhe cada uma delas.

Características dos tipos de dados

Dados estruturados

Como o próprio nome diz, os dados estruturados são aqueles que possuem estruturas bem definidas, rígidas, pensadas antes da própria existência do dado que será carregado naquela estrutura.

Não permitem que tipos de dados diferentes das estruturas preestabelecidas sejam carregados. Por exemplo, se a coluna de uma tabela foi criada para ser numérica, ela não aceitará dados textuais.

Em sua maioria, dentro de seus sistemas, existem bancos de dados criados diretamente pelos usuários de ambientes e tecnologias analíticas (arquivos Excel, por exemplo).

Exemplos: planilhas de Excel e tabelas de bancos de dados.

Dados não estruturados

Não possuem estruturas bem definidas, alinhadas, padronizadas, podendo ser compostos por diversos elementos diferentes dentro um todo (milhares de pixels únicos dentro de uma mesma foto de uma paisagem, por exemplo).

Compreendem cerca de 80% de todos os dados existentes no mundo, exatamente porque são criados a partir do uso cotidiano das tecnologias na sociedade (mensagens de texto, selfies, áudios via WhatsApp, entre outros).

Exemplos: fotos, áudios, vídeos, textos livres, emojis e stickers

Como usar dados estruturados

Antes de iniciar a análise de um conjunto de dados, é necessário compreendê-los, a fim de determinar as possíveis linhas de raciocínio a seguir. Porém, dependendo da estrutura dos dados, a forma de compreensão e análise deles será radicalmente diferente.

Os dados estruturados possuem uma facilidade de análise implícita na sua existência. Considerando que sua estrutura não muda com frequência e que os dados carregados seguem padrões predeterminados, a análise não requer técnicas de interpretação ou conhecimentos estatísticos avançados.

A estrutura predeterminada, entretanto, não quer dizer que o dado carregado, seu conteúdo, não seja complexo.

Por exemplo, a regra de cálculo do Produto Interno Bruto (PIB) de um país é altamente complexa, apesar deste dado ser um valor numérico simples, com duas casas decimais.

Como usar dados não estruturados

Em contrapartida, os dados não estruturados possuem uma complexidade natural. Para materializar essa explicação, imagine 30 selfies da mesma pessoa, na mesma posição e paisagem arborizada.

Agora pense, ao longo das imagens, sobre a quantidade de vezes que o cabelo dessa pessoa mudou de posição, ou os ângulos diferentes da luz, ou até mesmo a posição das folhas de uma árvore. Neste exemplo, tratamos apenas de fotos, mas o mesmo vale para áudios, vídeos, textos etc.

Para que seja possível analisar estruturas que não possuem um padrão, você deve ensinar a máquina a compreender, interpretar e calcular, a partir de equações matemáticas, as características e os padrões daquilo que deseja analisar.

É aí, no aprendizado de uma máquina (Machine Learning), que reside a complexidade de analisar dados não estruturados, ou seja, a capacidade de transformar uma equação matemática em algo interpretável, replicável e com acurácia estatística suficiente, a ponto de determinar que nas 30 selfies existem árvores ao fundo, um humano do gênero masculino e que está de noite, por exemplo.

Importância dos dados

Nesse universo, existe uma máxima: entre todos os dados existentes, seja em nossos computadores pessoais ou em soluções tecnológicas empresariais, 80% são não estruturados.

À primeira vista, isso pode parecer exagero. Porém, em um único dia de um adulto de 30 anos, essa pessoa é capaz de enviar dezenas de e-mails, fotos, áudios, emojis e stickers a seus colegas, ao mesmo tempo que envia para estas mesmas pessoas apenas dois arquivos de Excel no trabalho.

Essa situação mostra que há uma predominância exagerada de dados não-estruturados no mundo, de alta complexidade para análise.

Entendeu porque eles eles tendem a ser considerados ativos tão valiosos pelas empresas?

Exatamente pelo fato de serem gerados por todos nós, em nosso cotidiano natural, traduzindo em dados analisáveis os nossos costumes, gostos, preferências e características pessoais.

Abrangência de uso

Atualmente, as tecnologias são capazes de analisar grandes volumes de dados, se tornando verdadeiras commodities acessíveis a todos.

Com a disponibilização destas tecnologias, a complexidade de análise de dados não estruturados tem diminuído, o que democratiza e garante mais aplicabilidades de uso por pessoas que não detêm conhecimentos avançados em estatística, programação e ciência da computação.

Por falar em abrangência, unir dados estruturados a não estruturados e ser capaz de utilizá-los em situações de baixa a alta complexidade no dia-a-dia é o que tem permitido saltos quânticos nas soluções de negócio disponíveis para os clientes finais de uma empresa.

Portanto, utilizar dados de diferentes características para sanar problemas ou criar novas oportunidades, é uma realidade que deve ser cada vez mais valorizada nas organizações de todos os segmentos e portes. Hoje já entendemos a importância dos dados na tomada de decisão.

Assim, não há uma receita de sucesso para uso dos dados. Cada situação é única. Porém, ao conhecermos suas estruturas, tipos de análise de dados e como tirar vantagem dessas características, fica mais fácil criar uma receita própria.

Como aprender mais sobre a área de dados

O conhecimento sobre esse universo dos dados pode ser adquirido por meio dos cursos da Digital House, assim como as principais habilidades digitais exigidas nesta nova configuração de mercado de trabalho.

Só na área de dados, a DH tem Data Analytics, Data Science e Inteligência Artificial, contando com um time de professores feras, especialistas de mercado, como o Felipe Montanini. Seja protagonista desta evolução e projete sua carreira a este cenário promissor.

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