O que são dados estruturados?

Dados estruturados são dados em um formato padronizado, com estrutura bem definida e que obedecem a um modelo de dados e seguem uma ordem persistente e de fácil acesso por humanos e programas. Esse tipo de dados geralmente é armazenado em um banco de dados.

Embora os dados estruturados representem apenas cerca de 20% dos dados em todo o mundo, eles são a base atual do big data. Isso ocorre porque são de fácil acesso e uso, e os seus resultados são muito mais precisos.

Por que uma empresa precisa de dados estruturados?

A maior fonte de informação que uma empresa tem sobre seus clientes, processos e funcionários são os dados. Esses dados podem assumir muitas formas – feedback de clientes, tweets, informações financeiras, fluxo de estoque, quase tudo. No entanto, uma grande proporção dos dados é completamente não quantificável. Você não pode medir sentimentos, razões de comportamento ou um videoclipe. Portanto, dados estruturados são necessários porque você pode fazer inferências e extrair informações com mais facilidade do que com dados não estruturados.

Se uma empresa planeja crescer ou mudar para um novo segmento de produto, são necessários dados estruturados. Esses dados são facilmente usados em aprendizado de máquina e inteligência artificial e resultam em previsões precisas sobre o que gerará o maior crescimentos dos negócios ou qual novo produto venderá melhor.

Os dados estruturados também são úteis para a equipe: detalhes do cliente, informações de vendas e níveis de estoque – informações do dia a dia que precisam ser acessíveis, fáceis de gerenciar e relevantes.

Características dos dados estruturados

Bons dados estruturados terão uma série de características, independentemente de como são armazenados ou do que trata a informação. Dados estruturados:

• Têm uma estrutura identificável que está em conformidade com um modelo de dados
• São apresentados em linhas e colunas, como em um banco de dados
• Estão organizados de modo que a definição, o formato e o significado dos dados sejam explicitamente entendidos
• Estão em campos fixos em um arquivo ou registro
• Têm grupos semelhantes de dados agrupados em classes
• Os pontos de dados no mesmo grupo têm os mesmos atributos
• As informações são fáceis de acessar e consultar por humanos e outros programas
• Os elementos podem ser tratados, permitindo análise e processamento eficientes

As fontes desses dados variam, dependendo da organização. Existem dados gerados por computador ou máquina que são criados por uma máquina sem qualquer necessidade de intervenção humana. Isso inclui dados do sensor, logs da web, detalhes do ponto de venda e informações financeiras. Tudo isso é capturado automaticamente por máquinas.

Dados gerados por humanos são, obviamente, fornecidos por humanos. Isso inclui dados de entrada de respostas a pesquisas, dados de fluxo de cliques que registram todas as ações que um humano realiza em um site ou um detalhamento passo a passo das ações realizadas em um jogo online.

Alternativas aos dados estruturados

Dados semiestruturados

Esses dados não estão em um banco de dados relacional, não estão em conformidade com um modelo de dados, mas possuem alguns elementos de estrutura. Embora não sejam tão rígidos quanto os dados estruturados, possuem alguns elementos semelhantes.

Esses dados não podem ser armazenados em linhas e colunas ou bancos de dados. Eles dados contêm metadados e tags que ajudam a agrupá-los adequadamente e descrevem a maneira como são armazenados. Os dados semiestruturados são organizados hierarquicamente, embora as entidades desse grupo possam não ter as mesmas propriedades ou atributos. São difíceis de automatizar e gerenciar e de serem acessados por programas.

Os dados semiestruturados incluem dados de linguagem XML, e-mails, arquivos compactados, arquivos da Web e executáveis binários.

Dados não estruturados

Esses dados não estruturados não estão em conformidade com nenhum outro modelo e não possuem estrutura facilmente identificável. Não estão organizados e não podem ser armazenado de maneira lógica. Os dados não estruturados não se encaixam em nenhuma estrutura de banco de dados, não possuem regras ou formato e não podem ser facilmente usados por programas.

Esse tipo de dados inclui vídeos, relatórios, pesquisas, documentos do Word, imagens e memorandos.

Vantagens dos dados estruturados

Os dados estruturados têm uma série de vantagens. Se uma organização pretende usar dados para previsões ou análises de negócios, elem precisam estar estruturados.

Fácil armazenamento e acesso

Como os dados estruturados têm uma arquitetura bem definida, é fácil encontrá-los dados quando necessário. Humano ou digital, o banco de dados relevante é fácil e rápido de encontrar.

A mineração de dados é simples

Se forem necessários dados para inteligência artificial ou aprendizado de máquina, eles são de fácil aplicação. O conhecimento pode ser facilmente extraído dos dados, mesmo usando cálculos manuais.

Facilidade de atualização e exclusão

Se os dados estiverem bem estruturados, atualizá-los e excluí-los torna-se uma tarefa simples.

Facilmente escaláveis

Como os dados se encaixam em uma arquitetura predefinida, é fácil adicionar mais. Em termos de dados transmitidos ou dados que estão sendo atualizados constantemente, eles serão adicionados automaticamente no local correto.

Melhor business intelligence

A mineração de dados é um exercício muito mais simples quando os dados são estruturados. Isso significa que quaisquer previsões feitas ou suposições de business intelligence extraídas têm mais probabilidade de serem corretas e precisas. Os algoritmos de aprendizado de máquina rastreiam facilmente os dados, facilitando consultas e manipulação de dados simples.

A segurança dos dados é fácil

Os dados estruturados são armazenados em um data warehouse, que geralmente terá camadas de segurança. Embora nada seja 100% seguro, a segurança de dados estruturados é simples de implementar e segue as melhores práticas padrão do setor.

Pesquisa de informações facilitada

Como os dados estruturados podem ser indexados em strings de texto e atributos, isso simplifica as operações de pesquisa. A natureza dos dados é facilmente compreendida, com significados e relacionamentos por trás dos dados sendo facilmente aceitos.

Desvantagens dos dados estruturados

Inflexibilidade de armazenamento

Os data warehouses ou bancos de dados relacionais onde os dados estruturados são armazenados possuem estruturas definidas que não são flexíveis. Se, por qualquer motivo, os requisitos dos dados forem alterados, é provável que todos os dados estruturados precisem ser atualizados.

Casos de uso limitados

Como todos os dados foram coletados de uma determinada maneira para um determinado uso, é assim que serão usados. Como resultado, os dados estruturados têm menos flexibilidade.

O futuro dos dados estruturados

Embora os dados estruturados representem atualmente 20% do tipo de dados de uma organização, essa porcentagem está caindo. O enorme e rápido aumento dos dados não estruturados e semiestruturados está diminuindo a proporção dos dados. Atualmente, os dados estruturados ainda são valiosos, com uma ênfase crescente em previsões para negócios. Como os dados estruturados são muito mais acessíveis do que os dados não estruturados, hoje eles são valiosos para as empresas.

Apenas 0,5% dos dados não estruturados são usados e analisados, mas são uma valiosa fonte de informação. À medida que o setor passa a decifrar e quantificar os dados não estruturados, a dependência dos dados estruturados diminuirá. Dados semiestruturados estão sendo cada vez mais transferidos para o formato JSON, que é analisável por máquinas. Isso significa que outros formatos de dados, menos rígidos em estrutura, se tornarão a fonte de mais análise de dados.

Embora o foco tenha sido transformar dados não estruturados ou semiestruturados em dados estruturados, a ênfase agora está em ter os dados disponíveis para máquinas sem a etapa extra, cara e demorada de transformá-los em dados estruturados.