O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são dados que não possuem estrutura ou arquitetura identificável. Isso significa que eles não estão em conformidade com um modelo de dados predefinido e, desta forma, não são adequados para um banco de dados relacional convencional. Não ter uma estrutura facilmente identificável dificulta a leitura por um programa de computador.

Hoje, estima-se que a quantidade de dados gerados por grandes organizações empresariais cresça rapidamente, a uma taxa de 40 a 60 por cento ao ano.

De onde vêm os dados não estruturados?

Algumas fontes de dados não estruturados incluem:

• Páginas da web
• Vídeos
• Comentários de usuários em blogs e sites de rede social
• Memorandos
• Relatórios
• Resultados de pesquisa
• Documentos (Word, PPT, PDF, Texto)
• Textos não estruturados
• Transcrições de chamadas de atendimento ao cliente
• Imagens na internet (JPEG, PNG, GIFs, etc)
• Registros de mídia

Esses dados são armazenados em bancos de dados, logs de transações, e-mails, logs de voz e assim por diante. Normalmente, são desestruturados, fragmentados e dispersos demais para gerar informações rapidamente. Simplesmente armazená-los como estão não serve a nenhum propósito.

Se esses dados se tornassem coesos entre silos e facilmente acessíveis em uma organização, seus padrões decodificados e as informações extraídas por meio da análise de dados, poderiam fornecer às partes interessadas uma grande quantidade de informações valiosas.

Uma nova forma de dados não estruturados são os dados de máquina. Isso inclui arquivos de log de sites, servidores, redes e aplicativos móveis que registram uma grande quantidade de dados de atividade e desempenho. As empresas estão cada vez mais capturando e analisando dados da Internet das Coisas e de dispositivos conectados, e até mesmo de sensores inteligentes em equipamentos de fabricação.

Armazenamento de dados não estruturados: os desafios

Embora guardar dados não estruturados sem usá-los para análise não sirva a nenhum propósito prático, armazená-los também não é tão simples. Podem surgir vários problemas:

• Os dados não estruturados estão literalmente em todo lugar e consomem uma grande quantidade de espaço de armazenamento. Como partes significativas deles estão na forma de grandes arquivos, como vídeos, áudios e imagens, eles ocupam uma proporção considerável do armazenamento.
• Comparados aos dados estruturados, com sua arquitetura compacta e organizada, os dados não estruturados custam muito mais para serem mantidos.
• Devido à sua falta de estrutura e arquitetura, muitas vezes é difícil executar pesquisas, excluir partes ou iniciar atualizações no sistema.
• Quanto maior a quantidade de dados não estruturados, mais difícil se torna indexá-los.

Como os dados não estruturados podem ser armazenados?

Existem alguns métodos possíveis para armazenar dados não estruturados:

• Primeiro, devem ser convertidos em um formato mais facilmente gerenciável. O eXtensible Markup Language (XML) costuma ser o formato escolhido.
• Um Content Addressable Storage System (CAS) é usado para armazenar dados não estruturados. Esse sistema armazena dados acessando seus metadados e atribuindo um nome exclusivo a cada item ou objeto armazenado nos dados. O objeto pode ser recuperado com base em seu conteúdo, não em sua localização.
• Dados não estruturados podem ser armazenados em um sistema de software e então usados para manter bancos de dados relacionais. Alguns sistemas de bancos de dados relacionais oferecem a opção de usar a Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) para envio de consultas e manutenção do banco de dados.
• Um Binary Large Object (Objeto Grande Binário, também chamado de BLOB) é um sistema viável para armazenar dados não estruturados. Um BLOB é uma coleção de dados binários armazenados como uma única entidade em um sistema de gerenciamento de banco de dados. BLOBs normalmente são imagens, áudios ou outros objetos multimídia. Às vezes, até mesmo código executável binário é armazenado como um BLOB.

Desvantagens dos dados não estruturados

As desvantagens dos dados não estruturados são claras:

• A ausência de esquema e estrutura dificulta o gerenciamento e o armazenamento dos dados não estruturados.
• Indexar dados não estruturados não é apenas difícil, mas também deixa a porta aberta para erros devido a uma estrutura difusa e falta de atributos predefinidos. A execução de pesquisas é uma atividade bastante complicada, pois os resultados da pesquisa não são precisos o suficiente para serem úteis.
• Também é extremamente difícil manter os dados não estruturados seguros.

Extrair informações de dados não estruturados

Como mencionado anteriormente, dados não estruturados são conhecidos como de difícil marcação, indexação e leitura. Não podem ser facilmente interpretados por algoritmos convencionais. As chances de erros são altas. Abaixo estão algumas estratégias que são úteis na mineração de dados não estruturados para extrair informações úteis:

• Armazenar dados em um repositório virtual, como o Documentum, permite que eles sejam marcados automaticamente.
• Executar várias ferramentas de mineração de dados.
• A taxonomia ou classificação dos dados confere-lhes estrutura e hierarquia. Isso simplifica o processo de busca com sua lógica inerente.
• Através do uso de plataformas de aplicativos como o processamento analítico online estendido (XOLAP), que é útil na extração de informações de e-mails e documentos baseados em XML.
• Ferramentas e técnicas usadas em dados não estruturados em ambientes de big data incluem ferramentas de análise de texto. Elas procuram padrões, palavras-chave e sentimentos em dados textuais em um nível altamente avançado. Uma outra ferramenta é a tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP), um tipo de inteligência artificial que avalia o contexto e deriva significado no texto e na fala humana. Isso é feito por meio de algoritmos de deep learning que usam redes neurais para analisar dados.

Outras técnicas usadas na análise de dados não estruturados podem incluir a mineração de dados ou o uso de aprendizado de máquina e análise preditiva.

Vantagens dos dados não estruturados

No entanto, os dados não estruturados não deixam de ter suas vantagens. Algumas de suas desvantagens podem se tornar mais favoráveis.

A falta de esquema permite flexibilidade

A falta de esquema e arquitetura dos dados não estruturados os torna menos rígidos. Na verdade, podem ser altamente flexíveis. Essa flexibilidade o torna escaláveis e sem restrições. Dados não estruturados são portáteis.

Uma fonte de informações mais rica

A heterogeneidade das fontes garante que dados mais ricos sejam capturados quando estão em formato não estruturado. Quando analisados corretamente, os dados não estruturados podem ter uma variedade de aplicações e oferecer informações valiosas de business intelligence.

Dados não estruturados vêm em vários formatos

Conjuntos de dados podem ser mantidos em vários formatos. A falta de estrutura de armazenamento uniforme libera as equipes de análise para analisar e trabalhar com todos os dados disponíveis sem precisar se concentrar em consolidá-los e padronizá-los primeiro. Isso estabelece as bases para análises mais amplas e abrangentes do que seria possível em um formato de dados mais rígido.

Como os dados não estruturados são diferentes de outros tipos de dados

Big data contém outros tipos de dados além dos dados não estruturados, ou seja, dados estruturados e semiestruturados.

Dados estruturados

Eles são o oposto dos dados não estruturados em todos os sentidos. Os dados estruturados apresentam-se para análise efetiva a qualquer momento, sendo organizados dentro de um banco de dados ou repositório formatado de forma similar.

O termo "dados estruturados" se aplica tecnicamente a todos os dados que podem ser armazenados em um banco de dados. Tratam-se de todos os dados que podem ser armazenados por meio de linguagem de consulta estruturada (SQL) em uma tabela com linhas e colunas. Tais estruturas são caracterizadas por suas chaves relacionais e podem ser facilmente mapeadas em campos pré-desenhados. Os dados estruturados são o tipo mais processado. É a forma mais descomplicada e organizada de gerenciar informações. Os dados relacionais são um exemplo de dados estruturados.

O formato rígido dos dados estruturados dificulta muito a escalabilidade. Um exemplo seriam os dados de transações em sistemas financeiros e outros aplicativos de negócios. Na maioria dos casos, geralmente eles têm que estar em conformidade com uma determinada estrutura para garantir consistência nos processos e análises.

Dados semiestruturados

Dados semiestruturados são informações que não pertencem a um banco de dados relacional. No entanto, ainda possuem algumas propriedades organizacionais que facilitam sua mineração e análise em relação aos dados puramente não estruturados. Por exemplo, se tags de metadados forem adicionadas, haverá mais informações e contexto sobre o que os dados contêm. Os dados XML são um exemplo.

De acordo com alguns especialistas em gerenciamento de dados, todos os dados, mesmo não estruturados, possuem algum nível de estrutura. Eles afirmam que a linha entre dados não estruturados e semiestruturados é tênue. Como os dados não estruturados tendem a conter um rico conjunto de informações que os cientistas de dados podem usar para estruturar melhor seus modelos, sua importância não pode ser ignorada.