Dados estruturados e não estruturados: quais são e exemplos na prática

Dados estruturados e não estruturados: quais são e exemplos na prática

Vivemos em um mundo onde, a cada segundo que passa, os dados ganham mais e mais importância, tanto para as empresas quanto para os consumidores.

Na mesma medida, todos nós enquanto indivíduos inseridos no universo digital, geramos cada vez mais dados todos os dias, mesmo sem perceber.

São eles que nos mostram apenas as publicações que queremos ver nas redes sociais, são eles os responsáveis pelos anúncios que nos perseguem na internet depois de procurar um produto ou serviço no Google e muito mais.

Neste conteúdo vamos descobrir o que são os dados estruturados, não estruturados e aprender suas aplicações com exemplos práticos. Vamos lá então?

O que são os dados?

Os dados são valores, não necessariamente numéricos, atribuídos a determinado objeto. Os dados podem ser imagens, letras, coordenadas, endereços etc.

Podem ser mensurados através de ferramentas específicas ou então distribuídos de maneira arbitrária.

Uma empresa saudável lida com dados o tempo todo em cada um de seus departamentos. No marketing, por exemplo, os dados são representados pelas métricas de aquisição de novos clientes, orçamentos para ações de atração etc.

No departamento de produção, os dados remetem aos números do estoque, organização de pedidos e vendas, classificação de clientes, processos internos, entre outros.

Dados estruturados

Dados estruturados são os que têm uma estrutura bem definida e inflexível, como numa tabela: se você estabelece que em uma coluna deverá constar apenas valores numéricos, então nesses espaços não caberá letras e outros símbolos, por exemplo.

Essas estruturas são projetadas antes mesmo da coleta e registro das informações. Dados estruturados nunca permitirão a variação de valores se a categoria já tiver sido pré estabelecida.

Exemplos de dados estruturados

Mas quais são os dados estruturados propriamente?

Bons exemplos são as planilhas em excel, que armazenam informações através de linhas e colunas com valores específicos e quaisquer informações que podem ser organizadas em tabelas de bancos de dados relacionais.

Aliás, você encontra um conteúdo bem completo sobre dados relacionais clicando aqui 😉

Dados não estruturados

Ao contrário dos dados estruturados, os não estruturados vivem livres por aí, sem necessariamente se encaixarem numa categoria específica. 

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Podem ser compostos por diversos elementos dentro de um universo, como os milhares de e-mails que enviamos no trabalho ou ainda cada interação que criamos nas redes sociais.

Os dados não estruturados somam cerca de 80% de tudo que é gerado no mundo todo. Isso porque eles são criados o tempo todo, a partir do nosso engajamento com a tecnologia.

Eles não possuem estruturas definidas, não se encaixam em padrões e alinhamentos pré determinados.

Exemplos de dados não estruturados

São exemplos de dados não estruturados os milhares de pixels dentro de uma imagem, as interações que fazemos nas redes sociais, nossas buscas por produtos e serviços na internet, fotos, áudios, vídeos, mensagens de texto, e-mails, arquivos digitais etc.

É por esse motivo que eles compõem a grande maioria das informações geradas no mundo. Criamos dados não estruturados o tempo todo e nem nos damos conta disso, na maioria das vezes.

Como se usam os dados estruturados e não estruturados?

Profissionais especializados em mineração, extração e interpretação de dados sabem que a informação, quando bem tratada e analisada, vale ouro.

Os dados estruturados podem, por exemplo, mostrar a quantas anda o progresso e o crescimento não só de uma empresa, como também de uma nação inteira, seguindo diversos fatores, cálculos e análises.

Já os dados não estruturados são um pouquinho mais encardidos de manipular.

Isso porque, por não caberem em categorias, é importante ensinar as máquinas para que elas compreendam, interpretem e calculem, a partir de equações complexas, os componentes e os padrões do que se deseja analisar.

É o famigerado Machine Learning, que tem a capacidade de transformar cálculos matemáticos complicados em algo compreensível, escalável e com precisão estatística suficientes, a ponto de transformar em informações óbvias milhares de dados não estruturados. 

Bancos de dados

Os bancos de dados são centrais de gerenciamento e armazenamento de informações, portanto podemos definir que o banco de dados estruturados é uma ferramenta voltada para a organização e administração de informações estruturadas de acordo com categorizações.

Existem muitos tipos de bancos de dados complexos, mas até mesmo uma planilha em Excel pode funcionar perfeitamente como banco de dados estruturados.

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