Qual é a diferença entre dados estruturados e dados não estruturados?
Dados estruturados e dados não estruturados são duas grandes categorias de dados coletáveis. Dados estruturados são aqueles que se encaixam perfeitamente nas tabelas de dados e incluem tipos de dados discretos, como números, textos curtos e datas. Dados não estruturados não se encaixam perfeitamente em uma tabela de dados devido ao seu tamanho ou natureza: por exemplo, arquivos de áudio e vídeo e documentos de texto grandes. Às vezes, dados numéricos ou textuais podem não ser estruturados, porque é ineficiente modelá-los como uma tabela. Por exemplo, dados de sensor são um fluxo constante de valores numéricos, mas criar uma tabela com duas colunas (carimbo de data/hora e valor do sensor) seria algo ineficiente e impraticável. Tanto dados estruturados quanto dados não estruturados são essenciais na análise moderna.
Principais diferenças: dados estruturados versus dados não estruturados
Você pode modelar dados estruturados como uma tabela com linhas e colunas. Cada coluna tem um atributo (como hora, local e nome) e cada linha é um único registro com valores de dados associados a cada atributo. Os dados não estruturados não seguem nenhuma regra predeterminada.
A seguir, veja mais diferenças entre dados estruturados e dados não estruturados.
Formato dos dados
Os dados estruturados devem sempre obedecer a um formato rígido, conhecido como modelo ou esquema de dados predefinido. Os dados não estruturados não se encaixam em um esquema. O formato prescrito de dados não estruturados pode ser tão simples quanto exigir que todas as gravações de reuniões estejam no formato MP3 ou que todos os eventos do sistema sejam coletados em um determinado local de armazenamento.
Armazenamento de dados
Tanto os dados estruturados quanto os não estruturados podem residir em vários tipos de armazenamentos de dados. A escolha do tipo de armazenamento correto depende das qualidades e atributos inerentes dos dados, do motivo da coleta dos dados e dos tipos de análise necessários.
Exemplos de armazenamentos de dados estruturados incluem bancos de dados relacionais, bancos de dados espaciais e cubos OLAP. Grandes coleções de armazenamentos de dados estruturados são chamadas de data warehouses. Exemplos de armazenamentos de dados não estruturados incluem sistemas de arquivos, sistemas de gerenciamento de ativos digitais (DAM), sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS) e sistemas de controle de versão. Grandes coleções de armazenamentos de dados não estruturados são chamadas de data lakes.
Alguns armazenamentos de dados que você normalmente usa para dados estruturados também podem armazenar dados não estruturados e vice-versa.
Leia sobre armazenamentos de dados
Leia sobre bancos de dados relacionais
Análise de dados
Normalmente, é mais fácil organizar, limpar, pesquisar e analisar dados estruturados. Quando os dados são estritamente formatados, você pode usar a lógica de programação para pesquisar e localizar entradas de dados específicas, bem como criar, excluir ou editar entradas. Automatizar o gerenciamento de dados e a análise de dados estruturados é mais eficiente.
Os dados não estruturados não têm atributos predefinidos, então são mais difíceis de pesquisar e organizar. Normalmente, dados não estruturados exigem algoritmos complexos para pré-processar, manipular e analisar.
Tecnologias: dados estruturados versus dados não estruturados
O tipo de tecnologia usada com dados estruturados e não estruturados depende do tipo de armazenamento de dados utilizado. Normalmente, os armazenamentos de dados estruturados oferecem análises no banco de dados, o que não acontece com os armazenamentos de dados não estruturados. Isso ocorre porque, graças ao seu formato, os dados estruturados estão em conformidade com regras de manipulação conhecidas e reproduzíveis, e o formato dos dados não estruturados é mais diversificado e complexo.
Existem várias tecnologias usadas para analisar os dois tipos de dados. As consultas dos dados usando a linguagem de consulta estruturada (SQL) são a base fundamental da análise de dados estruturados. Você pode aplicar outras técnicas e ferramentas, como visualização e modelagem de dados, manipulação programática e machine learning (ML).
Para dados não estruturados, a análise normalmente envolve manipulação programática mais complexa e ML. Você pode acessar essas análises por meio de várias bibliotecas de linguagens de programação e ferramentas projetadas especificamente para isso, que utilizam inteligência artificial (IA). Normalmente, os dados não estruturados exigem pré-processamento para que caibam em um formato específico.
Desafios: dados estruturados versus dados não estruturados
Os desafios de usar dados estruturados geralmente são mínimos em comparação com os de dados não estruturados. Isso ocorre porque computadores, estruturas de dados e linguagens de programação podem entender os dados estruturados com mais facilidade. Por outro lado, para entender e gerenciar dados não estruturados, os sistemas de computador devem primeiro dividi-los em dados compreensíveis.
Dados estruturados
Em qualquer organização ou grupo complexo, os dados estruturados se tornam difíceis de gerenciar quando o número de relações em um banco de dados relacional aumenta significativamente. Com tantas ligações entre bancos de dados e pontos de dados, o desenvolvimento de consultas para os dados pode se tornar bastante complexo. Outros desafios são:
- Alterações no esquema de dados
- Fazer com que todos os dados associados do mundo real se encaixem em um formato estruturado
- Integrar várias fontes de dados estruturadas diferentes
Dados não estruturados
Os dados não estruturados normalmente apresentam dois grandes desafios:
- Armazenamento, porque os dados geralmente são maiores do que os dados estruturados
- Análise, porque não é tão simples quanto analisar dados estruturados
Embora você possa fazer algumas análises usando técnicas como pesquisa por palavra-chave e correspondência de padrões, o ML geralmente está associado a dados não estruturados, como reconhecimento de imagem e análise de sentimentos.
Outros desafios podem ser:
- Pré-processamento para extrair dados estruturados ou semiestruturados
- Processamento em multiformatos
- Poder de processamento necessário para análise
Quando usar: dados estruturados versus dados não estruturados
Tanto os dados estruturados quanto os não estruturados são coletados e bastante utilizados em setores, organizações e aplicações. O mundo digital funciona com ambas as formas de dados, que são então analisadas e usadas para revelar respostas, processos de tomada de decisão, previsões, reflexões, aplicações generativas e muito mais. Embora os dados estruturados sejam normalmente usados para dados quantitativos e dados não estruturados sejam usados para dados qualitativos, isso nem sempre acontece.
Dados estruturados
Os dados estruturados são particularmente úteis quando você está lidando com dados numéricos discretos. Alguns exemplos desse tipo de dados são operações financeiras, números de vendas e marketing e modelagem científica. Você também pode usar dados estruturados em qualquer caso em que sejam necessários registros com vários campos curtos de texto, numéricos e enumerados, como registros de RH, listas de estoque e dados de moradia.
Dados não estruturados
Os dados não estruturados são usados quando um registro é necessário e os dados não cabem em um formato de dados estruturados. Alguns exemplos são monitoramento de vídeo, documentos da empresa e postagens nas redes sociais. Você também pode usar dados não estruturados onde não é eficiente armazenar os dados em um formato estruturado, como dados do sensor da Internet das Coisas (IoT), logs do sistema de computação e transcrições de bate-papo.
Dados semiestruturados
Os dados semi-estruturados estão entre os dados estruturados e os não estruturados. Por exemplo, um armazenamento de vídeos pode ter tags (etiquetas) de dados estruturados associadas a cada arquivo, como data, local e tópico. Metadados em arquivos de multimídia significam que esses são, por natureza, dados semiestruturados. A combinação de tipos de dados estruturados e não estruturados é o que torna os dados semiestruturados. O uso de dados semiestruturados em vez de dados brutos não estruturados pode tornar a análise dos dados não estruturados subjacentes mais rápida e mais fácil.
Resumo das diferenças: dados estruturados versus dados não estruturados
| Dados estruturados |
Dados não estruturados |
|
| O que é isso? |
Dados que se encaixam em um modelo ou esquema de dados predefinido. |
Dados sem um modelo subjacente para discernir os atributos. |
| Exemplo básico |
Uma tabela do Excel. |
Uma coleção de arquivos de vídeo. |
| Melhor para |
Uma coleção associada de valores numéricos e de texto discretos, curtos e não contínuos. |
Uma coleção associada de dados, objetos ou arquivos em que os atributos mudam ou são desconhecidos. |
| Tipos de armazenamento |
Bancos de dados relacionais, bancos de dados de grafos, bancos de dados espaciais, cubos OLAP e outros. |
Sistemas de arquivos, sistemas DAM, CMSs, sistemas de controle de versão e outros. |
| Maior benefício |
Mais fácil de organizar, limpar, pesquisar e analisar. |
Pode analisar dados que não podem ser facilmente transformados em dados estruturados. |
| Maior desafio |
Todos os dados devem caber no modelo de dados prescrito. |
Pode ser difícil de analisar. |
| Técnica de análise principal |
Consultas SQL. |
Varia. |
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de dados estruturados e não estruturados?
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- Amazon Aurora como um banco de dados de alto desempenho nativo de nuvem compatível com MySQL e PostgreSQL
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