Dados estruturados e não estruturados: qual é a diferença

Estamos em uma época em que os dados estão sobrecarregados - desde bancos de dados regionais até sua última história no Instagram, cada informação se tornou uma força vital para muitas empresas. No entanto, nem todos os dados são criados iguais e cada formato de dados é amplamente categorizado em dois tipos diferentes: Dados estruturados e não estruturados.

Neste artigo, apresentarei dados estruturados e não estruturados, explorarei as diferenças entre esses dois tipos de informações e verificarei seus exemplos para tomada de decisão baseada em dados.

Vamos lá!

O que são dados estruturados?

Dados estruturados são o tipo de big data altamente organizado e facilmente interpretado por algoritmos de aprendizado de máquina. Todas as informações são organizadas em linhas e colunas, assim como as planilhas. Esses tipos de dados são gerenciados pela Sequel Query Language (SQL). Os dados estruturados geralmente incluem dados quantitativos; como idade, detalhes de contato, endereço, etc.

Prós e contras dos dados estruturados

Exemplos de dados estruturados

Como os dados estruturados são de natureza quantitativa, é muito fácil para os aplicativos de big data coletar e classificar esses tipos de dados. Alguns exemplos de dados estruturados são:

• Bancos de dados SQL
• Arquivos Excel
• Etiquetas SEO
• Dados de ponto de vendas (PDV) e muito mais

Melhor software analítico para dados estruturados

• MySQL
• OLAP
• Desenvolvedor SQL Oracle
• PLSQL

Leia também: 7 melhores softwares SQL gratuitos para Windows e Mac

O que são dados não estruturados?

Os dados não estruturados são categorizados como dados qualitativos e não podem ser analisados ​​diretamente por software ou métodos de dados convencionais. Esse tipo de dados está disponível em diversos formatos, como e-mails, postagens em mídias sociais, imagens, vídeos, arquivos de áudio e documentos.

Prós e contras de dados não estruturados

Exemplos de dados não estruturados

Alguns dos exemplos de dados não estruturados são:

• Mídia social
• Documentos comerciais
• E-mails
• Paginas web
• Feedback do cliente e muito mais

Melhor software analítico para dados não estruturados

• MongoDB
• Hadoop
• Dínamo DB
• Amazon Web Services

Diferença entre dados estruturados e não estruturados

Agora que você entendeu o que são dados estruturados e não estruturados, vamos falar sobre suas diferenças. Também forneci um gráfico para dados estruturados versus dados não estruturados.

Dados estruturados versus não estruturados: organização e formato

• Dados estruturados: os dados estruturados são altamente organizados e formatados em uma estrutura tabular, normalmente encontrada em bancos de dados relacionais.
• Dados não estruturados: carecem de um modelo de dados predefinido e não possuem uma estrutura organizacional específica. Os dados não estruturados podem incluir documentos de texto, imagens, vídeos, arquivos de áudio e muito mais.

Dados estruturados versus dados não estruturados: fontes

• Dados estruturados: os dados estruturados geralmente são provenientes de formulários online, logs de servidores web, logs de rede, sistemas OLTP, sensores GPS, etc.
• Dados não estruturados: essas fontes de dados incluem arquivos de processamento de texto, mensagens de e-mail, arquivos PDF, imagens, etc.

Dados estruturados versus dados não estruturados: requisitos de armazenamento

• Dados estruturados: como sabemos, os dados estruturados são armazenados em formatos tabulares, como banco de dados SQL ou planilhas Excel, e requerem apenas uma pequena quantidade de armazenamento. Além disso, esses dados podem ser facilmente armazenados em data warehouses e também são altamente escaláveis.
• Dados não estruturados: por outro lado, os dados não estruturados são armazenados como bancos de dados NoSQL ou arquivos de mídia e requerem mais espaço. Esse tipo de dados geralmente é armazenado em data lakes, o que dificulta o dimensionamento.

Dados estruturados versus dados não estruturados: métodos de análise

• Dados Estruturados: Os métodos de análise usados ​​para dados estruturados são agrupamento, classificação e regressão de dados.
• Dados não estruturados: Métodos de mineração e empilhamento de dados são usados ​​para a análise de dados não estruturados.

Dados não estruturados versus dados estruturados: em termos de flexibilidade

• Dados Estruturados: São menos flexíveis porque o esquema e os tipos de dados são predefinidos. Portanto, quaisquer alterações na estrutura podem ser demoradas.
• Dados não estruturados: Esses tipos de dados são altamente flexíveis, pois não existem esquemas predefinidos. Você pode adicionar facilmente novos tipos de dados sem a necessidade de modificar a estrutura subjacente. Isso o torna adequado para lidar com tipos de dados em evolução.

Exemplos de dados estruturados e não estruturados

• Dados estruturados: alguns exemplos de dados estruturados são bancos de dados de funcionários, transações, demonstrações financeiras, informações de cartão de crédito e débito, etc.
• Dados não estruturados: alguns exemplos de dados não estruturados são postagens em mídias sociais, gravações de áudio ou vídeo, imagens, etc.

Agora, vamos dar uma olhada no gráfico de comparação entre dados estruturados e não estruturados. Aqui, mediremos a diferença entre os dois tipos de dados com base nas características.

O que são dados semiestruturados?

Além dos dados estruturados e dos dados não estruturados, existe outro tipo de dados denominado dados semiestruturados. Este tipo de dados não é totalmente estruturado ou não estruturado e inclui as características dos dados estruturados, além de conter informações não estruturadas que não seguem nenhum formato ou esquema específico. Os dados semiestruturados incluem informações herdadas como localização, hora, endereço de e-mail ou carimbo de identificação do dispositivo.

Como adicionar dados estruturados ao seu site?

Para adicionar dados estruturados ao seu site, siga as etapas abaixo:

• Escolha sua página e selecione seus dados estruturados.
• Abra o Assistente de marcação para dados estruturados do Google para adicioná-lo ao seu site.
• Teste seus dados estruturados e pronto.

Principais conclusões

Como estamos prestes a concluir nosso tópico sobre a diferença entre dados estruturados e não estruturados, aqui estão alguns pontos a serem considerados:

Perguntas frequentes