Dados Estruturados vs Não Estruturados: Diferenças Criam a Necessidade de Análise

O Que São Dados Estruturados e Dados Não Estruturados

Na era da informação digital, os dados são gerados a qualquer momento, e as empresas criam valor por meio da análise e processamento de dados. Portanto, coletar e registrar dados e processar e analisar dados tornaram-se duas tarefas importantes na operação empresarial. No processo de coleta de dados, os dados não estruturados são encontrados com mais frequência; a fonte e a forma desses dados são diversas, e é difícil classificá-los ou pesquisá-los de forma simples. A ingestão eficaz de dados é essencial para que as organizações transformem dados brutos em insights acionáveis de maneira eficiente. No processo de processamento de dados, os dados estruturados são mais frequentemente encontrados, apresentando uma estrutura clara, informações bem definidas e podendo ser facilmente organizados, pesquisados e analisados. Portanto, transformar dados não estruturados em dados estruturados é um passo importante para que as empresas utilizem o valor dos dados.

Dados Estruturados

Dados estruturados são dados que se encaixam em um modelo ou esquema de dados predefinido. Eles são particularmente úteis para lidar com dados discretos e numéricos, como operações financeiras, números de vendas e marketing, e modelagem científica.

Os dados estruturados são tipicamente quantitativos e organizados de uma maneira que os torna facilmente pesquisáveis. Eles incluem tipos comuns como nomes, endereços, números de cartões de crédito, números de telefone, classificações em estrelas, informações bancárias e outros dados que podem ser facilmente consultados usando SQL em bancos de dados relacionais.

Exemplos de dados estruturados em aplicações do mundo real incluem dados de voos e reservas ao reservar um voo, e o comportamento e preferências dos clientes em sistemas de CRM como o Salesforce. Eles são mais adequados para coleções associadas de valores numéricos e textuais discretos, curtos e não contínuos, e são usados para controle de inventário, sistemas de CRM e sistemas ERP.

Os dados estruturados são armazenados em bancos de dados relacionais, bancos de dados de grafos, bancos de dados espaciais, cubos OLAP e mais. Seu maior benefício é que é mais fácil de organizar, limpar, pesquisar e analisar, mas o principal desafio é que todos os dados devem se encaixar no modelo de dados prescrito.

Dados Não Estruturados

Dados não estruturados são dados sem um modelo subjacente para discernir atributos. Eles são usados quando os dados não se encaixam em um formato de dados estruturados, como monitoramento de vídeo, documentos da empresa e postagens em redes sociais.

Exemplos de dados não estruturados incluem uma variedade de formatos, como e-mails, imagens, arquivos de vídeo, arquivos de áudio, postagens em redes sociais, PDFs e mais. Aproximadamente 80-90% dos dados são não estruturados, o que significa que têm um enorme potencial para vantagem competitiva se as empresas puderem aproveitá-los.

Exemplos de dados não estruturados em aplicações do mundo real incluem chatbots realizando análise de texto para responder perguntas de clientes e fornecer informações, e dados usados para prever mudanças no mercado de ações para decisões de investimento. Dados não estruturados são mais adequados para coleções associadas de dados, objetos ou arquivos onde os atributos mudam ou são desconhecidos, e são usados com software de apresentação ou processamento de texto e ferramentas para visualização ou edição de mídia. Dados de serviços suplementares não estruturados, como postagens em redes sociais e feedback de clientes, podem fornecer insights valiosos quando convertidos em formatos estruturados.

Eles são tipicamente armazenados em data lakes, bancos de dados NoSQL, armazéns de dados e aplicações. O maior benefício dos dados não estruturados é sua capacidade de analisar dados que não podem ser facilmente moldados em dados estruturados, mas o principal desafio é que pode ser difícil de analisar. A técnica principal de análise para dados não estruturados varia dependendo do contexto e das ferramentas utilizadas.

Diferença entre Dados Estruturados e Não Estruturados

Vantagens dos Dados Estruturados e Desvantagens dos Dados Não Estruturados

Os dados estruturados oferecem a vantagem de serem facilmente pesquisáveis e utilizados para algoritmos de aprendizado de máquina, tornando-os acessíveis para empresas e organizações na interpretação de dados. Também há mais ferramentas disponíveis para analisar dados estruturados do que dados não estruturados. Por outro lado, os dados não estruturados exigem que os cientistas de dados tenham expertise em preparar e analisar os dados, o que pode restringir outros funcionários da organização de acessá-los. Além disso, ferramentas especiais são necessárias para lidar com dados não estruturados, contribuindo ainda mais para sua falta de acessibilidade.

Análise de Dados Estruturados vs. Análise de Dados Não Estruturados

A análise de dados estruturados é tipicamente mais direta porque os dados são estritamente formatados, permitindo o uso de lógica de programação para pesquisar e localizar entradas de dados específicas, bem como criar, excluir ou editar entradas. Isso torna a automação da gestão de dados e a análise de dados estruturados mais eficiente. Em contraste, a análise de dados não estruturados não possui atributos predefinidos, tornando mais difícil pesquisar e organizar. A análise de dados não estruturados frequentemente requer algoritmos complexos para pré-processar, manipular e analisar, apresentando um desafio maior no processo de análise. A análise de dados de serviços suplementares não estruturados frequentemente requer técnicas avançadas de análise para extrair informações significativas.

Gestão de Dados Estruturados vs. Gestão de Dados Não Estruturados

A gestão de dados estruturados é geralmente mais eficiente devido à sua natureza organizada e previsível. Computadores, estruturas de dados e linguagens de programação podem entender mais facilmente os dados estruturados, levando a desafios mínimos em seu uso. Por outro lado, a gestão de dados não estruturados apresenta dois desafios significativos: armazenamento, já que a gestão de dados não estruturados geralmente enfrenta um processamento maior do que a gestão de dados estruturados, e análise, pois a gestão de dados não estruturados não é tão direta quanto a análise de dados estruturados. Para entender e gerenciar dados não estruturados, os sistemas computacionais devem primeiro dividi-los em componentes compreensíveis, o que é um processo mais complexo.

Resumo da Diferença entre Dados Estruturados e Não Estruturados

Os dados estruturados são definidos e pesquisáveis, incluindo dados como datas, números de telefone e SKUs de produtos. Isso os torna mais fáceis de organizar, limpar, pesquisar e analisar em comparação com dados não estruturados, que abrangem tudo o que é mais difícil de categorizar ou pesquisar, como fotos, vídeos, podcasts, postagens em redes sociais e e-mails. Uma frase para explicar a diferença entre dados estruturados e não estruturados: A maior parte dos dados no mundo é não estruturada, mas a facilidade de gestão e análise dos dados estruturados lhes dá uma vantagem significativa em aplicações onde os dados podem ser organizados de forma ordenada e acessados rapidamente.

Exemplos de Dados Estruturados e Não Estruturados

Exemplos de Dados Estruturados

• Datas e Horários: Datas e horários seguem um formato específico, facilitando a leitura e análise por máquinas. Por exemplo, uma data pode ser estruturada como AAAA-MM-DD, enquanto um horário pode ser estruturado como HH:MM:SS.

• Nomes de Clientes e Informações de Contato: Quando você se inscreve em um serviço ou compra um produto online, seu nome, endereço de e-mail, número de telefone e outras informações de contato são coletados e armazenados de maneira estruturada.

• Transações Financeiras: Transações financeiras, como transações com cartão de crédito, depósitos bancários e transferências eletrônicas, são todos exemplos de dados estruturados. Cada transação vem com informações específicas na forma de um número de série, uma data de transação, o valor e as partes envolvidas.

• Informações de Ações: Informações de ações, como preços de ações, volumes de negociação e capitalização de mercado, são outro exemplo de dados estruturados. Essas informações são organizadas sistematicamente e atualizadas em tempo real.

• Geolocalização: Dados de geolocalização, incluindo coordenadas GPS e endereços IP, são frequentemente usados em várias aplicações, desde sistemas de navegação até campanhas de marketing baseadas em localização.

Exemplos de Dados Não Estruturados

• E-mails: E-mails estão entre os exemplos mais populares de dados não estruturados que usamos todos os dias para fins comerciais ou pessoais.

• Arquivos de Texto: Exemplos de dados não estruturados incluem arquivos de processamento de texto, planilhas, arquivos PDF, relatórios e apresentações.

• Sites: Conteúdo de sites como YouTube, Instagram e Flickr é considerado um exemplo de dados não estruturados.

• Mídias Sociais: Dados gerados a partir de plataformas de mídias sociais, como Facebook, Twitter e LinkedIn, são exemplos de dados não estruturados.

• Mídia: Imagens digitais, gravações de áudio e vídeos representam uma enorme quantidade de dados não textuais de maneira não estruturada que podem ser considerados exemplos de dados não estruturados.

Técnicas para Análise de Dados Estruturados

• Consultas SQL: Dados estruturados podem ser consultados de forma eficiente usando SQL (Structured Query Language), que permite a rápida recuperação e manipulação de dados armazenados em bancos de dados relacionais.

• Armazenamento de Dados: Dados estruturados podem ser armazenados em armazéns de dados, que integram dados de várias fontes e suportam consultas e análises complexas.

• Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Algoritmos podem processar facilmente dados estruturados para identificar padrões e fazer previsões.

Os dados estruturados são fáceis de entender e manipular, tornando-os acessíveis a uma ampla gama de usuários. Os dados estruturados permitem armazenamento, recuperação e análise eficientes, acelerando os processos de tomada de decisão. Sistemas de dados estruturados podem escalar para lidar com grandes volumes de dados, garantindo que o desempenho permaneça alto à medida que os dados crescem.

Técnicas para Análise de Dados Não Estruturados

• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Técnicas de NLP são usadas para analisar dados textuais, extraindo informações e insights significativos de grandes volumes de texto não estruturado.

• Aprendizado de Máquina: Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para reconhecer padrões em dados não estruturados, como imagens ou arquivos de áudio.

• Data Lakes: Dados não estruturados podem ser armazenados em data lakes, que permitem o armazenamento de dados brutos em seu formato nativo até que sejam necessários para análise.

A partir do exemplo de técnicas de análise de dados não estruturados, analisar dados não estruturados é mais complexo e requer ferramentas e técnicas especializadas. Processar dados não estruturados frequentemente requer recursos computacionais significativos e capacidade de armazenamento. Dados não estruturados podem conter inconsistências, erros ou informações irrelevantes, tornando desafiador garantir a qualidade dos dados. Otimizar a ingestão de dados pode melhorar significativamente a capacidade de uma organização de gerenciar e analisar grandes volumes de dados.

Exemplos da Necessidade de Converter Dados Não Estruturados em Dados Estruturados

• Análise de Feedback de Clientes: Converter avaliações e feedback de clientes de texto não estruturado em dados estruturados permite que as empresas realizem análise de sentimentos e identifiquem tendências na satisfação do cliente.

• Registros Médicos: Estruturar registros médicos não estruturados, como anotações de médicos e relatórios de imagem, permite melhor integração com sistemas de registro eletrônico de saúde (EHR) e melhora o atendimento ao paciente.

• Conformidade e Relatórios: O processo de ingestão de dados envolve extrair, carregar e transformar dados de várias fontes em um formato adequado para análise. As organizações podem precisar converter dados não estruturados em formatos estruturados para cumprir requisitos regulatórios e facilitar relatórios precisos.

• Pesquisa de Mercado: Converter dados não estruturados de pesquisas e grupos focais em dados estruturados ajuda na análise de tendências de mercado e comportamento do consumidor.

Como o AnyParser Pode Analisar Dados Não Estruturados em Dados Estruturados

AnyParser, desenvolvido pela CambioML, é uma poderosa ferramenta de análise de documentos projetada para extrair informações de várias fontes de dados não estruturados, como PDFs, imagens e gráficos, e convertê-las em formatos estruturados. Ele aproveita Modelos de Linguagem de Visão (VLMs) avançados para alcançar alta precisão e eficiência na extração de dados.

Principais Recursos

• Precisão: Extrai com precisão texto, números e símbolos enquanto mantém o layout e formato originais.

• Privacidade: Processa dados localmente para garantir a proteção da privacidade do usuário e informações sensíveis.

• Configurabilidade: Permite que os usuários definam regras de extração personalizadas e formatos de saída.

• Suporte a Múltiplas Fontes: Suporta extração de várias fontes de dados não estruturados, incluindo PDFs, imagens e gráficos.

• Saída Estruturada: Converte informações extraídas em formatos estruturados, como Markdown, CSV ou JSON.

Passos para Analisar Dados Não Estruturados Usando AnyParser

1. Carregue Seu Documento: Comece carregando seu arquivo de dados não estruturados (por exemplo, PDF, imagem) na interface web do AnyParser. Você pode arrastar e soltar seu arquivo ou colar uma captura de tela para processamento rápido.

2. Selecione Opções de Extração: Escolha o tipo de dado que deseja extrair. Por exemplo, se precisar extrair tabelas de um PDF, selecione a opção 'Somente Tabela'.

3. Processar o Documento: O mecanismo da API do AnyParser processará o documento, detectando e extraindo com precisão as informações necessárias. A ferramenta utiliza técnicas avançadas de VLM para identificar pontos de dados relevantes e convertê-los em um formato estruturado.

4. Visualizar e Verificar: Revise os dados extraídos usando o recurso de visualização do AnyParser. Compare a extração inicial com o documento original para garantir precisão.

5. Baixar ou Exportar: Uma vez satisfeito com a extração, baixe o arquivo de dados estruturados (por exemplo, CSV, Excel) ou exporte-o diretamente para plataformas como Google Sheets para análise adicional.

Benefícios de Usar AnyParser

• Eficiência e Precisão: Automatiza tarefas de extração de dados, reduzindo o esforço manual e minimizando erros.

• Segurança de Dados: Garante que informações sensíveis sejam processadas localmente, cumprindo padrões de privacidade de dados.

• Personalização Flexível: Os usuários podem ajustar parâmetros de extração e formatos de saída para atender a necessidades específicas.

• Foco Analítico Aprimorado: Simplifica a extração de dados, permitindo que profissionais se concentrem em análises de maior valor.

Aplicações

• Engenheiros de IA: Extraem texto e informações de layout de PDFs para desenvolver e treinar modelos de IA.

• Analistas Financeiros: Extraem dados numéricos de tabelas em PDFs para análises financeiras precisas.

• Cientistas de Dados: Processam grandes volumes de documentos não estruturados para descobrir insights e tendências.

• Empresas: Automatizam o processamento e a análise de vários documentos, como contratos e relatórios, para melhorar a eficiência operacional.

Ao aproveitar o AnyParser, os usuários podem transformar dados não estruturados complexos em arquivos estruturados e editáveis, integrando-os perfeitamente em seus fluxos de trabalho para uma análise e gestão de dados aprimoradas.

Conclusão

Na era digital, converter dados não estruturados em formatos estruturados usando ferramentas como o AnyParser é crucial para que as empresas desbloqueiem insights e ganhem uma vantagem competitiva. O AnyParser pode ser utilizado para analisar dados de serviços suplementares não estruturados, facilitando a integração em sistemas de inteligência empresarial. Ao otimizar esse processo, as organizações podem aproveitar de forma eficiente todo o potencial de seus dados, impulsionando uma melhor tomada de decisão e planejamento estratégico.