Dados estruturados versus não estruturados: as diferenças

Publicados: 2022-09-22

Vamos discutir a diferença entre dados estruturados e não estruturados. Não existe um padrão uniforme para todos os dados. Uma pequena parte dos dados é estruturada, enquanto a grande maioria não é estruturada. Diferentes bancos de dados são usados ​​para armazenar dados estruturados e não estruturados devido às diferenças em como cada um é coletado, analisado e dimensionado.

Big data é um termo abrangente para dados estruturados e não estruturados. Mesmo que todos os tipos de dados possam fornecer grandes insights, é essencial saber quais coletar e quando e quais analisar para obter o conhecimento e a compreensão desejados.

Esta postagem explorará os dois tipos para ajudá-lo a aproveitar ao máximo seus dados. Primeiro, vamos ver os dados estruturados.

O que são dados estruturados?

Dados estruturados referem-se a dados que foram formatados para atender a uma estrutura predeterminada. É mais simples de usar e sua estrutura torna as buscas mais rápidas. O banco de dados relacional é a melhor ilustração de dados estruturados. Existem muitas fontes de dados estruturados, algumas das quais incluem as listadas abaixo:

  • Bancos de dados que usam SQL
  • Programas de planilhas como o Microsoft Excel
  • Servidores Web e logs da rede
  • Dispositivos médicos
  • Tags ou sensores como RFID ou GPS
  • Formulário on-line
  • Sistema OLTP ou processamento de transações online

Prós e contras de dados estruturados

Há vantagens e desvantagens de usar dados estruturados a serem considerados. Vamos discutir alguns prós e contras:

Prós

  • Os dados estruturados são mais gerenciáveis ​​e exigem menos processamento do que os dados não estruturados, facilitando a manutenção.
  • O design de dados estruturados distinto e bem organizado torna simples o emprego de algoritmos de ML.
  • O uso de dados estruturados não requer uma compreensão profunda dos tipos de dados e de como eles funcionam. Se os usuários entenderem o assunto dos dados, eles poderão acessá-los e analisá-los prontamente.
  • Mais tecnologias suportam dados estruturados, facilitando o consumo, o gerenciamento e a análise.
  • Os dados estruturados ajudam os mecanismos de pesquisa a identificar e entender o conteúdo de um site.

Contras

  • Como os dados estruturados têm um formato definido, eles são usados ​​para os fins pretendidos. Essa estrutura organizacional restringe a variedade e os casos de uso.
  • Os data warehouses são projetados para diminuir o espaço de armazenamento. No entanto, eles são difíceis de ajustar e carecem de escalabilidade e adaptabilidade para novos aplicativos.

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados não podem ser processados ​​ou avaliados usando ferramentas e metodologias de dados tradicionais. Os dados não estruturados funcionam melhor com bancos de dados não relacionais (NoSQL) porque não possuem um modelo de dados predeterminado. Outro método para gerenciar dados não estruturados é armazená-los em sua forma bruta no armazenamento de dados.

Os dados não estruturados incluem vários formatos e fontes, como documentos, páginas da Web, conversas, vídeos, fotos, respostas de feedback e muitos outros. Os dados não estruturados têm várias das seguintes características:

  • Os dados carecem de uma estrutura bem definida.
  • É um desafio para os programas de computador usarem, pois não há uma estrutura óbvia.
  • As linhas e colunas usadas em bancos de dados não podem ser usadas para armazenar dados.
  • Os dados não são organizados e não se relacionam a um modelo.
  • Os dados não têm uma estrutura ou sequência definida.

Prós e contras de dados não estruturados

Ao empregar dados não estruturados, deve-se levar em consideração tanto seus benefícios quanto suas desvantagens. Vamos discutir alguns prós e contras desse tipo de dados:

Prós

  • Os dados não estruturados permanecem indefinidos até serem necessários. Sua versatilidade aumenta os formatos de arquivo no banco de dados, ampliando o pool de dados e permitindo que os cientistas de dados preparem e avaliem apenas os dados necessários.
  • Os dados podem ser obtidos de forma rápida e sem muitas complicações, pois não há necessidade de especificá-los antecipadamente.
  • Permite armazenamento massivo com preços de pagamento conforme o uso, melhorando a eficiência de custos e facilitando a expansão.

Contras

  • Dados não estruturados requerem conhecimento em ciência de dados devido à sua natureza indefinida/não formatada. Isso ajuda os analistas de dados, mas afasta os clientes empresariais que não compreendem problemas específicos de dados ou como usar seus dados.
  • Dados não estruturados exigem ferramentas especializadas para processar, o que restringe o leque de opções disponíveis para os gerentes de dados em relação aos produtos.

Diferenças entre dados estruturados e não estruturados

Várias distinções importantes entre dados estruturados e não estruturados devem ser consideradas ao trabalhar com qualquer tipo de dados. Vamos examinar algumas das principais áreas de diferença:

Dados estruturados Dados não estruturados
Os dados estruturados são compostos de números e valores e são um tipo de dados quantitativos. Dados não estruturados são dados qualitativos que incluem texto, áudio, vídeo, sensores, descrições e outros tipos de informações.
Dados estruturados são essenciais para o processo de aprendizado de máquina e impulsionam os algoritmos que o suportam. Dados não estruturados são usados ​​na análise de linguagem natural e mineração de texto.
Os dados estruturados são mantidos em formatos de tabela, como bancos de dados SQL ou planilhas do Excel. Arquivos de áudio e vídeo e bancos de dados NoSQL são usados ​​para armazenar o conteúdo.
Existe um modelo de dados pré-estabelecido para dados estruturados. Um modelo de dados pré-estabelecido não existe para dados não estruturados.
Formulários online, sensores GPS, logs de rede, logs de servidor web, sistemas OLTP e outras fontes fornecem dados estruturados. Comunicações por e-mail, documentos de processamento de texto, arquivos PDF e outros tipos de dados são fontes de dados não estruturadas.
Os data warehouses são instalações de armazenamento para esses dados. Os data lakes são usados ​​para armazenar dados em sua forma natural.
É muito escalável e tem pouco espaço de armazenamento. É um desafio dimensionar e precisa de mais capacidade de armazenamento.
O usuário de negócios típico pode usar dados estruturados. A inteligência de negócios precisa só pode ser obtida a partir de dados não estruturados por especialistas em ciência de dados.

Conclusão

Não importa se você é um especialista em dados experiente ou um empresário novato; ser capaz de lidar com todos os diferentes tipos de dados é essencial para o seu sucesso. Você será capaz de realizar o gerenciamento de dados ideal, o que eventualmente beneficiará seu objetivo se você usar as possibilidades de dados estruturados versus não estruturados.

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