Dados não estruturados: o que são e para que servem?

Dados não estruturados são o tipo mais comum no mundo de big data de hoje. Há muitas informações úteis nesse tipo de armazenamento de dados que podem ser usadas para ajudar a tomar decisões de negócios. A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina estão sendo usados ​​para criar novas soluções de software que filtram grandes quantidades de dados em busca de informações úteis de negócios.

A maioria das informações criadas e coletadas pelas empresas não é estruturada e seu volume se expande rapidamente. Neste artigo, definiremos dados não estruturados, discutiremos seus diferentes tipos e discutiremos os usos que eles têm em vários campos.

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são complexos para um programa de computador usar porque carecem de uma estrutura clara. Não está em conformidade com um modelo de dados e não possui uma estrutura para reconhecer. A maioria desses tipos de dados consiste em texto, mas também pode incluir outros tipos de informações, como datas, números e fatos.

A seguir está uma lista de características dos dados:

• Os dados não são estruturados e não seguem um modelo de dados.
• Os dados não têm uma estrutura claramente definida.
• Os dados não seguem um formato ou ordem específica.
• A falta de uma estrutura reconhecível dificulta o uso de programas de computador.
• Os dados não podem ser mantidos em linhas e colunas como nos bancos de dados.

Está se expandindo rapidamente devido a mais pessoas usando serviços e aplicativos digitais. Os dados estruturados são cruciais, mas se os dados não estruturados forem avaliados corretamente, podem ser muito mais benéficos para as empresas. Ele pode oferecer uma variedade de insights que os números e as estatísticas não podem transmitir. Vamos explorar alguns exemplos de seus tipos.

Tipos de dados não estruturados

Os dados não estruturados incluem vários formatos e fontes, como documentos jurídicos, áudio, conversas, vídeos, fotos, texto em um site e muitos outros. Abaixo você encontrará alguns exemplos de alguns dos tipos mais comuns.

• E-mails

Há uma tonelada de dados não estruturados produzidos todos os dias pelos inúmeros e-mails que enviamos, e as ferramentas tradicionais de análise não conseguem analisá-los. No entanto, os metadados de um e-mail fornecem alguma estrutura, e certos algoritmos de análise de texto podem recuperar informações importantes de milhares de e-mails em questão de segundos.

• Mídia social

Os dados coletados das plataformas de redes sociais não são estruturados. Mas, como os e-mails, ele pode ser configurado de maneiras específicas. Um excelente exemplo disso seriam as hashtags.

Os usuários podem utilizar hashtags para encontrar tópicos que lhes interessam. No entanto, as mensagens das hashtags não são estruturadas.

• Respostas da pesquisa

Pesquisa de mercado, engajamento de funcionários e questionários de experiência do cliente geralmente apresentam perguntas de múltipla escolha e abertas. Essas perguntas exigem respostas de texto não estruturadas.

• Publicações

Os dados não estruturados são publicados de várias formas por publicações, diretórios e portais. Exemplos de conteúdo incluem artigos de notícias, anúncios de emprego, resenhas de filmes, listagens de imóveis, resenhas de restaurantes, bancos de dados de currículos, solicitações de propostas e assim por diante. Dados em texto ou imagens estão incluídos em cada um deles.

• Dados de comunicação

Hoje em dia, existem muitas maneiras de ter conversas significativas com outras pessoas, tanto profissionalmente quanto pessoalmente. Imagine uma empresa cujos funcionários frequentemente se envolvem em conversas com clientes e fornecedores em vários canais, gerando dados não estruturados de áudio, imagem e texto.

• Arquivos multimídia

Os arquivos multimídia ainda não estão estruturados, pois não temos certeza do que a imagem, música ou vídeo realmente representa, mesmo que possam ser rotulados com títulos ou assuntos e salvos em bancos de dados como MP3, JPG, PNG, GIF etc.

• Documentos

Avaliações, documentos jurídicos e apresentações de slides para empresas são frequentemente escritos à mão, publicados na Internet ou salvos como PDFs. Esses arquivos também podem incluir planilhas, imagens ou arquivos XML. Mesmo que os arquivos de texto possam ser gravados de maneira padrão, os dados não são organizados de forma a possibilitar a realização de análises sem tecnologias sofisticadas de IA.

• Paginas web

Dados não estruturados são produzidos a uma taxa exponencial na considerável internet. Texto, fotos, áudio, vídeo e outros tipos de material podem ser encontrados em páginas da web.

Usos de dados não estruturados

Dados não estruturados são inerentemente incompatíveis com programas de processamento de transações; Analytics e BI são seus principais usos.

Varejistas, fabricantes analisam esses tipos de dados e outras empresas para aprimorar a experiência do cliente e permitir anúncios eficazes. Além disso, eles analisam o feedback dos clientes para saber como eles se sentem em relação aos produtos, serviços e marcas de uma empresa por meio da análise de sentimentos.

Um dos casos de uso emergentes para análises com dados não estruturados é a manutenção preditiva. Por exemplo, os produtores podem examinar dados de sensores para detectar problemas de equipamentos em sistemas de produção ou produtos finais em campo.

A análise dos dados de log do sistema de TI revela tendências de utilização, restrições de capacidade e causas de problemas de aplicativos, falhas no sistema e gargalos de desempenho. Além disso, grandes conjuntos de dados não estruturados podem ser utilizados para o seguinte:

• Examinando mensagens para conformidade com os regulamentos.
• Monitoramento e avaliação das interações e comentários dos clientes nas mídias sociais.
• Obter informações confiáveis ​​sobre as preferências e o comportamento geral do cliente.

Desafios de dados não estruturados

A disponibilidade e aplicação de dados não estruturados para necessidades analíticas, regulatórias e de tomada de decisão impulsionam a necessidade de procurar e examinar cuidadosamente esses dados. A seguir estão alguns desafios que podem surgir ao trabalhar com dados não estruturados:

• Longa espera por dados novos e alterados: leva muito tempo para analisar sistemas de arquivos de armazenamento inteiros e processar alterações diárias em grandes volumes de centenas de milhões ou mesmo bilhões de arquivos não estruturados.
• Difícil encontrar dados de alta qualidade: quando se trata de qualidade, dados não estruturados podem ser bastante inconsistentes. Como os dados são difíceis de verificar e, portanto, nem sempre corretos, há uma falta de consistência na qualidade.
• O gerenciamento de dados é difícil: esses dados estão em sua forma bruta e não foram estruturados de forma alguma. Encontrar dados confiáveis ​​pode ser um desafio. Além disso, encontrar dados e indexação relevantes são tarefas complexas.
• Armazenamento inadequado: os limites de backup herdados levam as empresas a criar replicações caras que “anexam” dados a um provedor de armazenamento e marca.
• Dados inacessíveis: o software de backup não escalável não pode transmitir dados críticos de forma rápida e segura entre o armazenamento. Isso dificulta a migração de dados do armazenamento antigo para o novo.

Conclusão

Dados não estruturados podem parecer esmagadores devido à sua desorganização e ao grande volume de informações. No entanto, ele pode ser facilmente manipulado e uma variedade de dados pode ser adquirida usando inteligência artificial.

Reconheça melhor seus rivais e clientes. Assuma o controle e gerencie seus dados não estruturados para obter insights que podem ser usados ​​imediatamente. O software de análise baseado em aprendizado de máquina permite que você mergulhe profundamente nos dados não estruturados de big data para observar o quadro geral ou fazer estudos detalhados.

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